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基于最大频繁序列模式树的个性化页面推荐

谭小球  姚敏  顾沈明  
【摘要】:提出一种基于最大频繁序列模式的页面推荐技术,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。通过引入一树型结构,其上压缩存储了所有最大频繁序列,由于前缀相同的序列共享共同的树结点,从而大大节省了存储空间。推荐引擎截取用户活动会话中最近被访问的页面子序列, 与树的部分路径进行匹配,无需在整个模式库中搜索相同或相似的模式,加快模武匹配的速度,更好地满足页面推荐的实时要求。实验证明,方法是有效的。

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