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Exploiting multidimensional data for web site automation

机译：利用多维数据进行网站自动化

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摘要

The continuous growth in size and usage of the World Wide Web poses a number of challenging research problems. This thesis investigates the use of multidimensional data to automate the personalization and management activities of web sites. We pay particular attention to the use of additional dimensions (e.g., contextual or background information) in traditional user-item based top-N recommender systems and propose a multidimensional approach for this purpose. To support our research, we also propose a data warehouse to collect and compile information regarding the activity on a web site in terms of usage, content and structure. We show that, by exploiting multidimensional data, efficient web automation methods can be developed and used to improve the personalization and management of web sites.
机译：万维网的规模和使用量的不断增长带来了许多具有挑战性的研究问题。本文研究使用多维数据来自动化网站的个性化和管理活动。我们特别注意在基于传统用户项的top-N推荐系统中使用其他维度（例如，上下文或背景信息），并为此提出了多维方法。为了支持我们的研究，我们还建议建立一个数据仓库，以收集和编译有关网站在使用，内容和结构方面的活动的信息。我们表明，通过利用多维数据，可以开发和使用有效的Web自动化方法来改善网站的个性化和管理。

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