随着信息技术的不断发展，我国很多省市地区都建立了自己的门户网站，并逐渐开始完善自己的电子政务系统，但是很多政府网站的内容在信息推荐方式上非常的单一，大多数都只是通过关键字关联来推荐政府网站中的相关信息，导致公民在浏览政府网站的时候无法顺利的找到自己需求的信息，因此将电子商务中广泛运用的个性化推荐技术运用到政府网站中是非常有必要的，个性化推荐技术能够实现对用户的主动推荐，从而提供个性化的服务，本文从个性化推荐技术的核心技术以及研究内容、技术等方面，讨论政府网站中个性化推荐技术的应用。
【关键词】个性化推荐技术 Web挖掘 政府网站 电子政务
随着我国经济技术的不断发展，信息产业的进步，我国在电子方面的工作也越来越完善，政府网站的建立，能够有效提高政府信息化治理水平，政府网站是一个面向公众和企业开放的平台，是政府形象的一个重要的载体。从目前我们对于很多用户对政府网站反映的情况来看，用户在浏览政府网页的时候，常常会为找不到自己需求的信息而苦恼，从而使得现在的政府网站的实际效益大打折扣，如何满足社会公众对政府网站以及其提供信息的需求，让用户快速有效的获得推荐系想你，本着以人为本，为民服务的宗旨，本文将通过个性化推荐技术改善这一现状。
1 Web数据挖掘技术在政府网站中的应用
Web数据挖掘技术是实现个性化推荐技术中的核心环节，Web数据挖掘实际上就是从www相关的资源中挖掘有价值的隐含信息，本质上是一种和商业有关的数据处理技术，并且也已经被广泛的运用于电子商务网站中，是大数据时代下数据处理中的核心技术之一，它主要通过对数据进行详细的分析、统计、推理等工作，发现数据之间的联系。通过Web数据挖掘可以实现对用户的个性化推荐。
1.1 政府网站中Web数据挖掘的重要意义
政府网站作为政府办公和治理的新型方式在最近几年获得很大的发展，但是当前的政府网站对于用户信息的处理能力还相对较弱，无法像电子商务网站那样，在浏览政府网站的时候提供个性化的信息推荐，因此Web数据挖掘能够有效的解决这一难题。Web数据挖掘能够把政府的信息更好的整合和运用，从而更加直观的呈现给公众，对于用户信息数据的发掘和整理也能提高政府的信息化办公水平。
1.2 Web数据挖掘在政府网站中应用领域
Web数据挖掘在政府网站中的应用主要体现在几个重要的领域：
（1）促进政府部门的电子贸易，即能从浏览器段的数据中发现隐藏的信息，并且将信息处理后应用于政府的电子贸易中。
（2）用于政府网站的优化，即有效的组织信息，个性化推荐技术不仅仅要求能够对访问者的信息进行分析和处理， 同时也要求政府网站内部信息的组织和优化，从而才能更好的为用户提供感兴趣的信息，进而对用户提供针对性的定制信息，吸引更多的访问量。
（3）优化搜索引擎，用户访问政府网站的时候经常要用到搜索的功能来实现对目标信息的查找，Web数据挖掘能够对引擎进行优化，进而帮助用户通过搜索引擎发现自己要找的关键信息；
（4）帮助政府完成决策，Web数据挖掘技术能够帮助政府采集海量的数据，并且对数据进行分析和贵咋，从访问者的信息中发现潜在价值，从而帮助政府制定重大的决策和法规；
（5）增强政府对民众信息的获取，进而发挥政府的职能，对于大量数据的法分析能够让政府及时的掌握民众关心的问题，提高政府的治理能力。
2 政府网站中个性化推荐的主要方式
个性化推荐是一种主动面向用户的，个性化的推荐服务，个性推荐系统的出现为很多的电子商务、信息服务带来的全新的机遇，而且随着亚马逊、淘宝等电子商务领域中对个性化推荐技术的应用，现在的个性化推荐技术和理论知识已经相当的丰富，这些对于政府网站中个性化推荐技术的应用都是相当好的技术背景，其中个性化推荐的主要方式有：
2.1 协同过滤的推荐方式
这种算法又叫“社会过滤”，是使用时间最长而且也是最广泛的推荐方式。它的基本思想是根据客户浏览过的网页推理出相似的邻居用户，在根据用户对信息的检索情况作为二级的参考来发现用户可能需要的资源。例如用户浏览了政府网站中的教育板块，又在教育板块中检索了关于教育改革的信息。协同过滤的推荐方式就能够发现用户可能感兴趣的信息，并且对信息按照资源检索的频率进行排序，排序越是靠前，说明客户越是有所需求，核心思想就是发现目标用户的邻居用户实现对关键信息的推荐。
2.2 基于内容的推荐方式
基于内容的个性化推荐方式主要是分析对象在内容上相似性，并且结合其他的用户检索信息推算出用户可能需要的信息。这种推荐方式是建立在用户对已经浏览过的资源相似的资源会优先选择，根据推荐对象的不同对该对象进行分析，基于内容的推荐方式上需要根据内容的具体格式、形式、内容不同采取不同的算法。基于内容的推荐方式要求与资源的内容分析要到位，在政府网站中，要注意政府网站内容本质上的差异，抓住客户浏览过的内容内在含义的关联，是基于内容推荐方式的重点。
2.3 基于网络结构的推荐方式
基于网咯结构的推荐方式要求把用户和信息资源抽象成图像中的点，而且在推算的过程中不考虑用户的协同关系和资源本身的内同，而用户与浏览资源之间的关系抽象成线来表示，通过图论等统计学理论对用户信息的推送过程既不同于一般的协同算法也不同于基于内容的算法的推荐方式，基于网络结构的推荐方式不考虑用户的信息，以及用户动作的信息，也不考虑到资源的整合，而是将用户和资源进行抽象后进行分析，相对来比较独立，就用户和资源之间的关系的真实性而言会影响到推荐的效果，但是这种方式的计算效率较高，而且对于信息处理技术要求更高。
2.4 基于语义的推荐方式
显然基于语义的推荐方式，要求处理系统能够理解处理的数据，因此改变了以往简单的计算机语言对心理处理的常规方式，在一定程度上提高了计算机推理和自动处理技术的引用，是相对来说更加智能化的推荐过程，基于语义的推荐方式更加的智能化，逻辑性也较高。对于政府网站中应用来说，这种方式的构建往往较为复杂，鉴于政府网站对于信息处理要求层次，该技术的应用过程还未得到广泛的利用。 3 政府网站个性化推荐技术中信息的采集
更具客户的感兴趣的信息进行进行个性化的推荐关系着性化推荐服务质量的好坏，只有通过准去的信息采集，才能通过一些列的算法加工和处理信息，从而为用户提供个性化的信息推荐，才能做到有针对性的提高用户的浏览体验。有效的搜集用户信息是个性化推荐的前提，其中对待推荐资源的整合和优化是其必要的条件，政府网站的核心功能就是政府能够通过网站，实现政府机构的电子化、信息化、网络化的办公过程。在这个过程中能够让公众快递的、及时准确的了解到与自己行业相关的政策和法律法规。在政府网站的信息采集过程要具备几个关键的要求：
（1）准确的采集用户的个人资料，以及用户在浏览过程中的浏览记录以及检索信息，准去的采集数据能够为个性化推荐的算法提供一个良好的数据基础，进而推算出用户的偏好，如果信息采集不准确，也就无法保证个性化推荐的质量；
（2）及时的更新用户的信息，在用户的浏览过程中，信息是动态的，因此对于用户借阅信息以及记录的采集也要保证动态的更新，只有这样才能保证信息采集的过程是科学有效的。
其中信息的主要的来源有：
（1）用户在网站注册中填写的个人信息；
（2）浏览网站的过程中检索时留下的记录信息。
4 结语
随着社会的不断发展，人们对于人性化服务的需求的不断扩大，改善我国政府网站中现有的推荐方式，提供个性化推荐服务是非常有必要的，能够大大的优化我国政府网站的质量，提高公民浏览政府网站时对关键信息的索取，从而提高政府网站的实际效益，进而更好的人民大众服务。
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