本文關(guān)鍵詞：基于電子商務(wù)的Web數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)架構(gòu)研究

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【摘要】： 隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和Internet的普及,電子商務(wù)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(lái),正在影響著整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行結(jié)構(gòu)。電子商務(wù)系統(tǒng)每天都會(huì)產(chǎn)生蘊(yùn)涵著大量重要信息的原始交易數(shù)據(jù)和訪問(wèn)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)主要以Web日志文件格式存儲(chǔ)于Web服務(wù)器中。如何將這些異構(gòu)的、不確定性的和非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息成為當(dāng)前電子商務(wù)系統(tǒng)建設(shè)的重要任務(wù)之一。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中,提取潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。把Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)具有重要的意義。目前,幾乎所有的大型電子商務(wù)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(shù),為客戶提供個(gè)性化服務(wù),如Amazon(亞馬遜)、dangdang(當(dāng)當(dāng)網(wǎng))等。但是多數(shù)系統(tǒng)僅提供基于OLAP的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析,且多數(shù)系統(tǒng)的挖掘架構(gòu)均是基于封閉體系設(shè)計(jì)的,在需求多變的電子商務(wù)挖掘應(yīng)用中顯得不足。本課題致力于構(gòu)建一個(gè)基于電子商務(wù)環(huán)境下的開(kāi)放式的數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu),把Web服務(wù)和移動(dòng)Agent技術(shù)應(yīng)用到此架構(gòu)中。 本文主要做了如下工作: (1)分析和總結(jié)了目前電子商務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)的研究現(xiàn)狀與動(dòng)態(tài),指出了傳統(tǒng)用于電子商務(wù)的Web挖掘系統(tǒng)所存在的問(wèn)題。通過(guò)研究Web服務(wù)和移動(dòng)Agent技術(shù)的相關(guān)理論,提出了利用Web服務(wù)分布式思想和移動(dòng)Agent的智能性,實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)環(huán)境中Web數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)的優(yōu)越性。 (2)在研究應(yīng)用于電子商務(wù)環(huán)境的多種Web挖掘算法的基礎(chǔ)上,對(duì)關(guān)鍵的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則和k-means聚類核心算法存在的不足進(jìn)行了改進(jìn),并對(duì)改進(jìn)的算法用實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了其有效性。同時(shí)在挖掘架構(gòu)階段對(duì)多種Web算法做了封裝,共同完成挖掘任務(wù)。 (3)研究了電子商務(wù)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)技術(shù),并對(duì)基于J2EE平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用其它平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行比較。最后采用基于J2EE平臺(tái)的三層結(jié)構(gòu)模式和MVC等設(shè)計(jì)模式進(jìn)行原型系統(tǒng)的簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：Web數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) Agent Web服務(wù) 架構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析13-16
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 對(duì)現(xiàn)狀的分析15-16
• 1.3 課題研究的內(nèi)容和意義16
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 Web 挖掘及其在電子商務(wù)中的應(yīng)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(nèi)容挖掘21-22
• 2.2.2 Web 結(jié)構(gòu)挖掘22-23
• 2.2.3 Web 使用挖掘23-24
• 2.3 Web 挖掘的過(guò)程24-27
• 2.3.1 源數(shù)據(jù)收集（Data Gathering）24
• 2.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)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(wù)中的應(yīng)用27-29
• 2.4.1 電子商務(wù)中進(jìn)行Web 數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源27-28
• 2.4.2 電子商務(wù)中進(jìn)行Web 數(shù)據(jù)挖掘的流程28
• 2.4.3 電子商務(wù)中進(jìn)行Web 數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢(shì)28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 電子商務(wù)中面向Web 挖掘的新型架構(gòu)30-49
• 3.1 Web 服務(wù)技術(shù)30-37
• 3.1.1 Web 服務(wù)的基本概念30-31
• 3.1.2 Web 服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)31-32
• 3.1.3 Web 服務(wù)的協(xié)議棧32-34
• 3.1.4 Web 服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)34-37
• 3.2 Agent、多Agent、移動(dòng)Agent 技術(shù)37-41
• 3.2.1 Agent 技術(shù)37-38
• 3.2.2 多Agent 系統(tǒng)38-39
• 3.2.3 移動(dòng)Agent 技術(shù)39-40
• 3.2.4 移動(dòng)Agent 技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)的優(yōu)勢(shì)40-41
• 3.3 基于移動(dòng)Agent 和Web 服務(wù)的新型Web 挖掘平臺(tái)設(shè)計(jì)41-48
• 3.3.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)模型41-43
• 3.3.2 組合服務(wù)Agent（CAgent）43-45
• 3.3.3 移動(dòng)Agent 應(yīng)用于Web 服務(wù)45-47
• 3.3.4 數(shù)據(jù)挖掘引擎47-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第4章 面向電子商務(wù)的Web 挖掘原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)49-69
• 4.1 Web 挖掘系統(tǒng)原型結(jié)構(gòu)49-52
• 4.1.1 電子商務(wù)挖掘系統(tǒng)邏輯架構(gòu)49-50
• 4.1.2 Web 挖掘系統(tǒng)原型結(jié)構(gòu)50-51
• 4.1.3 系統(tǒng)的功能模塊51-52
• 4.2 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)52-59
• 4.2.1 系統(tǒng)平臺(tái)總體設(shè)計(jì)規(guī)劃52
• 4.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)52-55
• 4.2.3 MyEclipse 與Mysql 的連接55-58
• 4.2.4 用戶界面JSP 設(shè)計(jì)58-59
• 4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)59-62
• 4.4 數(shù)據(jù)挖掘模塊設(shè)計(jì)62-66
• 4.4.1 Apriori 算法的實(shí)現(xiàn)62-64
• 4.4.2 算法測(cè)試64-65
• 4.4.3 k-means 算法實(shí)現(xiàn)65-66
• 4.5 原型系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例66-68
• 4.6 本章小結(jié)68-69
• 第5章 挖掘架構(gòu)中關(guān)鍵算法研究69-81
• 5.1 關(guān)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(jìn)72-74
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)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(jìn)的k-means 聚類算法77-78
• 5.4.3 實(shí)驗(yàn)78-80
• 5.5 本章小結(jié)80-81
• 結(jié)論81-82
• 參考文獻(xiàn)82-85
• 致謝85-86
• 作者簡(jiǎn)介86
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和科研成果86-87

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉旭勇;;基于Web Service的實(shí)驗(yàn)管理信息系統(tǒng)的研究和設(shè)計(jì)[J];價(jià)值工程;2012年15期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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

2 李冰巖;數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)[D];成都理工大學(xué);2011年

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本文編號(hào)：1105903