【摘 要】
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提出一种新的基于分类方法的实时个性化推荐方法 .该文首先根据用户访问事务文法生成序列访问事务集 ,用于得到每个用户访问的序列特性并且便于分类器进行分类 .然后利用该事
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提出一种新的基于分类方法的实时个性化推荐方法 .该文首先根据用户访问事务文法生成序列访问事务集 ,用于得到每个用户访问的序列特性并且便于分类器进行分类 .然后利用该事务集训练一个多类分类器 .作者通过推荐引擎得到每个用户的当前访问序列和用户当前请求页面 ,然后把该序列送入分类器中进行分类 ,以得到用户的下面一些可能访问的页面 ,这些推荐页面的地址被附加到用户当前请求的页面的底部由推荐引擎返回以进行推荐 .在这种方法中 ,用户不需要注册信息 ,推荐不打扰用户 ,可以为用户提供实时个性化的服务 .实验表明这种方法是成功的 .
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