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一种基于用户访问行为的推荐系统设计与实现: 收藏
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引用; 《科研信息化技术与应用》2017年第2期8卷 31-39页; 作者：祝燕冠中何洪波肖云中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049; 本文基于"中国科普博览"网站Web日志数据,设计和实现了一种推荐系统的原型。该系统主要包括数据预处理模块,基于改进型FP-growth算法设计的频繁项集挖掘模块,以及基于滑动窗口设计的推荐模型模块。改进型FP-growth算法利用页...; 本文基于"中国科普博览"网站Web日志数据,设计和实现了一种推荐系统的原型。该系统主要包括数据预处理模块,基于改进型FP-growth算法设计的频繁项集挖掘模块,以及基于滑动窗口设计的推荐模型模块。改进型FP-growth算法利用页面访问次数与页面停留时间组成的权值,产生更符合挖掘需求的频繁项集。; 来源：详细信息评论

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