提高个性化推荐精度的定制Web日志方法

文章通过对个性化推荐和数据建模理论研究,分析了普通的Web日志格式采集到的数据无法满足个性化用户分析、预测和推荐精度需要的局限性。提出定制Web日志数据建模的过程及方法,建立了定制Web日志模型原型。通过应用数据挖掘技术的关联分析、分类和聚类实验,实验结果表明,通过定制Web日志的方式采集的数据质量能够很好地满足发现关联规则、内容分类和用户聚类的需求,从而提高个性化推荐的精度。同时,定制的Web日志数据还具有简化数据预处理、多用途的优点。

一种提高过滤用户偏好精度的数据采集方法

采用数据挖掘技术中的关联分析和聚类方法,重点研究Web日志兴趣发现的理论和方法,指出普通日志记录方法的局限性,提出过滤用户偏好的定制Web日志方法,实验结果验证通过该方法采集的数据,可以发现隐藏在日志数据中的关联规则,同时找到相似用户的兴趣和偏好,并且能够提高过滤用户兴趣偏好的精度。