發(fā)布時間：2017-10-28 00:30

  本文關鍵詞：基于電子商務的Web數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)架構研究

  更多相關文章： Web數(shù)據(jù)挖掘 電子商務 Agent Web服務 架構

【摘要】： 隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展和Internet的普及,電子商務這一現(xiàn)代新興商業(yè)模式也以驚人的速度蓬勃發(fā)展起來,正在影響著整個社會的經(jīng)濟運行結構。電子商務系統(tǒng)每天都會產(chǎn)生蘊涵著大量重要信息的原始交易數(shù)據(jù)和訪問數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)主要以Web日志文件格式存儲于Web服務器中。如何將這些異構的、不確定性的和非結構化的海量數(shù)據(jù)轉化為有用的信息成為當前電子商務系統(tǒng)建設的重要任務之一。 數(shù)據(jù)挖掘技術是從大量復雜的數(shù)據(jù)中,提取潛在有用的信息和知識的過程。把Web數(shù)據(jù)挖掘技術應用于電子商務系統(tǒng)的建設具有重要的意義。目前,幾乎所有的大型電子商務系統(tǒng),都不同程度地使用了各種形式的數(shù)據(jù)挖掘技術,為客戶提供個性化服務,如Amazon(亞馬遜)、dangdang(當當網(wǎng))等。但是多數(shù)系統(tǒng)僅提供基于OLAP的簡單統(tǒng)計分析,且多數(shù)系統(tǒng)的挖掘架構均是基于封閉體系設計的,在需求多變的電子商務挖掘應用中顯得不足。本課題致力于構建一個基于電子商務環(huán)境下的開放式的數(shù)據(jù)挖掘架構,把Web服務和移動Agent技術應用到此架構中。 本文主要做了如下工作: (1)分析和總結了目前電子商務系統(tǒng)架構的研究現(xiàn)狀與動態(tài),指出了傳統(tǒng)用于電子商務的Web挖掘系統(tǒng)所存在的問題。通過研究Web服務和移動Agent技術的相關理論,提出了利用Web服務分布式思想和移動Agent的智能性,實現(xiàn)電子商務環(huán)境中Web數(shù)據(jù)挖掘架構的優(yōu)越性。 (2)在研究應用于電子商務環(huán)境的多種Web挖掘算法的基礎上,對關鍵的Apriori關聯(lián)規(guī)則和k-means聚類核心算法存在的不足進行了改進,并對改進的算法用實驗檢驗了其有效性。同時在挖掘架構階段對多種Web算法做了封裝,共同完成挖掘任務。 (3)研究了電子商務系統(tǒng)的實現(xiàn)技術,并對基于J2EE平臺的實現(xiàn)和應用其它平臺的實現(xiàn)進行比較。最后采用基于J2EE平臺的三層結構模式和MVC等設計模式進行原型系統(tǒng)的簡單設計。
【關鍵詞】：Web數(shù)據(jù)挖掘 電子商務 Agent Web服務 架構
【學位授予單位】：河北工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題研究的背景12-13
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀及分析13-16
• 1.2.1 國內外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 對現(xiàn)狀的分析15-16
• 1.3 課題研究的內容和意義16
• 1.4 本文的結構安排16-18
• 第2章 Web 挖掘及其在電子商務中的應用18-30
• 2.1 Web 挖掘的定義18-21
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的基本概念18-19
• 2.1.2 Web 挖掘的基本概念19-20
• 2.1.3 Web 挖掘與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別20-21
• 2.2 Web 挖掘的分類21-24
• 2.2.1 Web 內容挖掘21-22
• 2.2.2 Web 結構挖掘22-23
• 2.2.3 Web 使用挖掘23-24
• 2.3 Web 挖掘的過程24-27
• 2.3.1 源數(shù)據(jù)收集（Data Gathering）24
• 2.3.2 數(shù)據(jù)預處理（Data Preprocessing）24-25
• 2.3.3 模式發(fā)現(xiàn)（Pattern Discovery）25-26
• 2.3.4 模式分析（Pattern Analysis）26-27
• 2.4 Web 挖掘在電子商務中的應用27-29
• 2.4.1 電子商務中進行Web 數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源27-28
• 2.4.2 電子商務中進行Web 數(shù)據(jù)挖掘的流程28
• 2.4.3 電子商務中進行Web 數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢28-29
• 2.5 本章小結29-30
• 第3章 電子商務中面向Web 挖掘的新型架構30-49
• 3.1 Web 服務技術30-37
• 3.1.1 Web 服務的基本概念30-31
• 3.1.2 Web 服務的體系結構31-32
• 3.1.3 Web 服務的協(xié)議棧32-34
• 3.1.4 Web 服務的關鍵技術34-37
• 3.2 Agent、多Agent、移動Agent 技術37-41
• 3.2.1 Agent 技術37-38
• 3.2.2 多Agent 系統(tǒng)38-39
• 3.2.3 移動Agent 技術39-40
• 3.2.4 移動Agent 技術應用于電子商務的優(yōu)勢40-41
• 3.3 基于移動Agent 和Web 服務的新型Web 挖掘平臺設計41-48
• 3.3.1 系統(tǒng)總體架構模型41-43
• 3.3.2 組合服務Agent（CAgent）43-45
• 3.3.3 移動Agent 應用于Web 服務45-47
• 3.3.4 數(shù)據(jù)挖掘引擎47-48
• 3.4 本章小結48-49
• 第4章 面向電子商務的Web 挖掘原型系統(tǒng)實現(xiàn)49-69
• 4.1 Web 挖掘系統(tǒng)原型結構49-52
• 4.1.1 電子商務挖掘系統(tǒng)邏輯架構49-50
• 4.1.2 Web 挖掘系統(tǒng)原型結構50-51
• 4.1.3 系統(tǒng)的功能模塊51-52
• 4.2 原型系統(tǒng)實現(xiàn)52-59
• 4.2.1 系統(tǒng)平臺總體設計規(guī)劃52
• 4.2.2 數(shù)據(jù)庫設計52-55
• 4.2.3 MyEclipse 與Mysql 的連接55-58
• 4.2.4 用戶界面JSP 設計58-59
• 4.3 數(shù)據(jù)預處理模塊設計59-62
• 4.4 數(shù)據(jù)挖掘模塊設計62-66
• 4.4.1 Apriori 算法的實現(xiàn)62-64
• 4.4.2 算法測試64-65
• 4.4.3 k-means 算法實現(xiàn)65-66
• 4.5 原型系統(tǒng)運行實例66-68
• 4.6 本章小結68-69
• 第5章 挖掘架構中關鍵算法研究69-81
• 5.1 關聯(lián)規(guī)則的描述69-70
• 5.2 Apriori 算法70-75
• 5.2.1 Apriori 算法的描述70-72
• 5.2.2 Apriori 算法的改進72-74
• 5.2.3 實驗分析74-75
• 5.3 聚類分析75-76
• 5.4 k-means 聚類算法76-80
• 5.4.1 k-means 聚類算法的描述76-77
• 5.4.2 改進的k-means 聚類算法77-78
• 5.4.3 實驗78-80
• 5.5 本章小結80-81
• 結論81-82
• 參考文獻82-85
• 致謝85-86
• 作者簡介86
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和科研成果86-87

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉旭勇;;基于Web Service的實驗管理信息系統(tǒng)的研究和設計[J];價值工程;2012年15期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 靳晶;基于Agent電子商務系統(tǒng)的建模與實現(xiàn)[D];河北工程大學;2011年

2 李冰巖;數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用與實現(xiàn)[D];成都理工大學;2011年

，

本文編號：1105902