基于Web日志的实时推荐系统

摘要：

针对个性化实时推荐系统的不足,提出通过构造BP树的方法压缩访问事务集.采用一个实时推荐的系统模型,将耗时的数据预处理放在离线模块,实时推荐采用动态修剪BP树的方法,穿过访问模式树的相关部分,利用网页推荐算法得到频繁访问集,生成推荐集.结果表明该算法只需扫描数据库一次,得到的频繁模式可满足页面实时推荐的快速需求.

关键词：数据挖掘、数据预处理、关联规则、实时推荐

所属期刊栏目：35

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：徐州师范大学校级基金资助项目07XLB21

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：47-49