【摘 要】
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推荐系统是电子商务领域的一个重要研究内容,本文提出一种基于Web挖掘的推荐系统框架,其分为离线和在线部分两部分,离线部分由数据预处理和Web挖掘组成,在线部分由实时的推荐
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推荐系统是电子商务领域的一个重要研究内容,本文提出一种基于Web挖掘的推荐系统框架,其分为离线和在线部分两部分,离线部分由数据预处理和Web挖掘组成,在线部分由实时的推荐引擎组成。该系统对Web使用数据和Web结构数据进行聚类分析,推荐引擎根据挖掘结果向用户提供有效的推荐服务。相对于传统协同过滤推荐技术而言,基于Web挖掘的推荐系统框架不需要用户提供主观的评价信息,因此用户使用起来更加方便。该文对基于Web挖掘的推荐系统的准确性进行了测试,并与传统协同过滤推荐进行了比较。实验结果表明：基于Web挖掘的推荐
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