發(fā)布時(shí)間：2017-10-21 19:05

  本文關(guān)鍵詞：基于CF的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù)推薦系統(tǒng) 協(xié)同過(guò)濾 面向客戶

【摘要】： 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)用戶劇增。電子商務(wù)也越來(lái)越受到企業(yè)和消費(fèi)者的青睞。電子商務(wù)推薦技術(shù)作為電子商務(wù)中的重要技術(shù),模仿銷售員向客戶推薦客戶偏好度較高的產(chǎn)品。如何提高電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量,目前已成為專家學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。 本文將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)應(yīng)用到電子商務(wù)體系構(gòu)建中,介紹了web環(huán)境下進(jìn)行會(huì)話識(shí)別、客戶識(shí)別、路徑辨別、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)裝載等技術(shù),為電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘提供規(guī)范的數(shù)據(jù)。同時(shí)本文在關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過(guò)濾等技術(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了個(gè)性化的推薦系統(tǒng)。根據(jù)客戶特點(diǎn),將客戶進(jìn)行分類,并根據(jù)客戶不同的分類,采取不同的模式挖掘算法。提出基于內(nèi)容的跟蹤樹(shù)算法、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的協(xié)同過(guò)濾,并引入分區(qū)的理念,為客戶提供個(gè)性化的服務(wù),從而提高電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量。最后,對(duì)算法進(jìn)行了分析。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù)推薦系統(tǒng) 協(xié)同過(guò)濾 面向客戶
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 選題的背景和意義8-11
• 1.1.1 電子商務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀8-9
• 1.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在電子商務(wù)應(yīng)用的必要性9-10
• 1.1.3 數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)應(yīng)用的必要性10-11
• 1.2 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀11
• 1.3 創(chuàng)新點(diǎn)及組織結(jié)構(gòu)11-13
• 1.3.1 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)11-12
• 1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)13-22
• 2.1 基于電子商務(wù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)模型13
• 2.2 電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源13-21
• 2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源13-15
• 2.2.2 數(shù)據(jù)源分類15
• 2.2.3 原始數(shù)據(jù)處理15-18
• 2.2.4 數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)裝載與多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建18-21
• 2.2.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理與維護(hù)21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)22-37
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘概述22-23
• 3.2 數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用23-24
• 3.3 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)概述24-26
• 3.3.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的定義24-25
• 3.3.2 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源25
• 3.3.3 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的推薦表現(xiàn)形式25-26
• 3.4 電子商務(wù)推薦技術(shù)26-36
• 3.4.1 信息檢索26-27
• 3.4.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則27-29
• 3.4.3 協(xié)同過(guò)濾29-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于CF的個(gè)性化的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)37-50
• 4.1 個(gè)性化的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的提出37
• 4.2 個(gè)性化的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)37-39
• 4.3 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)個(gè)性化設(shè)計(jì)39-46
• 4.3.1 面向客戶的模式挖掘40-45
• 4.3.2 面向客戶的協(xié)同過(guò)濾45-46
• 4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析46-49
• 4.4.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)46-47
• 4.4.2 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)47
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集選取47
• 4.4.4 實(shí)驗(yàn)運(yùn)行環(huán)境47
• 4.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析47-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章:總結(jié)與展望50-52
• 5.1 工作總結(jié)50
• 5.2 工作展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 在讀期間研究成果56-57
• 致謝57

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 閆曉婷;喬俊玲;;數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)銷售系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];科技信息;2011年16期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 肖丹萍;基于用戶特征和偏好的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[D];暨南大學(xué);2011年

2 陳紅;機(jī)場(chǎng)VIP客戶服務(wù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];河北科技大學(xué);2012年

3 鄭立山;基于B2C電子商務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的研究與設(shè)計(jì)[D];廣東工業(yè)大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：1074816