Abordagem de recomendação de página da Web usando padrões sequenciais ponderados
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Prever a navegação dos utilizadores da web com a ajuda de técnicas de Web Usage Mining. Este livro centra-se principalmente na aplicabilidade no mundo real de uma nova abordagem de Recomendação de Página Web utilizando tanto padrões Sequenciais Ponderados como o modelo probabilístico de Markov. Para encontrar os padrões Sequenciais Ponderados, o algoritmo PrefixSpan existente foi modificado incorporando as restrições de pesagem, tais como o tempo gasto e as visitas recentes. Uma vez identificados os padrões sequenciais ponderados, constrói-se uma árvore baseada em Patricia-trie. ...
Prever a navegação dos utilizadores da web com a ajuda de técnicas de Web Usage Mining. Este livro centra-se principalmente na aplicabilidade no mundo real de uma nova abordagem de Recomendação de Página Web utilizando tanto padrões Sequenciais Ponderados como o modelo probabilístico de Markov. Para encontrar os padrões Sequenciais Ponderados, o algoritmo PrefixSpan existente foi modificado incorporando as restrições de pesagem, tais como o tempo gasto e as visitas recentes. Uma vez identificados os padrões sequenciais ponderados, constrói-se uma árvore baseada em Patricia-trie. Finalmente, a partir da árvore de padrões construídos, a recomendação de páginas web aos utilizadores actuais é feita com a ajuda do modelo probabilístico de Markov. Este modelo permite o raciocínio e o cálculo como intratáveis para identificar as futuras páginas web de acesso com base nos interesses de navegação do utilizador no passado.
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