本文選題：知識庫 + 網(wǎng)購意向預(yù)測��； 參考：《計算機工程與應(yīng)用》2016年13期

【摘要】：電子商務(wù)網(wǎng)站所產(chǎn)生的海量客戶網(wǎng)購行為數(shù)據(jù)中蘊含著豐富的反映客戶網(wǎng)購行為規(guī)律的知識。這些知識是進行客戶網(wǎng)購意向預(yù)測以及在此基礎(chǔ)上進一步進行商品推薦的重要依據(jù)�；贖adoop框架構(gòu)建了"客戶購買意向預(yù)測系統(tǒng)",實現(xiàn)了利用隱含在交易數(shù)據(jù)中的知識對正在瀏覽中的電商客戶的購買意向預(yù)測。在基于知識圖譜技術(shù)構(gòu)建網(wǎng)購客戶購買行為知識庫的基礎(chǔ)上,利用FP-Growth算法和數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法實現(xiàn)了以增量方式從購買者的交易數(shù)據(jù)中獲取反映用戶購買規(guī)律的知識,并將取得的知識融合到知識庫中。系統(tǒng)能夠利用存儲于知識庫中的知識在客戶進行網(wǎng)上購物的過程中對其購買意向進行分析和預(yù)測,從而達到提高電子商務(wù)平臺的運營效率,改善客戶購物體驗的目的。
[Abstract]:The massive customer online shopping behavior data produced by e-commerce website contains rich knowledge that reflects the law of customer online shopping behavior. These knowledge is an important basis for customer shopping intention prediction and further commodity recommendation on this basis. Based on the Hadoop framework, the "customer purchase intention forecasting system" has been constructed. Using the knowledge implied in the transaction data to predict the purchasing intention of the e-commerce customers in the browser. On the basis of constructing the knowledge base of the purchase behavior of the customers on the basis of the knowledge atlas technology, the FP-Growth algorithm and the data statistics method are used to obtain the rules of the buyer's purchase from the buyer's transaction data in an incremental manner. The system can make use of the knowledge stored in the knowledge base to analyze and predict the purchase intention of the customer in the process of shopping online, so as to improve the operation efficiency of the e-commerce platform and improve the customer purchase experience.
【作者單位】： 華北理工大學(xué)信息工程學(xué)院計算機系;
【基金】：河北省科技支撐計劃項目(No.15210110D) 唐山市科技支撐計劃項目(No.14130233B) 唐山市科技計劃項目(No.14130217B)
【分類號】：TP311.13;F724.6

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本文編號：1982765