Abstract-Web-sida rekommendation spelar en viktig roll i intelligenta webbsystem. Användbar kunskapssökning från webbanvändningsdata och tillfredsställande kunskapsrepresentation för effektiva webbsiderekommendationer är avgörande och utmanande. I detta dokument föreslås en ny metod för att effektivt ge bättre websida rekommendationer genom semantisk-förstärkning genom att integrera domän och webbanvändning kunskap om en webbplats. Två nya modeller föreslås representera domänkunskapen. Den första modellen använder en ontologi för att representera domänkunskapen. Den andra modellen använder ett automatiskt genererat semantiskt nätverk för att representera domäntermer, webbsidor, och relationer mellan dem. En annan ny modell, den konceptuella förutsägelsemodellen, föreslås att automatiskt generera ett semantiskt nätverk av den semantiska webbanvändningskunskapen, vilket är integreringen av domänkunskap och webbanvändningskunskap. Ett antal effektiva frågor har tagits fram för att ställa frågor om dessa kunskapsbaser. Baserat på dessa frågor har en uppsättning rekommendationsstrategier föreslagits för att generera Web-sida kandidater. Rekommendationen resultat har jämförts med resultaten från en avancerad befintlig Web Use Mining (WUM) metod. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden ger betydligt högre prestanda än WUM-metoden.
Nguyen et al., REF har föreslagit ett webside rekommendationssystem som rekommenderar webbsidor baserade på domänkunskap och webbanvändningsdata.
Web-Page Recommendation Based on Web Usage and Domain Knowledge
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}