基于访问日志挖掘的高校综合信息门户页面推荐研究

研究基于访问日志挖掘的高校综合信息门户页面推荐。从高校综合信息门户服务器日志中获取用户日志数据,对日志数据中的“脏”数据进行预处理,通过改进的K-means聚类算法将用户浏览兴趣度数据集划分为多个具有相近兴趣度的用户集合,凭此为用户提供个性化的页面推荐。实验结果表明,在高校综合信息门户页面推荐方面具有不错的效果。