| 一个新的基于协作过滤的用户浏览预测模型 |
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| 引用本文： | 邢东山,沈钧毅.一个新的基于协作过滤的用户浏览预测模型[J].情报学报,2004,23(1):15-20. |
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| 作者姓名： | 邢东山 沈钧毅 |
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| 作者单位： | 西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金 (6 0 1730 5 8)的资助 |
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| 摘 要： | 本文提出了一个新的基于协作过滤的用户浏览协作预测模型———UNCPM ,它有效地解决了目前协作过滤预测方法的准确性和覆盖率低等问题。UNCPM从Web日志中获取用户浏览信息 ,系统分为两个部分 :离线构件和在线构件。离线构件用于用户浏览历史记录的K means聚类 ,并在聚类时充分考虑URL的相似分析来避免协作过滤的同义性和分散性等不足 ;在线构件用于活动用户预测。该模型可以应用在大型电子商务网站的用户浏览预测上。
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| 关 键 词： | Web日志 Web使用挖掘 用户事务相似度 浏览预测 电子商务 |
| 修稿时间： | 2002年10月3日 |
A New Model of User Navigation Prediction Based on Collaborative Filtering |
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| Xing Dongshan and Shen Junyi.A New Model of User Navigation Prediction Based on Collaborative Filtering[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2004,23(1):15-20. |
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| Authors: | Xing Dongshan and Shen Junyi |
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| Abstract: | A new model of user navigation prediction based on collaborative filtering,UNCPM,is proposed in this paper.It's of higher accuracy and coverage than other prediction algorithms based on collaborative filtering.UNCPM collects data from Web logs. It comprises online component and offline component,which are responsible for user session K-means clustering and active user navigation prediction respectively.And the clustering process takes good consideration of URL related analysis to prohibit the synonymity and decentralization existing in the traditional algorithms based on collaborative filtering.UNCPM is advanced for a large E-business web site to predict user navigation patterns. |
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| Keywords: | Web log Web usage mining user session similarity navigation prediction E-business |
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