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现代图书情报技术  2008, Vol. 24 Issue (8): 42-47     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.07
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基于序列模式的个性化Web页面推荐模型*
易明
(华中师范大学信息管理系 武汉  430079)
A Personalized Web Pages Recommendation Model Based on Sequential Patterns
Yi Ming
(Department of Information Management, Huazhong Normal University, Wuhan  430079,China)
全文: PDF (554 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

基于数据挖掘中的序列模式方法,提出一种个性化Web页面推荐模型。该模型首先利用Web使用数据预处理提取Web交易事务集,然后应用序列模式算法挖掘频繁(连续)序列,最后通过构建频繁(连续)序列树生成用户偏好视图以生成个性化Web页面推荐集。

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易明
关键词 序列模式个性化推荐偏好视图    
Abstract

This paper proposes a personalized Web pages recommendation model based on sequential patterns. Firstly, this model extracts the Web transaction set by Web usage preparation. Secondly, it applies a sequential patterns algorithm to discover frequent (contiguous) sequences. Finally, the model utilizes frequent (contiguous) sequences tree to generate user interest view and provides personalized recommendation set.

Key wordsSequential patterns    Personalized recommendation    Interest view
收稿日期: 2007-09-24      出版日期: 2008-08-25
: 

TP393

 
基金资助:

*本文系华中师范大学“丹桂计划”项目“基于点击流数据的网络个性化信息服务机理与方法研究”(项目编号:06DG025)的研究成果之一。

通讯作者: 易明      E-mail: yiming0415@sina.com
作者简介: 易明
引用本文:   
易明 . 基于序列模式的个性化Web页面推荐模型*[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(8): 42-47.
Yi Ming. A Personalized Web Pages Recommendation Model Based on Sequential Patterns. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(8): 42-47.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.07      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I8/42

[1] 谢中.基于Web数据挖掘商务网站推荐系统的研究[D].重庆:西南师范大学,2002.
[2] 童恒庆,梅清.Web日志挖掘数据预处理研究[J].现代计算机,2004(3):6-9.
[3] Colley R. Web Usage Mining:Discovery and Application of Interesting Patterns from Web Data[D]. Minneapolis:University of Minnesota, 2000.
[4] Berendt B, Spiliopoulou M. Analysis of Navigation Behavior in Web Sites Integrating Multiple Information Systems[J]. The VLDB Journal, 2000(9):56-75.
[5] Tan P N,  Kumar V. Discovery of Web Robot Sessions Based on their Navigational Patterns[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 2002 (1):9-35.
[6] Berendt B, Mobasher B,  Spiliopoulou M, et al.Measuring the accuracy of sessionizers for web usage analysis[C]. In:Proceeding of  the First SIAM International Conference on Data Mining. Chicago, 2001:7-14.
[7] Catledge L, Pitkow J. Characterizing Browsing Behaviors on the World Wide Web[J]. Computer Networks and ISDN Systems, 1995(6):1065-1073.
[8] Cooley R,  Mobasher B,  Srivastava J. Data preparation for mining World Wide Web browsing patterns[J]. Journal of Knowledge and Information Systems, 1999(1):5-32.
[9] 邵峰晶,于忠清.数据挖掘——原理与算法[M].北京:中国水利水电出版社,2003:277-288.
[10] Mobasher B. Web Usage Mining and Personalization. In:The Practical Handbook of Internet Computing[M]. Munindar P. Singh (ed.), Boca Raton:CRC Press, 2005:16-28.

[1] 吴彦文, 蔡秋亭, 刘智, 邓云泽. 融合多源数据和场景相似度计算的数字资源推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 114-123.
[2] 丁浩, 艾文华, 胡广伟, 李树青, 索炜. 融合用户兴趣波动时序的个性化推荐模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 45-58.
[3] 魏伟,郭崇慧,邢小宇. 基于语义关联规则的试题知识点标注及试题推荐*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 182-191.
[4] 张怡文,张臣坤,杨安桔,计成睿,岳丽华. 基于条件型游走的四部图推荐方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 117-125.
[5] 叶佳鑫,熊回香. 基于标签的跨领域资源个性化推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 21-32.
[6] 聂卉. 结合词向量和词图算法的用户兴趣建模研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(12): 30-40.
[7] 丁浩,李树青. 基于用户多类型兴趣波动趋势预测分析的个性化推荐方法 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(11): 43-51.
[8] 李杰, 杨芳, 徐晨曦. 考虑时间动态性和序列模式的个性化推荐算法*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(7): 72-80.
[9] 侯银秀, 李伟卿, 王伟军, 张婷婷. 基于用户偏好与商品属性情感匹配的图书个性化推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 9-17.
[10] 陈梅梅, 薛康杰. 基于标签簇多构面信任关系的个性化推荐算法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(5): 94-101.
[11] 陈梅梅, 薛康杰. 基于改进张量分解模型的个性化推荐算法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(3): 38-45.
[12] 谭学清,张磊,黄翠翠,罗琳. 融合领域专家信任与相似度的协同过滤推荐算法研究*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(7-8): 101-109.
[13] 谢琪,崔梦天. 基于相似性群体的混合型Web服务推荐*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(6): 80-87.
[14] 祝婷, 秦春秀, 李祖海. 基于用户分类的协同过滤个性化推荐方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(6): 13-19.
[15] 高虎明, 赵凤跃. 一种融合协同过滤和内容过滤的混合推荐方法[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(6): 20-26.
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