基于Web日志挖掘的个性化推荐模型的研究

随着电子商务系统内商品种类急剧增加,如何针对用户进行有效的个性化商品推荐成为当前的研究热点。为解决该问题,本文提出了一种基于Web日志挖掘个性化推荐模型,该模型首先利用数据预处理技术对Web日志记录进行有效的清洗和识别,随后基于MapReduce模型实现了协同过滤推荐算法的并行化,从而实现商品的快速个性化推荐。实际应用结果表明该模型提高了个性化推荐结果的准确性,具有一定的应用价值。