基于web挖掘的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與研究.pdf

1、電子商務(wù)網(wǎng)站積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶訪問信息。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和Web挖掘技術(shù)應(yīng)用到電子商務(wù)中，可以從海量的數(shù)據(jù)中得到有用的知識，用來指導(dǎo)電子商務(wù)網(wǎng)站對用戶進(jìn)行個性化服務(wù)，從而提高用戶的獲得率和忠誠度，增強(qiáng)網(wǎng)站的交叉銷售能力。
　　本文介紹了電子商務(wù)及其主要實(shí)現(xiàn)技術(shù)，指出了研究電子商務(wù)個性化服務(wù)的重要意義，綜述了電子商務(wù)個性化服務(wù)的發(fā)展和現(xiàn)狀，指出了Web挖掘技術(shù)對于電子商務(wù)個性化服務(wù)的作用和意義。
　　本文論述了數(shù)據(jù)挖掘和

2、Web挖掘技術(shù)的定義、特點(diǎn)、過程模型和研究現(xiàn)狀。對個性化服務(wù)中主要使用的Web使用記錄挖掘過程進(jìn)行了描述。對Web日志挖掘技術(shù)進(jìn)行了深入探討，指出了其關(guān)鍵技術(shù)和難點(diǎn)。
　　本文針對Web日志挖掘存在的困難和不足，根據(jù)電子商務(wù)個性化服務(wù)的要求，提出了在Web挖掘中使用用戶訪問記錄代替Web日志作為主要數(shù)據(jù)來源，并且結(jié)合動態(tài)頁面應(yīng)用程序，主動、有選擇性地進(jìn)行用戶訪問記錄的收集。本文指出了用戶訪問記錄的組成，給出了具體的數(shù)據(jù)采集和用戶識

3、別方法，并進(jìn)行了可行性分析和相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法對系統(tǒng)的響應(yīng)時延影響很小，并且大大減少了待挖掘的數(shù)據(jù)量，減輕了數(shù)據(jù)清理的工作量，提高了用戶識別的準(zhǔn)確度，方便了用戶識別工作，為提高數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)施的效率打下了良好的基礎(chǔ)。據(jù)此，本文進(jìn)一步提出了引入用戶訪問記錄后的基于Web挖掘的電子商務(wù)個性化服務(wù)體系結(jié)構(gòu)、工作過程和網(wǎng)站布置。
　　在挖掘算法方面，本文對Web使用記錄挖掘中普遍用到的訪問路經(jīng)分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘進(jìn)行了簡單介紹，重點(diǎn)