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《試析基于web數(shù)據(jù)的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于Web數(shù)據(jù)的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)用研究姓名：王然申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)指導(dǎo)教師：王志海20080601北京交通人學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位論文中文摘要摘要電子商務(wù)因其成本低廉、快捷、不受時(shí)空限制等優(yōu)點(diǎn)在全球范圍內(nèi)得到普及和發(fā)展，它的規(guī)模也在進(jìn)一步擴(kuò)大。在電子商務(wù)為用戶提供越來(lái)越多選擇的同時(shí)，它的結(jié)構(gòu)也變得越來(lái)越復(fù)雜，電子商務(wù)的發(fā)展面臨這樣一個(gè)新問(wèn)題——方面，用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)上提供的眾多商品信息并非完全感興趣，通常要通過(guò)多次瀏覽才能找到滿足自己需求的商品：另一方面商家也不能全面的了解用戶的個(gè)人需求，提供給用戶的是千篇一律的界面，無(wú)法維護(hù)穩(wěn)定的客戶關(guān)系。缺乏
2、個(gè)性化服務(wù)成為制約電子商務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題。這就要求站點(diǎn)有一個(gè)能夠分析用戶偏好、行為等信息，并且自動(dòng)根據(jù)這些信息向用戶提供推薦服務(wù)的推薦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上的“一對(duì)一營(yíng)銷’’，本文正是基于這樣一個(gè)背景展開(kāi)研究的。Web數(shù)據(jù)挖掘就是在這樣的背景下與電子商務(wù)結(jié)合在一起。Web挖掘是從Web文檔和Web活動(dòng)中發(fā)現(xiàn)、抽取感興趣的、潛在的有用模式和隱藏的信息。它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和Web結(jié)合起來(lái)，可以在多方面發(fā)揮作用，是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)新的研究方向?；赪eb數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)可以滿足電子商務(wù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的需要。在文中，依據(jù)效率和準(zhǔn)確性，建立了一個(gè)的推薦系統(tǒng)的模型，并對(duì)系統(tǒng)中的各個(gè)模
3、塊功能及它們之間相互協(xié)調(diào)工作做了詳細(xì)的描述，并實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)的原型；該模型將把Web使用挖掘和Web內(nèi)容挖掘相結(jié)合，對(duì)服務(wù)器數(shù)據(jù)以及Web頁(yè)面做分析，建立物品、用戶類等模式，以作為推薦的依據(jù)；然后闡述推薦系統(tǒng)采用的推薦策略和推薦算法，并對(duì)算法優(yōu)化，引入平均訪問(wèn)度的指標(biāo)，提高挖掘準(zhǔn)確性；最后利用實(shí)際網(wǎng)站數(shù)據(jù)給出了系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果，并對(duì)結(jié)果做出解釋。關(guān)鍵詞：電子商務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘，推薦系統(tǒng)，關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類碩士學(xué)位論文ABSTRACTAbstractE-commerceisdevelopingandbeingpopularizedgloballyduetoitsadvantageofcheap，
4、fastandnotlimitedtospaceandtime．Nowitsscalebecomeswiderandwider．E-commerceprovidesmoreandmorechoicetocustomer,butitsstructureisgettingmoreandmorecomplexatthesametime．SothereOCCUIsaflewproblem．FirstthecustomersarenotveryinterestedwiththecommoditiesprovidedbytheWebsiteandhemaybrowsealotofpagest
5、ofindthecommodityhewants．Ontheotherhand，theWebsitecompanyCan’tunderstandthewholeneedsaboutthecustomersSOthatitprovidesthecustomersmostthesamepagestheydon’tlikeandtheybothCan’tmaintainthesteadyrelationsbetweenthecompanyandthecustomer．Theshortageofpersonalizedservicebecomesthekeyfactorwhichrest
6、rictsthedevelopmentoftheE—commerce．Soarecommend—systemwhichCanproviderecommending—serviceaccordingcustomersfavorites，behaviorinformationisnecessary．Thatisnetwork“onetoonemarketing”．WebdataminingcombineswiththeE·conllnercejustunderthesituationmentionedabove．Webdataminingistofindandretrieveinte
7、restingandpotentialusefulmodelandhiddeninformation．ItcombinesthetraditionaldataminingwiththeWebtechnologyanditcanbeofgreatvalueinmanyaspects．NowWebdatamininghasbecomeanewresearchdirectionofthedatamining．TherecommendationSysteminE-commercebase
