Задачи поиска релевантной информации создают значительные трудности для пользователей из-за огромного объема данных, доступных в интернет. Эти трудности связаны с известной проблемой информационной перегрузки. В этой работе мы предлагаем онлайн-веб-помощник под названием OWNА. Мы разработали полностью интегрированную платформу для выработки рекомендаций в режиме реального времени, основанную на методах анализа журналов использования веб. Наша работа начинается с подготовки исходных данных, а затем извлечения полезной информации, которая помогает построить базу знаний, а также присваивает определенный вес определенным факторам. Эксперименты показывают преимущества предложенной модели по сравнению с альтернативными подходами.
веб-персонализация, прогнозирование ссылок, анализ использования веб, рекомендательные системы