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一种基于Bayesian网络的网页推荐算法

王爱国  李廉  杨静  陈桂林  
【摘要】:为改善用户的Web页面访问行为、提高访问效率,设计了一种基于贝叶斯网络的网页推荐模型及推荐算法。通过收集和分析服务器中的描述文件和日志文件,利用Bayesian网络分析页面间的依赖关系,构建了基于贝叶斯网络的网页推荐模型并产生推荐集。通过在Microsoft公司提供的网络日志数据集上做的实验,可以获得超过80%的准确率和覆盖率。理论分析和实验结果表明:算法能够在线实时向用户做出个性化的推荐,与已有的推荐算法相比,算法能较快地给出推荐集,并且可以获得更高的准确率和覆盖率。

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