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Collaborative Filtering Supporting Web Site Navigation

机译：协同过滤支持网站导航

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The proliferation of information available on the world wide web and the new emerging technologies that have reduced the barriers in organizing and publishing documents, have made the support for navigation and personalization of web sites an appealing and promising task for the AI community. Making the process of retrieving relevant documents easier is one of the most challenging activities in the design of modern sites and goes beyond any particular domain. This paper proposes a new technique for Web navigation based on current algorithms used in Recommendation Systems. Our approach identifies really relevant documents adopting methodologies similar to those successfully used in current search engines. The effectiveness and the validity of our technique have been shown by several experiments.
机译：万维网上可用信息的激增和减少了组织和发布文档的障碍的新兴技术使对网站导航和个性化的支持成为AI界有吸引力的任务。使检索相关文档的过程更容易是现代站点设计中最具挑战性的活动之一，并且超出了任何特定领域。本文提出了一种基于推荐系统中当前算法的Web导航新技术。我们的方法采用与当前搜索引擎成功使用的方法相似的方法来识别真正相关的文档。我们的技术的有效性和有效性已通过几次实验得到证明。

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