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WEB数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究(可复制毕业论文).pdf

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WEB数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究(可复制毕业论文).pdf

上传人:mkt365 2014/2/25 文件大小:0 KB

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WEB数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究(可复制毕业论文).pdf

文档介绍

文档介绍:摘要它的结构也变得越来越复杂,电子商务的发展面临这样一个新问题——~方面,电子商务因其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点在全球范围内得到普及和发展,它的规模也在进一步扩大。在电子商务为用户提供越来越多选择的同时,用户对网络上提供的众多商品信息并非完全感兴趣,通常要通过多次浏览才能找到满足自己需求的商品:另一方面商家也不能全面了解用户的个人需求,提供给并且自动根据这些信息向用户提供推荐服务的推荐系统,实现网络上的“一对一文档和疃蟹⑾植⒊槿「行巳さ摹⑶痹诘挠杏媚J胶鸵氐男畔ⅰKù统的数据挖掘技术和岷掀鹄矗梢栽诙喾矫娣⒒幼饔茫鞘萃诰蛄煊虻一个新的研究方向。基于萃诰虻牡缱由涛裢萍鱿低晨梢月愕缱由涛裎来发展趋势的需要。在文中,分析了目前电子商务的现状和发展趋势,对诰蚣际踅辛介绍;依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对劾嗨惴ń辛烁进;最后利用实际网站数据对基于聚类的协同过滤推荐系统的聚类算法进行了实现,给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价。关键词:电子商务,萃诰颍珻,推荐系统,关联规则,聚类分类号:用户的是千篇一律的界面,无法维护稳定的客户关系。缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。这就要求站点有一个能够分析用户偏好、行为等信息,营销”。萃诰蚓褪窃谡庋谋尘跋掠氲缱由涛窠岷显谝黄稹挖掘是从山东师范大学硕上学位论文
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学位论文作者签名:房落申导师签字:跏,⋯一繇房。茏眵新弹够易独创学位论文版权使用授权书声明本学位论文作者完全了解堂撞有关保留、使用学位论文的规定,有权保留人授权堂控可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得ⅲ喝缑有其他需要特别声明的,本栏可空蚱渌逃沟难换蛑な槭褂霉牟牧稀与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷后适用本授权书签字日期:月日签字日期:年月
引言第滦髀随着科学技术的发展,尤其是二十世纪八九十年代信息技术和计算机的飞速发展,人们积累了越来越多的数据,但是如何利用好这些数据,使其为企业、机构产生效益,当时的技术束手无策,人们普遍感觉到自己处在“数据爆炸但知识贫乏”的境地。面对这个问题,科学家们于年提出了癉J萃掘的核心技术历经了十几年的发展,在许多方面已经取得了很大的成就,其中包括数理统计、人工智能、机器学习、神经网络、模式识别、数据库技术、知识获取和信息检索等。现在,这些成熟的技术,加上高性能的关系数据库引擎以及广泛的数据集成,让数据挖掘技术在当前的数据仓库环境中进入了实用阶段。萃诰蚴鞘萃诰虻囊桓鲋匾7种В撬孀攀菘饧际酢⑷斯ぶ悄芗术和网络技术的发展而提出的。尤其是随着电子商务的不断运作,信息总量不断当今,电子商务正以其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点而逐步全球流行。在这种新型的商务模式下,客户关系管理虺艭,显得更为重要。因为客户只需要简单的几个点击操作就可能流失到竞争者那里。因此对商务站点上的企业来说,从母鞲龇矫建立起与客户的良好关系,提高客户的忠诚度,无疑会在各方面给企业带来巨大的益处。但是在电子商务模式下运作从龅搅送缧畔⒘亢突赪的应用的一些阻碍。一方面,系男畔⒘看螅筗站点上的访问者不容易找到自己需要和满意的物品信息,妨碍了对站点的访问;另一方面,站点企业通常以男问秸瓜稚唐沸畔⒁怨┓梦收咪愧螅钦馐且恢执车“猻—钡姆椒ǎ峁└没У男畔⑹歉静豢悸怯没У男枨蟆⑵好、行为以及他们的入口信息等,总是以同一种方式对待所有各自不同的用户,这样的运作产生两个问题:第一,没有针对性地提供信息,访问者不能快捷地获得所需;第二,不能快捷地在站点上寻找到感兴趣的商品,用户容易转向访问其他站点,造成客户流失,这些对站点企业来说都是致命的。基于上述原因,商务站点个性化孕育而生“6鲂曰堑哪谌葜校增加,更迫切需要有效的信息分析工具。山东帅范人学硕学位论文
国内外理论研究现状对用户的推荐服务是最为重要的,因为它能够改变这种“畇甪產”的方式,向用户提供个性化的信息。推荐系统模拟商店销售人员向用户提供商品推荐,帮助用户找到所需商品,从而顺利完成