本文關(guān)鍵詞：面向電子商務(wù)海量數(shù)據(jù)的智能挖掘技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《山東師范大學(xué)》 2015年

面向電子商務(wù)海量數(shù)據(jù)的智能挖掘技術(shù)研究

劉全志  

【摘要】：伴隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，Internet已經(jīng)融入到人們?nèi)粘Ｉ钪械母鱾�(gè)方面，它在不知不覺(jué)間影響著現(xiàn)今社會(huì)人們的生活習(xí)慣。隨著Web2.0時(shí)代的到來(lái)，使得互聯(lián)網(wǎng)信息的創(chuàng)建和傳播變得越來(lái)越容易。海量的網(wǎng)絡(luò)信息使用戶(hù)的信息需求得到了滿(mǎn)足。但是，信息量過(guò)多也絕對(duì)不是什么好事，人們也在承受著信息過(guò)載（information overload）帶來(lái)的困擾。在這個(gè)時(shí)代，無(wú)論是信息需求者還是信息供應(yīng)者都面臨著巨大的挑戰(zhàn)：對(duì)于信息需求者，從海量的互聯(lián)網(wǎng)信息中找到自己感興趣的信息將是一件相當(dāng)困難的事情；對(duì)于信息供應(yīng)者，，讓自己供應(yīng)的信息脫穎而出，得到廣大網(wǎng)民的認(rèn)可，也是一件相當(dāng)困難的事情。 眾所周知，為了解決信息過(guò)載的問(wèn)題，在不同的時(shí)期人們提出了許多不同的方法�？偨Y(jié)起來(lái)，分為三個(gè)主要發(fā)展階段，即導(dǎo)航、檢索和推薦。導(dǎo)航，隨著互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站數(shù)量的指數(shù)級(jí)增加，導(dǎo)航已經(jīng)逐漸退出歷史舞臺(tái)，目前我們常見(jiàn)的分類(lèi)目錄網(wǎng)站就屬于這一類(lèi)，如國(guó)內(nèi)的Hao123、國(guó)外的Yahoo和DMOZ等。檢索，百度、谷歌等搜索引擎皆屬于此類(lèi)，人們只要在搜索框中輸入相應(yīng)的關(guān)鍵詞，就可獲取自己想要的信息。但很多時(shí)候人們并不知道自己的明確需求，此時(shí)，就需要進(jìn)行推薦。推薦，根據(jù)用戶(hù)的歷史行為，為用戶(hù)建立興趣模型，從而主動(dòng)地為用戶(hù)提供他們想要的信息。 隨著Internet的發(fā)展及國(guó)家相關(guān)政策的支持，電子商務(wù)網(wǎng)站如雨后春筍般涌現(xiàn)出來(lái)。傳統(tǒng)商店受經(jīng)營(yíng)場(chǎng)所面積及貨架成本制約，不能將所有的商品展示出來(lái)。但電子商務(wù)網(wǎng)站不受這些因素影響，能夠用比較低成本展示并出售更多的商品。如何從海量的同質(zhì)商品中選出自己滿(mǎn)意的商品，這是用戶(hù)比較關(guān)注的問(wèn)題；如何讓用戶(hù)從海量的商品中選擇自己的產(chǎn)品，也成為影響電子商務(wù)網(wǎng)站發(fā)展的重要因素。將推薦系統(tǒng)應(yīng)用于電子商務(wù)網(wǎng)站，不僅能提高電子商務(wù)網(wǎng)站的業(yè)績(jī)，也能對(duì)用戶(hù)提供較好的服務(wù)，從而避免用戶(hù)流失。因此，電子商務(wù)網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)成為了當(dāng)前學(xué)術(shù)界及產(chǎn)業(yè)界的研究熱點(diǎn)。 本文首先對(duì)當(dāng)前常用推薦算法分類(lèi)進(jìn)行了介紹，并通過(guò)簡(jiǎn)單的示例描述了各個(gè)推薦算法的原理，接合亞馬遜電子商務(wù)網(wǎng)站說(shuō)明了推薦系統(tǒng)在實(shí)際環(huán)境中的應(yīng)用。 其次，本文針對(duì)HTML文檔開(kāi)發(fā)了一套信息采集抽取系統(tǒng)。系統(tǒng)利用開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)Heritrix對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行爬取，然后采用開(kāi)源的JSoup進(jìn)行信息抽取。為驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，我們對(duì)國(guó)內(nèi)最大的B2C電子商務(wù)網(wǎng)站天貓商城及國(guó)內(nèi)最大的B2B電子商務(wù)網(wǎng)站阿里巴巴的銷(xiāo)售記錄進(jìn)行了采集抽取，并得到了良好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 再次，傳統(tǒng)的基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法和基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾算法存在矩陣稀疏的問(wèn)題，一旦將稀疏矩陣補(bǔ)全，則又會(huì)出現(xiàn)存儲(chǔ)空間過(guò)大及計(jì)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。針對(duì)該情況，本文對(duì)隱語(yǔ)義模型LFM（Latent Factor Model）進(jìn)行了研究，結(jié)合目前常見(jiàn)的標(biāo)簽系統(tǒng)，提出了基于標(biāo)簽的推薦算法。根據(jù)標(biāo)簽的生成方式，一般分為兩種：一種是由專(zhuān)業(yè)的編輯對(duì)物品打有限的標(biāo)簽；另一種是讓用戶(hù)根據(jù)自己的感知給物品打上相應(yīng)標(biāo)簽，即UGC（UserGenerated Content，用戶(hù)生成的內(nèi)容）。這樣，UGC標(biāo)簽既能反映用戶(hù)的意識(shí)，又描述了物品的某種屬性，從而將用戶(hù)和物品聯(lián)系了起來(lái)。目前，很多Web2.0網(wǎng)站都帶有UGC標(biāo)簽系統(tǒng)。 最后，我們通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)集對(duì)該算法就進(jìn)行了評(píng)測(cè)，并取得了理想的結(jié)果。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3;TP311.13
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 黃創(chuàng)光;印鑒;汪靜;劉玉葆;王甲海;;不確定近鄰的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[A];NDBC2010第27屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集A輯一[C];2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 郭艷紅;推薦系統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

2 李聰;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾瓶頸問(wèn)題研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

3 羅恒;基于協(xié)同過(guò)濾視角的受限玻爾茲曼機(jī)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

4 薛福亮;電子商務(wù)協(xié)同過(guò)濾推薦質(zhì)量影響因素及其改進(jìn)機(jī)制研究[D];天津大學(xué);2012年

5 高旻;基于計(jì)算語(yǔ)用學(xué)和項(xiàng)目的資源協(xié)同過(guò)濾推薦研究[D];重慶大學(xué);2010年

6 孔維梁;協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)關(guān)鍵問(wèn)題研究[D];華中師范大學(xué);2013年

7 沈磊;心理學(xué)模型與協(xié)同過(guò)濾集成的算法研究[D];北京航空航天大學(xué);2010年

8 孫小華;協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)的稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題研究[D];浙江大學(xué);2005年

9 夏培勇;個(gè)性化推薦技術(shù)中的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2011年

10 趙向宇;Top-N協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2014年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 胡淼;基于協(xié)同過(guò)濾的服務(wù)評(píng)價(jià)方法的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

2 趙偉;基于評(píng)分預(yù)測(cè)和概率融合的協(xié)同過(guò)濾研究[D];河南大學(xué);2007年

3 彭玉;基于用戶(hù)個(gè)人特征的多內(nèi)容項(xiàng)目協(xié)同過(guò)濾推薦[D];西南大學(xué);2007年

4 李冉;基于用戶(hù)實(shí)時(shí)反饋的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];重慶大學(xué);2011年

5 孫凱;協(xié)同過(guò)濾移動(dòng)社區(qū)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];北京郵電大學(xué);2012年

6 全智超;基于用戶(hù)性格的協(xié)同過(guò)濾推薦研究[D];首都師范大學(xué);2014年

7 張亮;基于協(xié)同過(guò)濾與劃分聚類(lèi)的推薦算法研究[D];吉林大學(xué);2014年

8 白龍;融合數(shù)據(jù)檢測(cè)與用戶(hù)信任的協(xié)同過(guò)濾算法研究[D];燕山大學(xué);2010年

9 王均波;協(xié)同過(guò)濾推薦算法及其改進(jìn)研究[D];重慶大學(xué);2010年

10 龐軍;雙聚類(lèi)算法及其在協(xié)同過(guò)濾中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：面向電子商務(wù)海量數(shù)據(jù)的智能挖掘技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：67354