《智能推荐技术与应用》课程作品（项目）报告
水院的同学不要抄袭呀！
1 作品（项目）目标
与搜索引擎不同，推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，主动为用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。为了能够更好地满足用户需求，需要依据其网站的海量数据，研究用户的兴趣偏好，分析用户的需求和行为，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求，将长尾网页（长尾网页是指网页的点击情况满足长尾理论中尾巴部分的网页）准确地推荐给所需用户，即使用推荐引擎来为用户提供个性化的专业服务。
目标：
1.按地域研究用户访问时间、访问内容、访问次数等分析主题，深入了解用户访问网站的行为、目的及关心的内容（主要指统计信息）。
2.借助大量用户访问记录，使用推荐算法发现用户访问习惯，对不同用户推荐相关服务页面。
2 作品（项目）方案设计
2.1.1对用户的数据分析
属性名称 属性说明 属性名称 属性说明
userID 用户ID pagePath 路径
timestamp 时间戳 FullReferrerURL 入口网址
2.1.2根据推荐算法进行建模评测
协同过滤推荐( Collaborative Filtering Recommendation )技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对 目标用户进行推荐。协同过滤
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_48676558/article/details/130463747
版权归原作者 小明要考研 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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