【摘 要】
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目前众多的刚站中,都呈现出“信息过载”和“资源迷向”问题,体检网站也不例外,不同用户需要了解的疾病信息不一样。根据用户各自的身体状况和对各种疾病的关心程度来向其推
【机 构】
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武汉华中师范大学计算机科学系430079
【出 处】
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第二十三届中国(天津)2009IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议
论文部分内容阅读
目前众多的刚站中,都呈现出“信息过载”和“资源迷向”问题,体检网站也不例外,不同用户需要了解的疾病信息不一样。根据用户各自的身体状况和对各种疾病的关心程度来向其推荐有用的信息,这就需要进行个性化网站设计。目前建设个性化网站的技术很多,本文利用贝叶斯定理及其概率模型,结合过滤算法,在网站的内容推荐个性化方面做了研究,分析用户以往的访问历史记录,予以推荐最新的内容,达到了提高用户的满意度,降低用户浏览信息所消耗的时间的效果,很好的适应了用户的兴趣。
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