【摘 要】
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针对现有个性化推荐服务系统中用户会话聚类算法存在相似性度量准确性低和需要事先确定聚类数目的问题,对序化的用户访问页面和对应的访问时间信息进行整合,提出一种基于动态
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,南通农业职业技术学院信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50674086）, 江苏省教育厅“青蓝工程”基金, 南通市科技产业化计划项目（CL2010018）资助
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针对现有个性化推荐服务系统中用户会话聚类算法存在相似性度量准确性低和需要事先确定聚类数目的问题,对序化的用户访问页面和对应的访问时间信息进行整合,提出一种基于动态规划算法的全序列比对方法来度量用户会话的相似性。在此基础上,运用改进的NJW谱聚类算法对用户会话进行自动谱聚类。实验结果表明,算法充分考虑了用户会话的整体特征和局部信息,较相关比对算法具有更高的聚类性能,可以提高网站个性化推荐服务的效率。
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