As the growing interest of web reco

As the growing interest of web recommendation systems those are applied to deliver customized data for their users, we started working on this system. Generally the recommendation systems are divided into two major categories such as collaborative recommendation system and content based recommendation system. In case of collaborative recommendation systems, these try to seek out users who share same tastes that of given user as well as recommends the websites according to the liking given user. Whereas the content based recommendation systems tries to recommend web sites similar to those web sites the user has liked. In the recent research we found that the efficient technique based on association rule mining algorithm is proposed in order to solve the problem of web page recommendation. Major problem of the same is that the web pages are given equal importance. Here the importance of pages changes according to the frequency of visiting the web page as well as amount of time user spends on that page. Also recommendation of newly added web pages or the pages that are not yet visited by users is not included in the recommendation set. To overcome this problem, we have used the web usage log in the adaptive association rule based web mining where the association
rules were applied to personalization. This algorithm was purely based on the Apriori data mining algorithm in order to generate the association rules. However this method also suffers from some unavoidable drawbacks. In this paper we are presenting and investigating the new approach based on weighted Association Rule Mining Algorithm and text mining. This is improved algorithm which adds semantic knowledge to the results, has more efficiency and hence gives better quality and performances as compared to existing approaches.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นดอกเบี้ยเติบโตของระบบแนะนำเว็บที่ผู้ใช้ส่งข้อมูลที่กำหนดเองสำหรับผู้ใช้ เราเริ่มทำงานบนระบบนี้ โดยทั่วไประบบการแนะนำจะแบ่งออกเป็นสองประเภทใหญ่ ๆ เช่นระบบข้อเสนอแนะร่วมกันและเนื้อหาตามคำแนะนำระบบ ในกรณีของระบบข้อเสนอแนะร่วมกัน รสเหล่านี้พยายามที่ค้นหาผู้ใช้ที่ใช้ร่วมกันเดียวกันที่กำหนด ผู้ใช้ตลอดจนแนะนำเว็บไซต์ตามความชื่นชอบที่กำหนดให้ผู้ใช้ ในขณะที่เนื้อหาตามคำแนะนำระบบพยายามที่จะแนะนำเว็บไซต์คล้ายกับเว็บไซต์เหล่านั้น ถูกใจผู้ใช้ ในงานวิจัยล่าสุดที่เราพบว่า เทคนิคที่มีประสิทธิภาพตามความสัมพันธ์ของ อัลกอริทึมการทำเหมืองแร่กฎถูกเสนอเพื่อแก้ปัญหาของเว็บเพจคำแนะนำ ปัญหาสำคัญเหมือนกันคือ ว่า หน้าเว็บจะให้ความสำคัญเท่ากัน นี่ความสำคัญของหน้าการเปลี่ยนแปลงตามความถี่ของการเยี่ยมชมเว็บเพจรวมทั้งจำนวนผู้ใช้เวลาใช้เวลาในหน้านั้น นอกจากนี้ยัง แนะนำหน้าเว็บใหม่หรือเพจที่ยังไม่ได้เข้าชม โดยผู้ใช้ไม่รวมอยู่ในชุดแนะนำ Overcome ปัญหานี้ เราใช้เว็บล็อกการใช้งานในเว็บสมาคมปรับกฎตามเหมืองแร่สมาคมกฎถูกนำไปใช้การตั้งค่าส่วนบุคคล อัลกอริทึมนี้แท้เมื่ออิง Apriori ข้อมูล mining อัลกอริทึมเพื่อสร้างกฎความสัมพันธ์ อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ยังทนทุกข์ทรมานจากข้อจำกัดบางอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในเอกสารนี้ เราจะนำเสนอ และแนวใหม่ที่อิงกฎถัวสมาคมเหมืองแร่ขั้นตอนวิธีและการทำเหมืองข้อความการตรวจสอบ นี่คือขั้นตอนวิธีที่เพิ่มความรู้ความหมายผลลัพธ์ มีประสิทธิภาพ และจึง ให้คุณภาพที่ดีขึ้นและการแสดงเปรียบเทียบกับวิธีการที่มีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในฐานะที่เป็นดอกเบี้ยที่เพิ่มขึ้นของระบบการให้คำแนะนำเว็บเหล่านั้นจะถูกนำไปใช้ในการส่งมอบข้อมูลที่กำหนดเองสำหรับผู้ใช้ของพวกเขาเราเริ่มทำงานในระบบนี้ โดยทั่วไประบบข้อเสนอแนะจะถูกแบ่งออกเป็นสองประเภทใหญ่ ๆ เช่นระบบแนะนำการทำงานร่วมกันและเนื้อหาตามระบบแนะนำ ในกรณีที่ระบบการทำงานร่วมกันเสนอแนะเหล่านี้พยายามที่จะหาทางออกให้ผู้ใช้ที่แบ่งปันรสนิยมเดียวกันกับที่ผู้ใช้งานได้รับเช่นเดียวกับการแนะนำเว็บไซต์ให้เป็นไปตามที่ผู้ใช้งานได้รับความชื่นชอบ ในขณะที่เนื้อหาตามคำแนะนำของระบบการพยายามที่จะแนะนำเว็บไซต์ที่คล้ายกับที่เว็บไซต์ที่ผู้ใช้ชอบ ในการวิจัยที่ผ่านมาเราพบว่าเทคนิคที่มีประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีการทำเหมืองแร่สมาคมกฎจะเสนอเพื่อที่จะแก้ปัญหาของคำแนะนำหน้าเว็บ ปัญหาสำคัญของเดียวกันคือว่าหน้าเว็บที่จะได้รับความสำคัญเท่าเทียมกัน นี่คือความสำคัญของหน้าเว็บที่เปลี่ยนไปตามความถี่ของการเยี่ยมชมหน้าเว็บได้เป็นอย่างดีในขณะที่ปริมาณของผู้ใช้เวลาใช้เวลาในหน้านั้น นอกจากนี้ยังมีคำแนะนำของใหม่เพิ่มหน้าเว็บหรือเพจที่ยังไม่ได้เข้าชมโดยผู้ใช้ไม่ได้รวมอยู่ในชุดคำแนะนำ ที่จะเอาชนะปัญหานี้เราได้ใช้บันทึกการใช้งานเว็บในการทำเหมืองแร่เว็บสมาคมการปรับตัวตามกฎที่สมาคม
กฎถูกนำไปใช้ส่วนบุคคล ขั้นตอนวิธีการนี้ถูกตามหมดจดในขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อมูล Apriori เพื่อสร้างกฎระเบียบสมาคม อย่างไรก็ตามวิธีการนี้ยังได้รับความทุกข์จากข้อบกพร่องบางอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในบทความนี้เราจะนำเสนอและตรวจสอบวิธีการใหม่บนพื้นฐานของการถ่วงน้ำหนักสมาคมกฎการทำเหมืองแร่และขั้นตอนวิธีการทำเหมืองข้อความ ขั้นตอนวิธีการนี้จะดีขึ้นซึ่งจะเพิ่มความรู้ความหมายไปสู่ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและด้วยเหตุนี้จะช่วยให้มีคุณภาพดีขึ้นและการแสดงเมื่อเทียบกับวิธีการที่มีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นเริ่มสนใจแนะนำเว็บระบบเหล่านี้จะใช้เพื่อส่งข้อมูลที่กำหนดเองสำหรับผู้ใช้ของตน เราเริ่มทำงานบนระบบนี้ โดยทั่วไป แนะนำระบบจะแบ่งออกเป็นสองประเภทหลักเช่นระบบข้อเสนอแนะร่วมกันและเนื้อหาระบบคำแนะนำตาม ในกรณีของระบบข้อเสนอแนะร่วมกันเหล่านี้พยายามที่จะหาคนที่แบ่งปันรสนิยมเดียวกันที่ระบุผู้ใช้ตลอดจนแนะนำเว็บไซต์ตามชอบให้ผู้ใช้ ส่วนเนื้อหาตามระบบแนะนำพยายามที่จะแนะนำเว็บไซต์ที่คล้ายกับเว็บไซต์ที่ผู้ใช้ชอบ ในการวิจัยล่าสุดพบว่า เทคนิคที่มีประสิทธิภาพตามกฎของสมาคมเหมืองแร่ เสนอเพื่อแก้ไขปัญหาแนะนำหน้าเว็บ ปัญหาหลักของเดียวกันที่หน้าเว็บจะได้รับความสำคัญเท่ากัน นี่คือความสำคัญของหน้าเปลี่ยนตามความถี่ของการเข้าชมเว็บเพจ ตลอดจนระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในหน้านั้น ยังแนะนำใหม่เพิ่มหน้าเว็บหรือหน้าเว็บที่ยังไม่ได้เข้าชมโดยผู้ใช้ที่ไม่ได้รวมอยู่ในคำแนะนำการตั้งค่า เพื่อเอาชนะปัญหานี้ เราได้ใช้การใช้งานเว็บเข้าสู่ระบบในสมาคมได้ใช้กฎที่เว็บสมาคมเหมืองแร่กฎที่ใช้กับการตั้งค่าส่วนบุคคล ขั้นตอนวิธีนี้เป็นอย่างหมดจดขึ้นอยู่กับข้อมูลขั้นตอนวิธีแบบเหมืองแร่ เพื่อที่จะสร้างสมาคมกฎ อย่างไรก็ตามวิธีการนี้ยังประสบปัญหาย่อมมีข้อเสีย ในกระดาษนี้เรานำเสนอและตรวจสอบวิธีการใหม่ตามกฎสมาคมเหมืองแร่และเหมืองถ่วงน้ำหนักแบบข้อความ นี้เป็นวิธีการที่ดีขึ้นซึ่งช่วยเพิ่มความรู้ความหมายของผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและดังนั้นจึงให้คุณภาพและสมรรถนะเมื่อเทียบกับวิธีเดิม