基于Web日志挖掘和相关性度量的电子商务推荐系统

摘要

基于Web日志挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站中广泛应用,针对现有推荐系统的准确性不高等问题,提出一种基于Web日志挖掘和相关性度量的个性化推荐系统.首先,提取用户的访问日志,并对其进行预处理,以获得精简的结构化数据.然后,对日志进行分析,提取出特征序列.再后,根据特征的出现频率和页面停留时间,计算出页面与交易文本文档的相关性.最终,利用夹角余弦公式计算出用户与页面的相关性,并以此形成推荐列表.实验结果表明,该方案能够根据用户偏好精确的给出个性化推荐.