基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究

论文题目: 基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 管理科学与工程

作者: 陶启萍

导师: 李玲

关键词: 电子商务,数据挖掘,推荐系统,关联规则,聚类

文献来源: 辽宁工程技术大学

发表年度: 2005

论文摘要: 在当前电子商务模式下,保持老客户的同时获得新客户的难度更大,从各个方面建立起与客户的良好关系,提高客户的忠诚度就显的非常重要。而建立与客户的良好关系可以表现为了解用户偏好、向客户提供个性化的服务、推荐它们感兴趣的商品、帮助他们能够便捷地找到所需商品等方面。这就要求站点有一个能够分析用户偏好、行为等信息,并且自动根据这些信息向用户提供推荐服务的推荐系统,实现网络上的“一对一营销”,本文正是基于这样一个背景展开研究的。在文中,依据效率和准确性,建立了一个的推荐系统的模型,并对系统中的各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述,并实现推荐系统的原型; 该模型将把Web使用挖掘和Web内容挖掘相结合,对服务器数据以及web页面做分析,建立物品、用户类等模式,以作为推荐的依据; 然后阐述推推荐系统采用的推荐策略和推荐算法,并对算法优化,引入平均访问度的指标,提高挖掘准确性; 最后利用实际网站数据给出了系统试验结果,并对结果做出解释。

论文目录:

1 绪论

1.1 引言

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容和意义

1.4 论文的内容安排

2 数据挖掘技术概述

2.1 数据挖掘概述

2.2 WEB 数据挖掘

2.2.1 Web 数据挖掘的定义

2.2.2 Web 数据挖掘的分类

2.2.3 Web 数据挖掘特点

2.3 电子商务中WEB 数据挖掘的应用

2.3.1 电子商务中进行Web 数据挖掘的数据源

2.3.2 电子商务中Web 数据挖掘的过程

2.3.3 电子商务中Web 数据挖掘的主要技术

2.4 电子商务推荐系统基础理论

2.4.1 电子商务推荐系统

2.4.2 电子商务推荐系统的作用

2.4.3 推荐系统中采用的方法

2.4.4 电子商务推荐系统分类

3 电子商务推荐系统模型研究和建立

3.1 电子商务推荐系统的框架设计

3.1.1 离线模块结构设计

3.1.2 在线模块结构设计

3.2 数据库管理系统选择

3.3 WEB 数据预处理

3.3.1 数据清洗

3.3.2 用户识别

3.3.3 会话识别

3.3.4 路径补充

3.4 模式分析

3.5 会话管理器

3.5.1 会话管理器的主要功能

3.5.2 分离多用户

3.6 对话管理器

3.7 推荐器

4 电子商务推荐算法及改进

4.1 个性化商品的推荐算法在模型中的实现

4.1.1 关联规则

4.1.2 关联规则本模型中的应用及实现

4.2 个性化页面的推荐算法研究

4.2.1 Web 访问用户的聚类

4.2.2 个性化页面推荐结果的产生

4.2.3 聚类推荐算法改进

4.3 原型系统试验

5 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 展望

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

参考文献

发布时间: 2006-05-11

参考文献

[1].基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究[D]. 张高准.电子科技大学2014
[2].基于web挖掘的电子商务推荐系统的实现与研究[D]. 林伟强.电子科技大学2011
[3].在电子商务中应用Web数据挖掘的研究[D]. 黄玲.湖南大学2014
[4].基于Web数据挖掘的推荐系统算法研究[D]. 冯立娟.河北工程大学2014
[5].基于Web使用挖掘的在线报名推荐系统的研究与实现[D]. 王玥.电子科技大学2010
[6].基于Web日志挖掘和关联规则的个性化推荐系统模型研究[D]. 李中良.西南大学2014
[7].基于Web数据挖掘的搜索引擎设计与实现[D]. 王磊.解放军信息工程大学2010
[8].基于Web的农业数据挖掘平台技术研究[D]. 罗凤娥.湖南农业大学2010
[9].基于Web数据挖掘的个性化搜索引擎研究[D]. 马恩穹.南京理工大学2012
[10].Web时空数据挖掘及其地图信息服务[D]. 徐兴元.华东师范大学2013

基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究

猜你喜欢