本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，使得人們從傳統(tǒng)的購(gòu)物方式逐漸向網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物方式轉(zhuǎn)移。使得越來越多的用戶在足不出戶的情況下，電子商務(wù)系統(tǒng)成為更多用戶選擇的購(gòu)物方式。但隨著網(wǎng)站結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜以及商品種類信息越來越多也帶來一個(gè)重要問題，用戶經(jīng)常會(huì)迷失在海量的商品信息空間中，無法順利找出自己所需要的商品。因此，一個(gè)優(yōu)質(zhì)高效的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)如何提高電子商務(wù)網(wǎng)站的競(jìng)爭(zhēng)力與銷售能力，有效地留住客戶，已經(jīng)逐漸成為電子商務(wù)網(wǎng)站中關(guān)鍵技術(shù)的研究?jī)?nèi)容，成為縱多研究者關(guān)注的焦點(diǎn)。 各大電子商務(wù)網(wǎng)站通過推薦系統(tǒng)向用戶提供多樣化的推薦服務(wù)，使得推薦技術(shù)在實(shí)際的應(yīng)用中獲得了良好的效益。同時(shí)隨著用戶人數(shù)的指數(shù)增長(zhǎng)與網(wǎng)站內(nèi)容結(jié)構(gòu)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，也給推薦系統(tǒng)帶來諸如推薦效率，推薦精度方面的挑戰(zhàn)。本文從以下幾點(diǎn)針對(duì)電子商務(wù)推薦所遇到的主要問題和所涉及的技術(shù)進(jìn)行分析研究。 本文首先分析了電子商務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀并且闡述了本課題的研究意義。其次詳細(xì)介紹了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中所涉及到的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘和Web數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作了詳細(xì)闡述，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的功能、挖掘過程、常用算法和基本任務(wù)。Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中所起的作用。通過電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的簡(jiǎn)單模型介紹了其具體的工作流程和具體運(yùn)用到的技術(shù)。最后，也是本文的關(guān)鍵，通過對(duì)Apriori算法中的項(xiàng)集分段并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于布爾矩陣的改進(jìn)算法。并將改進(jìn)的算法應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中使其可以提高系統(tǒng)的推薦質(zhì)量，增加商家的銷售量。 本文對(duì)Apriori改進(jìn)算法仍存在不足之處，在提供實(shí)時(shí)推薦服務(wù)的同時(shí)，，對(duì)于如何高效提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量還需要做進(jìn)一步的研究。如何將本文改進(jìn)的算法與其他推薦算法組合的使用，使得各自算法的優(yōu)點(diǎn)能夠在推薦系統(tǒng)中得到更好的發(fā)揮也是下一步的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 數(shù)據(jù)挖掘 推薦系統(tǒng) 關(guān)聯(lián)規(guī)則
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP311.13;TP391.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 電子商務(wù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文的研究工作及組織結(jié)構(gòu)12-13
• 1.4.1 研究工作12
• 1.4.2 論文組織結(jié)構(gòu)12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介14-25
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)述14-15
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘15-20
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘功能15-17
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘過程17-18
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘常用算法18-19
• 2.2.4 數(shù)據(jù)挖掘基本任務(wù)19-20
• 2.3 Web 數(shù)據(jù)挖掘20-24
• 2.3.1 Web 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介20-21
• 2.3.2 Web 數(shù)據(jù)挖掘分類21-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)25-34
• 3.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介25-28
• 3.1.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的意義25-26
• 3.1.2 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的算法26
• 3.1.3 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)采用的方法26-28
• 3.1.4 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的分類28
• 3.2 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)模型28-30
• 3.3 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的輸入/輸出30-32
• 3.3.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的輸入30-31
• 3.3.2 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的輸出31-32
• 3.4 電子商務(wù)推薦算法面臨的挑戰(zhàn)32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法研究34-59
• 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念34-36
• 4.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法—Apriori 算法36-43
• 4.2.1 Apriori 算法思想36-37
• 4.2.2 Apriroi 算法描述37-39
• 4.2.3 Apriori 算法實(shí)例39-42
• 4.2.4 Apriori 算法的優(yōu)化42-43
• 4.3 改進(jìn)的 Apriori 算法43-50
• 4.3.1 相關(guān)定義43-44
• 4.3.2 改進(jìn)算法的主要思想44-48
• 4.3.3 改進(jìn)算法優(yōu)缺點(diǎn)48
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析48-50
• 4.4 分段算法在實(shí)際中的應(yīng)用50-53
• 4.5 初步設(shè)計(jì)電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)53-57
• 4.6 關(guān)聯(lián)規(guī)則生成模塊步驟57-58
• 4.7 本章小結(jié)58-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-60
• 5.1 總結(jié)59
• 5.2 展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況63-64
• 致謝64-65
• 作者簡(jiǎn)介65-66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

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9 劉興雨;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2001年06期

  本文關(guān)鍵詞：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：265767