作者：杨富华; 彭钢用户日志挖掘高校综合信息门户页面推荐
摘要：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。
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《计算技术与自动化》（CN：43-1138/TP）是一本有较高学术价值的大型季刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算技术与自动化》坚持理论与实践相结合的方针，跟踪世界最新科技动态，以其前沿的报道和新颖实用的内容，迅速向社会各界传递技术信息，为企业和科研院所架起联系的纽带和桥梁。
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