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IPACT: Improved Web Page Recommendation System Using Profile Aggregation Based On Clustering of Transactions | Science Publications

机译:IPACT:使用基于事务聚类的配置文件聚合的改进的网页推荐系统| Business Wire科学出版物

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摘要

> Problem statement: Recently, Web usage mining techniques have been widely used to build recommendation systems especially for anonymous users. Approach: Assigning the current user to the best web navigation profile with similar navigation activities will improve the ability of the prediction engine to produce a recommendation list then introduce it to the user. This study presents iPACT an improved recommendation system using Profile Aggregation based on Clustering of Transactions (PACT). Results: iPACT shows better prediction accuracy than the previous methods PACT and Hypergraph. Conclusion: The users interests change over time; hence an incremental and adaptive web navigation profiling is a key feature for the future works.
机译: > 问题陈述:最近,Web使用挖掘技术已被广泛用于构建推荐系统,尤其是针对匿名用户的推荐系统。 方法:将当前用户分配给具有类似导航活动的最佳Web导航配置文件,将提高预测引擎生成推荐列表并将其介绍给用户的能力。这项研究为iPACT提供了一种改进的推荐系统,该系统使用了基于交易聚类(PACT)的配置文件聚合功能。 结果: iPACT显示出比以前的PACT和Hypergraph方法更好的预测准确性。 结论:用户的兴趣随着时间而改变;因此,增量和自适应的Web导航配置文件是将来工作的关键功能。

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