Abstrakt. Web rekommenderar system förutse behoven hos webbanvändare och ge dem rekommendationer för att anpassa deras navigering. Sådana system hade förväntats ha en ljus framtid, särskilt i e-handels- och e-lärandemiljöer. Men även om de har varit intensivt utforskade inom Web Mining och maskininlärning fält, och det har funnits några kommersialiserade system, kvaliteten på rekommendationen och användarnas tillfredsställelse av sådana system är fortfarande inte optimal. I det här dokumentet undersöker vi ett nytt webrecommender-system som kombinerar användningsdata, innehållsdata och strukturdata på en webbplats för att generera användarnavigeringsmodeller. Dessa modeller matas sedan tillbaka in i systemet för att rekommendera användare genvägar eller sidresurser. Vi föreslår också en utvärderingsmekanism för att mäta kvaliteten på rekommenderade system. Preliminära experiment visar att vårt system kan avsevärt förbättra kvaliteten på webbplats rekommendationer.
REF föreslog ett webside-rekommendationssystem med samarbetsfiltrering.
Combining Usage, Content, and Structure Data to Improve Web Site Recommendation
{'venue': 'EC-Web', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}