基于用户行为日志的网站推荐

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于用户行为日志的网站推荐　　摘要：随着信息技术和Internet技术的蓬勃发展，网络用户接受信息的模式逐渐从信息匮乏到信息过载，对于网络信息的日新月异，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战。为此，本文介绍了推荐系统的发展现状，简单分析了热门的推荐算法，结合网络用户对有价值信息获取的需求，设计了网站推荐系统，完成了机器学习算法框架Mahout在推荐系统上的实现。　　关键词：推荐系统；行为日志；协同过滤　　中

2、图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1007--0231-02　　任何一个网站，它提供例如新闻资讯、电影音乐、视频浏览、游戏等服务的，只要有用户在上面访问，就会留下该用户的使用记录。无论这些数据如何冗余复杂，如何单一简陋，只要存在用户ID和点击量，就可以支撑一个网络广告的商业模式。而智能化发展对于当今的互联网来说是一个重要的方向。基于用户的兴趣偏好，将讯息有针对性地提供给目标用户，能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容，体现服务的人性化。推荐系统作为大数据时代应运而生的产物，对互联网发展来说，有着重要的意义。　　1推荐系统的发展现状为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖

3、”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　随着Web技术的越来越成熟和电子商务、移动互联网的日益普遍，自20世纪90年代中期出现第一批关于协同过滤的文章以来，推荐系统逐渐变得越来越重要，得到很多国内外学者的关注与研究。1995年3月，卡耐基・梅隆大学的RobertArmstrong等人在美国人工智能协会上提出了

4、个性化导航系统WebWeather；斯坦福大学的MarkoBalabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统LIRA，这在推荐系统的发展历程上是光辉的一笔。　　和搜索引擎不同，个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据，因此一般都是作为一个应用存在于不同�W站之中。在互联网的各类网站中都可以看到推荐系统的应用，而个性化推荐系统在这些网站中的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。许多大型的推荐系统随着信息时代的来临应运而生。姓名，性别，籍贯，学历，职位，职称，研究方向。　　2协同过滤算法　　协同过滤推荐是在信息过滤和信息系统中正迅速

5、成为一项十分受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤通过分析用户兴趣，在用户集中挖掘出与指定用户相似用户，综合这些相似用户对某一项目的评价，形成系统对该指定用户对此项目的喜好程度的预测。　　基于用户的协同过滤算法UserCF为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系

6、统的使用和维护。　　基于用户的协同过滤，通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性，基于用户之间的相似性来做推荐。总的来说就是：给目标用户推荐和他兴趣相近的用户喜欢的物品。　　基于物品的协同过滤算法ItemCF　　基于物品的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。　　3网站推荐系统需求分析　　构建用户兴趣模型　　首先要保证数据的质量控制、数据的完整性与一致性、缺省值补缺、数据变换等。提取用户群体的上网行为特征，根据数据集中用户的行为日志，分析提取出UserID、网站点击次数、浏

7、览的网址url等属性，建立用户兴趣模型，该模型的设定条件可包括用户ID、urlID以及用户偏好。兴趣模型可用于计算用户之间的相似度等。　　基于用户的推荐　　根据用户的上网行为处理出来的兴趣爱好，寻找与之相邻的用户，找出兴趣爱好相似的用户，给目标用户推荐和他兴趣相近的用户喜欢的网站。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动