Sammanfattning Det största problemet med många online-webbplatser är presentationen av många val till kunden i taget; detta resulterar vanligtvis till ansträngande och tidskrävande uppgift att hitta rätt produkt eller information på webbplatsen. I detta arbete presenterar vi en studie av automatisk webbanvändning data mining och rekommendationssystem baserat på nuvarande användarbeteende genom hans / hennes klickström data på den nyutvecklade Really Simple Syndication (RSS) läsare webbplats, för att ge relevant information till individen utan att uttryckligen be om det. Klassificeringsmetoden K-Nearest-Neighbor (KNN) har utbildats för att användas online och i realtid för att identifiera kunder/besökare klicka på stream data, matcha den till en viss användargrupp och rekommendera en skräddarsydd surfning alternativ som uppfyller behoven hos den specifika användaren vid en viss tidpunkt. För att uppnå detta har webbanvändare RSS-adressfil extraherats, rengjorts, formaterats och grupperats i meningsfull session och data mars utvecklades. Vårt resultat visar att K-Nearest Grannklassning är transparent, konsekvent, enkel, enkel
Adeniyi m.fl. REF har presenterat en studie av automatisk datautvinning och rekommendationssystem för webbanvändning baserat på nuvarande användarbeteende genom hans/hennes klickströmsdata på den nyligen utvecklade Really Simple Syndication (RSS) läsarens webbplats, för att ge relevant information till individen utan att uttryckligen be om den.
Automated web usage data mining and recommendation system using K-Nearest Neighbor (KNN) classification method
{'venue': None, 'journal': 'Applied Computing and Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}