이 논문은 전자상거래 웹페이지 추천을 위한 솔루션을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
웹 로그 처리 및 특징 추출: 사용자 검색 로그를 처리하여 콘텐츠 우선순위, 시간 소비 우선순위, 사용자 피드백, 추천 의미, 입력 편차 등 5가지 특징을 추출한다.
BP 신경망 기반 우선순위 분류: 추출된 5가지 특징을 BP 신경망의 입력으로 사용하여 웹페이지의 우선순위를 분류하고 식별한다.
웹페이지 정렬 및 추천: 웹페이지를 우선순위에 따라 정렬하고 사용자에게 추천한다.
실험 결과, 이 솔루션은 사용자가 필요로 하는 웹페이지를 빠르고 정확하게 식별할 수 있음을 보여준다. 특히 기존 방식에 비해 정확도와 재현율이 각각 6.2%와 4.9% 높게 나타났다.
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by Wenchao Zhao... at arxiv.org 09-12-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.07033.pdfDeeper Inquiries