摘要
本文提出了基于关联规则的挖掘最大频繁访问的新算法——s-Tree算法,并以此去分析用户的访问模式,挖掘出特定用户访问模式和浏览偏爱路径信息,进而优化站点结构,为用户提供“一对一”个性化的Web页面访问预测及内容推荐。
This article proposes a new algorithm based on the connection rule excavation most greatly frequent visit—— s-Tree algorithm, and analyzes the user by this visit pattern, excavates the specific user visit pattern and the browsing is partial to routing information, then optimizes the stand structure, provides "one to one" the personalized Web page visit forecast and the content recommendation.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第4期217-221,共5页
Computer Science
基金
2006年度浙江省教育厅科研项目立项:"基于Web使用挖掘的个性化推荐系统的研发"
项目编号20060440