【摘 要】
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随着因特网的飞速发展,Web己成为人们获取信息的一个重要途径。然而由于Web信息的日益增长,搜索、浏览过程中总是会出现一些自己毫不关心的话题,为了满足不同背景、不同目的
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随着因特网的飞速发展,Web己成为人们获取信息的一个重要途径。然而由于Web信息的日益增长,搜索、浏览过程中总是会出现一些自己毫不关心的话题,为了满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求,提出了个性化实时推荐技术。本文就是利用Web使用挖掘技术来分析用户的浏览模式,根据用户的当前访问需要,自动实时地为用户提供推荐页面,实现个性化服务。
With the rapid development of the Internet, the Web has become an important way for people to access information. However, due to the growing number of Web information, there are always some topics that are not of concern to themselves during search and browsing. In order to meet different background, different objectives and query requests in different periods, a personalized real-time recommendation technology is proposed. This article is the use of Web mining technology to analyze the user’s browsing mode, according to the user’s current needs of access, automatically and in real time to provide users with the recommended page, to achieve personalized service.
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