【摘 要】
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提出一种基于最大频繁序列模式有向图的页面个性化推荐技术，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。有向图结构压缩存储了所有
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60773100）,教育部科学技术研究重点项目（the Science and Technologies Research plan of the Ministry of Education under Grant No.205014）,,河北省教育厅科
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提出一种基于最大频繁序列模式有向图的页面个性化推荐技术，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。有向图结构压缩存储了所有最大频繁序列模式，推荐引擎依据截取的用户最近访问页面子序列，与有向图的部分路径进行匹配并进行横向推荐和纵向推荐，无需在整个模式库中搜索相同或相似的模式，从而加快了模式匹配的速度，更好地满足了页面推荐的特性和实时要求。实验证明，方法是有效的。
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