【摘 要】
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提出一种基于最大频繁序列模式的页面推荐技术,由于考虑了用户会话的页面访问顺序,比一些不考虑页面访问顺序的推荐技术有更高的准确率.通过引入一树型结构,其上压缩存储了所
【机 构】
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浙江海洋学院信息学院,浙江,舟山,316000
【出 处】
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2006年全国开放式分布与并行计算学术会议
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提出一种基于最大频繁序列模式的页面推荐技术,由于考虑了用户会话的页面访问顺序,比一些不考虑页面访问顺序的推荐技术有更高的准确率.通过引入一树型结构,其上压缩存储了所有最大频繁序列,由于前缀相同的序列共享共同的树结点,从而大大节省了存储空间.推荐引擎截取用户活动会话中最近被访问的页面子序列,与树的部分路径进行匹配,无需在整个模式库中搜索相同或相似的模式,加快模式匹配的速度,更好地满足页面推荐的实时要求.实验证明,方法是有效的.
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