Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用
这是一篇关于Web使用挖掘,Web日志,推荐系统,决策树,关联规则的论文, 主要内容为个性化的电子商务推荐系统是根据用户行为特征为用户提供一对一的服务,帮助用户找到所需的商品,从而顺利完成购买过程。商家通过推荐系统能提高电子商务系统的销售,保持与客户的联系,提高用户的忠诚度和满意度。 电子商务推荐系统在各大零售网站中都得到了广泛的应用,但同时也面临一系列的挑战。电子商务为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂。一方面,用户面对大量的商品,要找到自己需要的商品变得越来越困难,通常要通过多次浏览才能找到满足自己需求的商品;另一方面商家面对大量电子数据信息也不能全面了解用户的个人需求,无法维护稳定的客户关系。 本文对Web日志记录进行分析发现用户访问Web页面的模式。通过分析和研究Web日志记录中的用户访问规律,来识别电子商务的潜在客户。根据用户访问Web的记录挖掘用户的兴趣关联规则并作为对用户行为进行预测的依据,为特定的用户产生一些特定的Web页面,加快用户获取页面的速度。本文对电子商务推荐算法以及电子商务推荐系统结构进行了有益的研究和探索,主要研究工作及成果体现在: (1)提出了客户选择问题。选出最有可能购买商品的客户,作为目标客户,也就是最终会得到推荐的客户; (2)改进了传统的关联规则算法。改进并实现了频繁项目集生成算法和强关联规则生成算法。并且在改进算法的基础上建立和实现了产品关联模型; (3)对多模型推荐系统的整合并加以实现。系统利用了客户偏好模型和产品关联模型,为每个客户对每个产品都产生了匹配值,这样,在推荐时,为每个客户选择匹配值大者进行推荐。
用户访问模式在线挖掘推荐系统的研究
这是一篇关于用户访问模式挖掘,Web使用挖掘,合作过滤,聚类,超图划分,关联规则,推荐系统的论文, 主要内容为挖掘用户访问网站的模式是目前数据挖掘技术在Internet上的重要应用之一，挖掘用户访问网站的模式，可以使网站建设者清楚地了解自己网站不同用户的兴趣和整个网站页面的访问情况，从而可以通过调整网站的逻辑组织结构或建立自适应网站来方便不同用户的访问。目前用户访问模式挖掘技术的应用主要包括两类，一类利用Web使用挖掘技术对互联网用户的网络行为进行分析挖掘，以获得描述用户访问网站模式的内在规律，从而为网站建设者改进网站结构和内容提供决策支持；另一类使用合作过滤技术实现网站个性化服务。现有的用户访问模式挖掘工具都存在一些缺点，如：挖掘速度慢、不适用匿名用户、使用复杂、效率低、灵活性差、挖掘局限性大等。 针对这一现状，本文综合了现有的用户访问模式挖掘技术，提出用户访问模式在线挖掘推荐系统(User Access Pattern Online Mining Recommended System)的构想。UAPOMR系统是一个帮助网站建成自适应网站的服务器端在线推荐系统，其提供的个性化服务可以直接面向于匿名用户。 UAPOMR系统首先根据历史的访问记录创建用户访问模式，形成用户配置文件，然后比较当前用户的访问页面序列和用户配置文件执行有效的推荐算法自动生成一个包含用户可能感兴趣的候选页面集链接的推荐页面，提供给用户，从而达到网站自适应和个性化网页推荐的目的。 UAPOMR系统的推荐算法包括基于事务聚类的推荐和基于关联规则聚类的推荐。其中基于事务聚类的推荐通过对包含时间特征的事务特征矩阵聚类分组，有效地解决了合作过滤算法中无法处理海量数据的局限。基于关联规则聚类的推荐算法采用超图划分的技术，对根据用户的历史访问数据得到的关联规则进行有效的分组，可以找出不同兴趣用户群的相同访问模式，提高了推荐的质量。通过调整聚类的个数，UAPOMR系统有效地解决了挖掘速度和挖掘准确性之间的矛盾，以达到在线推荐的目的。 在UAPOMR系统的推荐算法中既考虑了用户访问页面的时间特征，又考虑了网页内容本身的类别特征及页面与页面之间的物理链接距离，使在线推荐更为准确和有效。 本文详细地介绍了UAPOMR系统的每一个模块实现的理论基础，并通过实验对提出的推荐算法进行了评估。
基于Web使用挖掘的在线报名推荐系统的研究与实现
这是一篇关于Web使用挖掘,关联规则,Apriori算法,在线报名推荐系统的论文, 主要内容为伴随着互联网技术的不断发展,电子商务也取得了巨大的发展。人们在享受电子商务带来便捷的同时,也不得不面对电子商务站点上的商品不断增加,要找到自己所需商品越来越困难。另外,对于企业来说,他们要想在电子商务中取得优势,就必须更好的掌握顾客的特点以及市场的发展趋势。这些信息都可以根据历来顾客在网站服务器上留下的日志文件分析得到。但是浏览者的每一次鼠标点击都会在日志文件中留下一条记录,一个较大型的电子商务网站每天至少要产生上百万条记录。面对如此庞大的数据量,使用人工的方法根本不可能从中得到任何信息! 为了更好的利用这些数据,我们使用了Web数据挖掘技术进行处理,通过对用户使用模式的发掘,我们可以得到用户的访问模式,利用聚类技术对访问者进行聚簇,然后根据簇内用户的点击习惯,选择簇内用户购买率较高的商品推荐给簇内其他用户;另外,利用Apriori算法在簇内的事务数据库中寻找关联规则,根据用户当前的购物行为预测其购买趋势,主动进行推荐,以提高用户在站点多次购物的机率。 论文从数据挖掘开始入手,讨论了数据挖掘技术的研究背景、意义以及国内外发展现状,然后针对电子商务的具体情况,具体研究了挖掘技术在电子商务中的应用。课题研究过程中,主要研究了关联规则在数据挖掘中的意义以及经典的关联规则算法Apriori算法的研究与实现;在Web数据挖掘中常用的技术和分析方法;以及基于浏览行为的电子商务推荐系统的架构与内部算法的实现,和实际应用中的意义。通过Web使用挖掘得到的知识模式,我们使用电子商务推荐系统为顾客提供个性化的推荐服务,能够提高顾客对网站的归属感和满意度,同时可以增加站点的竞争力;企业通过在电子商务站点上挖掘到的信息,可以更好的掌握市场动态,为企业更好的做出决策提供建设性的指导意见,具有很强的实用性。
用户访问模式在线挖掘推荐系统的研究
这是一篇关于用户访问模式挖掘,Web使用挖掘,合作过滤,聚类,超图划分,关联规则,推荐系统的论文, 主要内容为挖掘用户访问网站的模式是目前数据挖掘技术在Internet上的重要应用之一，挖掘用户访问网站的模式，可以使网站建设者清楚地了解自己网站不同用户的兴趣和整个网站页面的访问情况，从而可以通过调整网站的逻辑组织结构或建立自适应网站来方便不同用户的访问。目前用户访问模式挖掘技术的应用主要包括两类，一类利用Web使用挖掘技术对互联网用户的网络行为进行分析挖掘，以获得描述用户访问网站模式的内在规律，从而为网站建设者改进网站结构和内容提供决策支持；另一类使用合作过滤技术实现网站个性化服务。现有的用户访问模式挖掘工具都存在一些缺点，如：挖掘速度慢、不适用匿名用户、使用复杂、效率低、灵活性差、挖掘局限性大等。 针对这一现状，本文综合了现有的用户访问模式挖掘技术，提出用户访问模式在线挖掘推荐系统(User Access Pattern Online Mining Recommended System)的构想。UAPOMR系统是一个帮助网站建成自适应网站的服务器端在线推荐系统，其提供的个性化服务可以直接面向于匿名用户。 UAPOMR系统首先根据历史的访问记录创建用户访问模式，形成用户配置文件，然后比较当前用户的访问页面序列和用户配置文件执行有效的推荐算法自动生成一个包含用户可能感兴趣的候选页面集链接的推荐页面，提供给用户，从而达到网站自适应和个性化网页推荐的目的。 UAPOMR系统的推荐算法包括基于事务聚类的推荐和基于关联规则聚类的推荐。其中基于事务聚类的推荐通过对包含时间特征的事务特征矩阵聚类分组，有效地解决了合作过滤算法中无法处理海量数据的局限。基于关联规则聚类的推荐算法采用超图划分的技术，对根据用户的历史访问数据得到的关联规则进行有效的分组，可以找出不同兴趣用户群的相同访问模式，提高了推荐的质量。通过调整聚类的个数，UAPOMR系统有效地解决了挖掘速度和挖掘准确性之间的矛盾，以达到在线推荐的目的。 在UAPOMR系统的推荐算法中既考虑了用户访问页面的时间特征，又考虑了网页内容本身的类别特征及页面与页面之间的物理链接距离，使在线推荐更为准确和有效。 本文详细地介绍了UAPOMR系统的每一个模块实现的理论基础，并通过实验对提出的推荐算法进行了评估。
基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究与实现
这是一篇关于Web使用挖掘,关联规则,聚类,个性化推荐的论文, 主要内容为随着Internet的快速发展和广泛应用，WWW（World Wide Web万维网）已经积累了数据巨大、领域广泛、内容丰富的信息，并成为人们获得信息与服务的重要途径。然而Web信息具有形式多种多样、更新速度较快、冗余垃圾信息较多的特点，也使得Web用户难以快速获得所需的知识信息。如何快速有效满足用户的信息需求，提供高效的信息服务，越来越受到大家的高度关注，并引起人们的足够重视。 传统的信息服务方式主要依赖于搜索引擎对Web信息进行检索，将过滤后的信息提供给用户，但这种方法没有考虑到Web用户的多样性，各个用户的背景、习惯、访问目的是不一样的，提供大众化的通用信息服务难以满足不同用户的需求，需要面向用户提供有针对性的个性化信息服务。针对这一问题，本文对基于Web使用挖掘的个性化技术进行了有益的探索和研究。 首先，该文介绍了Web使用挖掘理论和应用范围，重点研究和分析了Web使用挖掘的处理流程，概述了个性化服务理论和要求，并对Web使用挖掘在个性化推荐服务中的处理过程进行了深入分析。 其次，该文分别以关联规则和聚类两种方式对个性化推荐算法进行了深入研究，在关联规则方式中，分析了Apriori算法的不足之处，提出了剪枝优化和事务压缩改进策略，给出了改进算法应用于挖掘用户频繁访问路径；在聚类方式中，设计了用户页面兴趣度的表示与计算方法、用户使用事务集的形成方法，提出了一种改进的层次聚类算法，并应用于基于用户使用事务集的聚类分析中，给出了结合用户使用文档集的个性化推荐服务策略。 然后，该文阐述了基于Web使用挖掘的个性化推荐服务系统的设计思想，分析设计了系统主要组成模块，并对各模块进行了详细介绍，包括用户识别、行为数据收集、用户偏好分析和个性化信息推荐。 最后，通过结合中小企业信息化资源平台后台管理系统进行再次开发，在SSH(Struts，Spring，Hibernate)框架上实现了个性化推荐服务系统，并以平台用户的使用记录数据对系统进行了实验分析，推荐服务结果与用户的实际访问情况基本相符，验证了推荐算法的有效性和个性化推荐服务系统的实用性。
基于Web使用挖掘的个性化推荐系统
这是一篇关于Web使用挖掘,Web推荐系统,事务聚类,用户浏览模式挖掘的论文, 主要内容为信息过载和资源迷向己经成为制约人们高效使用Internet信息的瓶颈。信息过载是指用户面对太多的信息难以及时地消化、吸收;资源迷向是指用户不知道如何确切地表达对网上资源的需求,也不知道如何准确有效地寻找资源。而个性化推荐系统能够根据用户的兴趣偏好主动推荐他所需的资料。它的出现解决了人们寻找信息难的问题。 本文设计并实现了一个基于Web使用挖掘的个性化推荐系统原型,即从Web Log文件中挖掘出用户感兴趣的浏览模式,在线向用户提供推荐服务,指导用户的浏览,提高搜索效率和准确率。本系统分为三个功能模块:1)数据预处理模块。它是Web使用挖掘的第一阶段,包括数据净化、用户识别、会话识别、路径补充和事务识别。本文分析了各个步骤的目的、方法,并给出了每个步骤的实现算法。2)模式挖掘模块。该模块实现了FCC事务聚类算法和用户浏览模式挖掘算法,挖掘出了事务聚类集和偏爱路径集。同时本文探讨了偏爱度与传统置信度的优缺点,实现了对用户浏览模式挖掘算法的改进。3)在线推荐模块。该模块采集当前用户的访问路径,利用推荐算法自动生成推荐页面,在线提供给用户,从而指导用户的浏览。本模块实现了基于事务聚类的推荐算法和基于偏爱路径的推荐算法。其中,在基于事务聚类的推荐算法中考虑了用户访问的顺序性,并引进了关联规则,使推荐的结果更为准确。 最后,本文总结了工作尚存的不足,并指出了个性化推荐系统的研究方向、应用前景。
基于选择路径和浏览页面的用户聚类算法研究
这是一篇关于Web使用挖掘,个性化,聚类的论文, 主要内容为人类已经进入了网络时代,网络技术的发展为网络教学提供了一片崭新的天地。现有的网络教学系统,虽然自身信息量极其丰富,但教师对学生的学习情况缺乏了解,无法满足学生个性化的学习需求。运用Web日志挖掘技术,从学生上网学习行为中发现相似的群体以及浏览的兴趣的兴趣路径,能帮助教师及时调整教学方案更新网络站点结构。 本文对Web日志挖掘系统进行研究。按照Web日志挖掘的步骤,首先对Web日志预处理过程进行研究,分为六个步骤：数据收集、数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别,研究了相关理论、算法,并在此基础上提出对事务识别算法加以改进,省略路径补充过程,直接由会话得到事务。其次,对用户聚类算法进行研究,针对现有的基于Hamming距离的聚类算法的不足,只考虑了用户访问的次数而没有考虑用户访问该URL时在该URL上停留的时间,以及在这段时间内在该页面上所执行的操作,提出了选择路径兴趣和浏览页面兴趣相结合的用户兴趣度,并在此基础上提出相应的聚类算法,并将该算法运用到用户聚类和浏览兴趣路径的获取中。 在上述研究的基础上设计并实现了基于用户综合兴趣度的Web日志挖掘系统。该系统是由JSP实现,可以帮助管理员／教师了解学生对网站的访问情况,改进站点结构。
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