已閱讀1頁,還剩77頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、本文重點討論如何在代理體系結構的基礎上設計和實現(xiàn)為訪問用戶提供高質量個性化推薦服務的個性化推薦系統(tǒng)--SmartWeb.本文通過分析現(xiàn)有的基于不同體系結構的個性化推薦系統(tǒng)的特點,從基于代理結構的個性化推薦系統(tǒng)具有獨立于客戶機和Web服務器存在的主要特點出發(fā),確定了以代理結構為基礎進行個性化推薦技術研究的目標,并闡述了利用Web使用挖掘相關技術設計和實現(xiàn)SmartWeb推薦系統(tǒng)的過程.SmartWeb推薦系統(tǒng)由離線挖掘子系統(tǒng)和在線推薦子系
2、統(tǒng)兩部分組成.本文在設計和實現(xiàn)SmartWeb推薦系統(tǒng)各個功能模塊的過程中,從提高推薦系統(tǒng)整體性能的角度出發(fā),在離線子系統(tǒng)方面提出了根據(jù)網站結構和聚類分析方法對初始推薦規(guī)則集進行篩選,根據(jù)篩選出的推薦規(guī)則集進行在線推薦的思想;而在在線子系統(tǒng)方面通過為推薦規(guī)則集建立索引進一步提高了推薦系統(tǒng)的響應速度.最后本文從推薦響應時間和推薦效率兩個方面對SmartWeb推薦系統(tǒng)進行了性能評價.實驗表明,SmartWeb推薦系統(tǒng)具有更高的推薦準確性和更
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- Web個性化向導及推薦技術的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Web個性化電影推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Web日志的個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf
- 基于Web使用挖掘的個性化推薦服務研究與實現(xiàn).pdf
- 一種Web個性化推薦服務技術的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Web日志挖掘的個性化推薦研究.pdf
- 基于市場模型的WEB個性化推薦研究.pdf
- 基于web日志挖掘的個性化推薦系統(tǒng)模型研究與實現(xiàn).pdf
- Web服務個性化查詢與推薦系統(tǒng)實現(xiàn).pdf
- 播存結構中基于UCL的個性化推薦技術的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Web日志挖掘的個性化推薦系統(tǒng)的研究和實現(xiàn).pdf
- Web頁面?zhèn)€性化推薦技術研究.pdf
- WEB文章個性化推薦系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf
- 基于Web挖掘的個性化推薦算法研究.pdf
- 基于Web挖掘的個性化推薦系統(tǒng)的研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)挖掘的Web個性化信息推薦研究.pdf
- 基于QoS的個性化Web服務推薦方法研究.pdf
- 基于Web日志挖掘的個性化推薦原型系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Web日志挖掘的個性化推薦方法研究.pdf
- 基于Web使用挖掘的個性化推薦服務研究.pdf
評論
0/150
提交評論