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中文摘要: 目前的网页推荐服务大都是基于对查询关键词的匹配来实现的，缺乏自动提取用户兴趣并进行推荐的能力。本文设计和实现了一个基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统Webpage-recommender，该系统采用特征提取技术，能自动识别用户的兴趣，并主动推荐和筛选与用户兴趣主题相关的网页。实验结果证明了该系统的有效性。
中文关键词: 网页推荐 数据挖掘 文本分类 特征选择 关联规则
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:
| Author Name | Affiliation |
| 张培颖 | 中国石油大学(华东) 计算机与通信工程学院 山东 东营257061 |
| Author Name | Affiliation |
| 张培颖 | 中国石油大学(华东) 计算机与通信工程学院 山东 东营257061 |
引用文本：
张培颖.基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统.计算机系统应用,2008,17(9):9-11
.Personalized Web Page Recommendation System Based on Web Content and Log Mining.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(9):9-11
张培颖.基于Web内容和日志挖掘的个性化网页推荐系统.计算机系统应用,2008,17(9):9-11
.Personalized Web Page Recommendation System Based on Web Content and Log Mining.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(9):9-11
