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個性化推薦技術是電子商務系統中重要的技術，但對一般的非商務型網站如何向用戶提供推薦服務成為當前研究的熱點。Web 日志記錄了用戶訪問網站的詳細信息，這為推薦技術提供了新的研究領域。本文提出了針對協同推薦算法的web 日志預處理全過程。并對預處理過程的用戶識別、會話識別、路徑補充、用戶興趣評估進行了詳細的探討并提出了自己的見解。
關鍵詞：web 日志 用戶識別 用戶興趣評估
隨著互聯網以驚人的速度增長，網站的結構和內容變得越來越復雜，網上用戶很難找到他們所需要的東西。如何使網站方便用戶、使用戶在較短時間內找到他所需要的資源，成為當前網站服務應用重點考慮的問題之一。一個有效的解決辦法是預測用戶未來的請求，給用戶提供個性化推薦服務。
目前存在著許多個性化技術，在電子商務網站應用的比較廣泛，其中比較成功的是協同過濾推薦技術。傳統的協同過濾推薦技術是針對注冊用戶，許多非注冊用戶不能得到個性化服務。
大部分用戶訪問網站并不希望進行麻煩的注冊，如何使非注冊用戶得到個性化服務成為人們關注的一個新的問題。
用戶訪問網站時，用戶的詳細瀏覽行為記錄在了Web 服務器上。本文論述了如何分析利用web 日志，使其能夠成為協同推薦算法的源數據，從而為非注冊用戶提供個性化服務。由于web本身的開放性、動態性以及HTTP 協議的不確定性，使得豐富的WEB 日志信息在運用到特定的挖掘算法之前必須經過數據預處理，才能保證挖掘結果的有效性和準確性。
關鍵詞：web 日志 用戶識別 用戶興趣評估
隨著互聯網以驚人的速度增長，網站的結構和內容變得越來越復雜，網上用戶很難找到他們所需要的東西。如何使網站方便用戶、使用戶在較短時間內找到他所需要的資源，成為當前網站服務應用重點考慮的問題之一。一個有效的解決辦法是預測用戶未來的請求，給用戶提供個性化推薦服務。
目前存在著許多個性化技術，在電子商務網站應用的比較廣泛，其中比較成功的是協同過濾推薦技術。傳統的協同過濾推薦技術是針對注冊用戶，許多非注冊用戶不能得到個性化服務。
大部分用戶訪問網站并不希望進行麻煩的注冊，如何使非注冊用戶得到個性化服務成為人們關注的一個新的問題。
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