网站用户行为分析及服务推荐研究

摘要

本文运用基于物品的协同过滤推荐算法设计法律资讯信息推荐系统。介绍了该算法需要的数学理论知识,如相似度计算方法、系统评估方法和KNN算法等。详细解释了基于物品的协同过滤推荐算法及其具体实现步骤。最后构建法律资讯信息推荐系统并对系统做出评估。通过实验仿真分析,发现基于物品的协同过滤算法在物品种类丰富,用户个性化需求强烈的领域优势明显。其相关的推荐和解释利用用户的历史行为数据,结果让用户信服。