一种面向Web站点的个性化推荐算法
本文中，作者将基于分类方法的个性化推荐算法和基于页面的兴趣度相结合，提出了一种新的个性化推荐算法，该算法能够有效地提高被推荐页面的有效性. 如果应用新算法的时间足够长以后，再应用旧算法就会发现两者在效果上基本是相同的，这是因为新算法的应用，使得用户的访问方式发生了变化，根据历史数据，新算法会推荐对用户最有用的页面，而这些页面经过一段时间以后就会变成用户经常访问的页面，旧算法所推荐的正是用户经常性访问的页面，因此有理由相信两者在这种情况下命中率会趋于相同。由于用户真正感兴趣的是页面的内容，本文将页面兴趣度考虑进来，在一定程度上提高了推荐系统的准确性。
Web站点 用户访问 个性化服务 推荐算法 页面兴趣度 分类器
汤显 周军锋 郭景峰
燕山大学计算机科学与技术系,秦皇岛,066004
国内会议
厦门
中文
330-332,336
2004-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）