本文關鍵詞：面向電子商務的WEB數(shù)據(jù)挖掘研究　出處：《中南大學》2011年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 電子商務 Web數(shù)據(jù)挖掘 關聯(lián)規(guī)則分析 模糊聚類分析

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的信息量快速增長。大多數(shù)用戶無法從龐大的互聯(lián)網(wǎng)上獲得自己想要的信息,很多電子商務網(wǎng)站也無法針對目標用戶提供用戶感興趣的內(nèi)容。當前,在電子商務領域,數(shù)據(jù)挖掘技術與Web技術正不斷融合,利用Web挖掘技術,企業(yè)決策者能為用戶提供更有效的資源,為企業(yè)獲得更高的收益。 Web挖掘的研究已經(jīng)建立了較好的理論體系,也取得了一些應用成果,但是,在針對Web數(shù)據(jù)的挖掘智能化與站點設計基于商業(yè)知識發(fā)現(xiàn)的總體規(guī)劃方面存在較多的問題,還需繼續(xù)研究。本文是針對這一方面進行一些嘗試性的研究工作,主要工作內(nèi)容如下： 理解了數(shù)據(jù)挖掘、Web挖掘相關的基本理論和主要技術；研究了在電子商務領域Web數(shù)據(jù)挖掘的主要應用以及面臨的關鍵問題；具體分析了在電子商務領域數(shù)據(jù)挖掘的主要內(nèi)容和數(shù)據(jù)源；設計了面向電子商務Web數(shù)據(jù)挖掘總體模型。 詳細闡述了基于電子商務Web數(shù)據(jù)挖掘預處理過程；運用算法描述了數(shù)據(jù)清洗與凈化、用戶識別、會話識別和事務識別等過程；研究在電子商務領域運用關聯(lián)規(guī)則技術進行挖掘模式發(fā)現(xiàn),通過實例分析詳細探討了Apriori經(jīng)典關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的具體運用；提出了Apriori算法的不足并對其進行了算法優(yōu)化；探討了基于用戶瀏覽興趣進行用戶模糊聚類分析；研究了聚類常用方法,分析了模糊聚類的步驟,研究了用戶瀏覽興趣的度量及其方法,通過實例分析研究實現(xiàn)了基于用戶訪問頻繁頁面次數(shù)和耗時的模糊聚類過程。
[Abstract]:With the rapid development of the Internet, the amount of information on the Internet is growing rapidly. Most users can not get the information they want from the huge Internet. At present, in the field of electronic commerce, data mining technology and Web technology are constantly merging, using Web mining technology. Enterprise decision-makers can provide users with more effective resources and obtain higher profits for enterprises. The research of Web mining has established a good theoretical system, and has also made some application results, but. There are many problems in intelligent mining of Web data and overall planning of site design based on business knowledge discovery. This paper is to carry out some tentative research work in this field, the main work is as follows: The basic theory and main technology of data mining related to Web mining are understood. The main applications and key problems of Web data mining in the field of electronic commerce are studied. The main contents and data sources of data mining in the field of electronic commerce are analyzed in detail. A general model of Web data mining oriented to e-commerce is designed. The preprocessing process of data mining based on e-commerce Web is described in detail. The processes of data cleaning and purification, user identification, session identification and transaction identification are described by the algorithm. This paper studies the application of association rules technology to mining patterns in the field of electronic commerce, and discusses the application of Apriori classic association rules mining algorithm in detail through the analysis of examples. The deficiency of Apriori algorithm is put forward and the algorithm is optimized. The user fuzzy clustering analysis based on user's browsing interest is discussed. The common methods of clustering are studied, the steps of fuzzy clustering are analyzed, and the measurement and method of users' browsing interest are studied. The fuzzy clustering process based on the number of frequent page visits and the time consuming is realized through the case study.
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP311.13

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