一种基于Web日志的Item-Based协同过滤算法改进

在目前众多的电子商务推荐方法中,协同过滤的研究和应用最为广泛。但由于其自身存在的一些诸如数据稀疏性与缺少个性化等问题,导致推荐的准确度与效率不高。而且User-Based协同过滤算法存在用户规模过大、不易寻找最近邻的问题。因此,引入了Web日志挖掘方法,并利用Item-Based等相关技术,以提高推荐准确度。