基于Web日志挖掘的个性化推荐模型的研究

发布时间：2017-09-19 09:09

  本文关键词：基于Web日志挖掘的个性化推荐模型的研究

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【摘要】：随着电子商务系统内商品种类急剧增加,如何针对用户进行有效的个性化商品推荐成为当前的研究热点。为解决该问题,本文提出了一种基于Web日志挖掘个性化推荐模型,该模型首先利用数据预处理技术对Web日志记录进行有效的清洗和识别,随后基于MapReduce模型实现了协同过滤推荐算法的并行化,从而实现商品的快速个性化推荐。实际应用结果表明该模型提高了个性化推荐结果的准确性,具有一定的应用价值。
【作者单位】： 内蒙古工业大学信息工程学院;
【关键词】： Web数据挖掘 个性化推荐 协同过滤 MapReduce
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61363052) 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(X201522) 内蒙古自治区自然科学基金项目(2016MS0605)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引百 近年来,随着计算机以及互联网的广泛应用,电子商务得到了长足的发展。然而,电子商务在蓬勃发展的同时,也面临着新的挑战。在竞争激烈的电子商务领域,如何有效进行用户兴趣偏好的衡量并给予准确的个性化推荐成为当前电子商务急需解决的问题。数据挖掘是一门挖掘蕴含在数，

本文编号：880750