Eftersom det växande intresset för web rekommendationssystem som används för att leverera anpassade data för sina användare, började vi arbeta med detta system. I allmänhet är rekommendationssystemen indelade i två huvudkategorier, t.ex. samarbetsrekommendationer och innehållsbaserade rekommendationssystem. Vid samverkande rekommendationssystem försöker dessa söka upp användare som delar samma smak som en viss användare och rekommenderar webbplatser enligt den gillande användaren. Medan de innehållsbaserade rekommendationssystemen försöker rekommendera webbplatser som liknar de webbplatser som användaren har gillat. I den senaste forskningen fann vi att den effektiva tekniken baserad på föreningsregeln gruvalgoritm föreslås för att lösa problemet med websidan rekommendation. Stort problem av samma är att webbsidorna ges lika stor betydelse. Här ändras betydelsen av sidor beroende på frekvensen av att besöka webbsidan samt hur mycket tid användaren tillbringar på den sidan. Också rekommendation av nytillkomna webbsidor eller de sidor som ännu inte besöks av användare ingår inte i rekommendationsuppsättningen. För att lösa detta problem har vi använt webbanvändarloggen i adaptiv föreningsregel baserad webbbrytning där föreningens regler tillämpades på personalisering. Denna algoritm var enbart baserad på Apriori data mining algoritm för att generera föreningens regler. Denna metod lider dock också av vissa oundvikliga nackdelar. I detta dokument presenterar och undersöker vi det nya tillvägagångssättet baserat på viktade Association Rule Mining Algorithm och text mining. Detta är förbättrad algoritm som tillför semantisk kunskap till resultaten, har mer effektivitet och därmed ger bättre kvalitet och prestanda jämfört med befintliga metoder.
Generellt är rekommendationssystemen uppdelade i två huvudkategorier såsom samarbetsrekommendationssystem och innehållsbaserad rekommendationssystem REF.
A Hybrid Web Recommendation System based on the Improved Association Rule Mining Algorithm
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}