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Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2016-12-17 17:16

  本文關(guān)鍵詞:Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《北京交通大學(xué)》 2008年

Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究

周世東  

【摘要】: 隨著Internet的迅速發(fā)展和普及,一種新型的商務(wù)模式——電子商務(wù)的發(fā)展越來越引起研究者們的關(guān)注,人們希望充分利用其優(yōu)點,獲得更多的經(jīng)濟效益。將數(shù)據(jù)挖掘的思想和方法應(yīng)用到電子商務(wù)中,幫助電子商務(wù)網(wǎng)站從海量信息中獲得真正有價值的知識,以指導(dǎo)企業(yè)決策、為電子商務(wù)網(wǎng)站的客戶提供更方便的服務(wù)成為現(xiàn)在研究的一個熱點問題。 數(shù)據(jù)挖掘是隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)的一種全新的信息技術(shù),它融合了數(shù)據(jù)庫、人工智能以及統(tǒng)計學(xué)等多種學(xué)科的知識,通過對歷史積累的大量數(shù)據(jù)的有效挖掘,試圖從這些數(shù)據(jù)中提取出先前未知、有效和有用的知識。 本文在對數(shù)據(jù)挖掘和Web挖掘的相關(guān)概念和功能特點進行詳細綜述的基礎(chǔ)上,進一步研究了Web數(shù)據(jù)挖掘的主要挖掘方式和具體實現(xiàn)形式;然后探討了電子商務(wù)及個性化推薦系統(tǒng)的定義、分類、特點及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其中應(yīng)用的特點等問題;在以上工作的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計了一個面向Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電子商務(wù)平臺,同時構(gòu)建了基于Web使用挖掘的個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)。本系統(tǒng)通過對Web服務(wù)器日志數(shù)據(jù)的挖掘,獲得用戶聚類和瀏覽模式,為不同類用戶提供個性化服務(wù)。在對個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)的描述中引入了關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法和聚類分析的k-means算法,通過對數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、推薦模型等一系列問題的解決,研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中實現(xiàn)的過程,實現(xiàn)個性化服務(wù)推薦。最后,給出了本文的總結(jié)及對今后工作的展望。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號】:TP311.13
【目錄】:

  • 致謝5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-10
  • 1 引言10-13
  • 1.1 研究背景10
  • 1.2 論文研究的現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 論文研究的意義11-12
  • 1.4 本文研究的內(nèi)容12-13
  • 2 問題的理論研究13-27
  • 2.1 電子商務(wù)概述13-15
  • 2.1.1 電子商務(wù)的定義13
  • 2.1.2 電子商務(wù)的分類13-14
  • 2.1.3 電子商務(wù)的特點14-15
  • 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)15-20
  • 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述15-16
  • 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘功能16-17
  • 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)17-19
  • 2.2.4 數(shù)據(jù)挖掘的過程19-20
  • 2.3 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)20-27
  • 2.3.1 Web數(shù)據(jù)挖掘概述20-21
  • 2.3.2 Web數(shù)據(jù)挖掘特點與分類21-23
  • 2.3.3 Web內(nèi)容挖掘23-24
  • 2.3.4 Web結(jié)構(gòu)挖掘24-25
  • 2.3.5 Web使用模式挖掘25-27
  • 3 電子商務(wù)中Web挖掘模型設(shè)計27-46
  • 3.1 電子商務(wù)的Web數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用27-32
  • 3.1.1 面向電子商務(wù)的Web數(shù)據(jù)挖掘的特點27-29
  • 3.1.2 電子商務(wù)中應(yīng)用的Web挖掘技術(shù)29-30
  • 3.1.3 面向電子商務(wù)的Web挖掘的數(shù)據(jù)源30-32
  • 3.2 模型總體設(shè)計32-35
  • 3.2.1 總體模式設(shè)計32-33
  • 3.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計33-34
  • 3.2.3 體系結(jié)構(gòu)34-35
  • 3.3 模型詳細設(shè)計35-46
  • 3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計35-41
  • 3.3.2 用戶頻繁訪問路徑的挖掘41-43
  • 3.3.3 用戶聚類挖掘43-46
  • 4 個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)46-55
  • 4.1 電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)46-47
  • 4.1.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)與個性化服務(wù)46-47
  • 4.1.2 推薦系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘47
  • 4.2 個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)47-48
  • 4.3 推薦引擎模型的建立48-50
  • 4.4 數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用50-55
  • 4.4.1 Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法51-53
  • 4.4.2 k-means算法53-55
  • 5 結(jié)論55-57
  • 5.1 總結(jié)55
  • 5.2 展望55-57
  • 參考文獻57-59
  • 作者簡歷59-61
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集61
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    本文編號:217170

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