發(fā)布時間：2017-12-24 08:03

  本文關鍵詞：Web數(shù)據(jù)挖掘技術在在線花店推薦中的應用研究　出處：《湖北工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 在線花店 Web數(shù)據(jù)挖掘 個性化推薦 協(xié)同過濾

【摘要】：隨著電子商務的快速發(fā)展,導致電商網(wǎng)站內(nèi)的商品種類、數(shù)量急劇增,從而造成消費者用戶商品選擇困難,對于電商企業(yè)而言,因無法獲取用戶信息,不能全面了解用戶需要,無法進行有效的個性化的推薦.�；赪eb的數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生,為解決這一難題提供了很好的思路方法,Web日志挖掘能夠?qū)Ω黝愲娮由虅障到y(tǒng)服務器端產(chǎn)生的海量日志文件進行挖掘分析,獲取隱藏在其中用戶相關信息,為商家進行個性化推薦提供了數(shù)據(jù)基礎。文中首先對電子商務發(fā)展現(xiàn)狀、Web數(shù)據(jù)挖掘、個性化推薦系統(tǒng)等分別進行了詳細論述說明,并對比分析了當前在電子商務領域內(nèi)廣泛使用的各類推薦算法,重點對目前使用最為廣泛的協(xié)同過濾推薦算法進行了研究說明,同時將協(xié)同過濾推薦算法實現(xiàn)過程MapReduce化,并作詳細步驟說明。根據(jù)在線花店特點,本文針對Web日志文件預處理過程中的數(shù)據(jù)清洗、用戶識別階段提出了有效的清洗和識別規(guī)則,很大程度提高了結(jié)果數(shù)據(jù)的準確性。在上述工作的基礎之上,本文提出一種基于Hadoop平臺的Web日志挖掘個性化推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)方案,并成功應用到了在線花店網(wǎng)站系統(tǒng)的開發(fā)上。
【學位授予單位】：湖北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13;TP391.3

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 王茜;錢力;;大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務個性化推薦服務發(fā)展動向探析[J];商業(yè)研究;2014年08期

2 楊玉梅;;Web日志挖掘中的數(shù)據(jù)預處理技術研究[J];科技視界;2014年12期

3 劉麗娜;付帥;;Web日志挖掘與Web結(jié)構(gòu)挖掘相結(jié)合的挖掘過程[J];電腦編程技巧與維護;2014年08期

4 林倩瑜;;Web數(shù)據(jù)挖掘技術模型分析[J];吉林工程技術師范學院學報;2014年02期

5 廖彬;于炯;張?zhí)?楊興耀;;基于分布式文件系統(tǒng)HDFS的節(jié)能算法[J];計算機學報;2013年05期

6 葛俊;嚴奉憲;楊承霖;;國外農(nóng)產(chǎn)品電子商務發(fā)展模式對中國的啟示[J];世界農(nóng)業(yè);2013年05期

7 高晨光;;我國電子商務發(fā)展現(xiàn)狀、問題及對策分析[J];電子測試;2013年09期

8 萬常選;鄧松;劉喜平;廖國瓊;劉德喜;江騰蛟;;Web數(shù)據(jù)源選擇技術[J];軟件學報;2013年04期

9 趙琴琴;魯凱;王斌;;SPCF:一種基于內(nèi)存的傳播式協(xié)同過濾推薦算法[J];計算機學報;2013年03期

10 金淳;張一平;;基于Agent的顧客行為及個性化推薦仿真模型[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2013年02期

相關碩士學位論文 前1條

1 趙晶晶;Web日志挖掘在網(wǎng)站個性化服務中的應用研究[D];大連海事大學;2009年

，

本文編號：1327516