文档介绍：学位论文作者签名中:恸导师签名中:似学位论文作者签名中:㈣别年莎月哆日学位论文独创性声明学位论文版权使用授权书签字日期:汐月侈暾月先其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得直昌太堂或其他教育本学位论文作者完全了解直昌太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权阅。本人授权直昌太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行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,论文中不包含机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字日期:保留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检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所和中国学术期刊馀贪电子杂志社将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》和《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》中全文发表,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ日
摘要随着计算机技术和计算机网络技术的突飞猛进的发展,电子商务作为一种新的商务模式也得到了快速的发展。在当前的电子商务模式下,如何与客户建立良好的关系、如何提高客户的忠诚度、以及如何在保持老客户的同时获取新客户都是非常重要的问题。这就需要电子商务企业了解用户的喜好,从而准确地向用户提供个性化的服务,推荐他们感兴趣的商品,帮助他们便捷快速地找到所需商品。数据挖掘技术就是从数据源中发现并抽取潜在的、感兴趣的、隐藏的信息和有用模式。将数据挖掘技术与电子商务结合起来,建立电子商务推荐系统,通过对用户的偏好、访问行为和内容等进行分析从而提取出需要的有用的知识,并由此得到用户的访问模式,进而分析和理解用户特征,提供个性化的推荐服本文依据准确性和高效率的宗旨,建立了一个基于数据挖掘的电子商务推荐系统模型。同时在深入研究了电子商务推荐算法的基础上,通过加入最远新聚点的改进方案对协同过滤算法进行了改进,提高了其效率,减轻了数据稀疏性问题。最后实现了推荐系统的原型并给出了实验研究结果。关键词:数据挖掘;电子商务;推荐系统;推荐算法;协同过滤摘要务。
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.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.基于内容推荐算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于关联规则推荐算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.∈⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于知识推荐算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于组合推荐算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯推荐算法的比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第碌缱由涛裢萍鱿低车氖迪帧系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.胂吣??椤算法改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.诰劾嗟男怂惴ǜ攀觥⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.诰劾嗟男怂惴ǜ慕电子商务推荐系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
信息技术的飞速发展,人们累据成为了人们研究的问题。作了十几年的研究与发展,已经人工智能、数据库技术、数理统计、神经网络、模式识别、信息检索和知识获取等等。现在,这些成熟的技术,加上广泛的数据集成以及高性能的关系数据库引擎,使数据挖掘技术在当前的数据仓库环境中进入了实用阶段。【现