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。
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。
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。
基于Web日志的个性化推荐系统的研究
这是一篇关于个性化推荐系统,Web日志,加权关联规则,权重,协同过滤的论文, 主要内容为随着电子商务如火如荼的发展,电子商务网站规模的不断扩大,网上商品越来越丰富,虽然用户有了更大的选择空间,但面对越来越多的参考信息时越来越不知道该怎么样去选择。怎样根据用户的喜好为用户提供便捷、准确的推荐,成为越来越多人的研究内容。 为了更好地满足每个顾客的需求,根据用户自己的喜好搜索商品,提高竞争力,个性化商品推荐系统应运而生。个性化商品推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求。 本文主要研究基于Web日志的加权关联规则和协同过滤算法在个性化推荐系统中的应用。本文主要的内容如下：(1)介绍了个性化推荐系统的发展状况以及关键技术;(2)根据Web日志的数据格式,挖掘出其中的隐式信息应用于个性化推荐系统中,弥补电子商务网站中使用用户的显示信息显示出的缺陷；(3)根据Web日志的特点以及电子商务网站的个性化推荐系统的特点,本文选取了加权关联规则和协同过滤算法来进行数据挖掘,将改进的算法应用于个性化推荐系统中,在个性化系统中实现根据用户个人兴趣的推荐和根据最近邻居预测推荐相结合的推荐模式；(4)本文改进加权关联规则,利用电子商务网站的特点对权重计算进行了改进,由于电子商务网站数据量巨大,采用有向图的方式进行扫描,提出基于有向图的权重关联规则,利用Web日志信息对协同过滤算法进行改建,提出基于Web日志的聚类协同过滤算法对协同过滤的数据稀疏性进行改进。
基于Rest的Web业务系统日志采集与分析系统的研究与开发
这是一篇关于通用性,Web日志,Rest,WebService,JFreeChart的论文, 主要内容为随着互联网的迅速发展,越来越多的企业、单位对自己业务发展,平台管理的规范性、透明性和效率提出了更高的要求。在处理业务订单和效率统计以及人员管理的Web应用中会产生大量的日志数据,对于日志数据的处理一直以来都是互联网发展中的一个重要环节,通过对日志数据的收集,整合和展示往往能发现在平时的业务中所不能发现的问题,而这些问题通常都是人们所忽略的。日志又分为系统运行日志和用户业务日志,本文主要需要介绍的就是对用户的业务日志的处理。业务日志指的是用户对于系统的操作行为、订单处理行为,工作效率及时性行为。通过对业务日志文件收集整合展示能够提高业务员的办事效率,提高企业运行效率,直观实时的观察出业务过程中的每一个细节以及对每个员工的能力以及效率做出展示。本文的主要目的旨在通过一种通用的Web架设开发业务日志关系模型,这种模型是基于Rest风格设计的,根据企业的具体需求分析,设计出Rest风格通用的业务日志管理系统,主要包括界面需求、功能需求、非功能性需求等。再次,根据中通客车SBM供应商管理系统的详细需求,使用大量的图表加以说明解释,主要包括：UML用例图、顺序图、可视化展示图、用户活动图等等。中通客车SBM供应商管理系统是本文的基本系统,基于该系统而开发的Rest风格的业务日志管理系统采用的是基于Web的MVC三层架构,所用的框架结构主要为：Rest Service + Mysql数据库组成的服务端,JSP界面用户客户端,其中JSP页面端采用了JQuery、AJAX等技术,服务端的开发采用了Rest、 Hibernate等技术。
基于Rest的Web业务系统日志采集与分析系统的研究与开发
这是一篇关于通用性,Web日志,Rest,WebService,JFreeChart的论文, 主要内容为随着互联网的迅速发展,越来越多的企业、单位对自己业务发展,平台管理的规范性、透明性和效率提出了更高的要求。在处理业务订单和效率统计以及人员管理的Web应用中会产生大量的日志数据,对于日志数据的处理一直以来都是互联网发展中的一个重要环节,通过对日志数据的收集,整合和展示往往能发现在平时的业务中所不能发现的问题,而这些问题通常都是人们所忽略的。日志又分为系统运行日志和用户业务日志,本文主要需要介绍的就是对用户的业务日志的处理。业务日志指的是用户对于系统的操作行为、订单处理行为,工作效率及时性行为。通过对业务日志文件收集整合展示能够提高业务员的办事效率,提高企业运行效率,直观实时的观察出业务过程中的每一个细节以及对每个员工的能力以及效率做出展示。本文的主要目的旨在通过一种通用的Web架设开发业务日志关系模型,这种模型是基于Rest风格设计的,根据企业的具体需求分析,设计出Rest风格通用的业务日志管理系统,主要包括界面需求、功能需求、非功能性需求等。再次,根据中通客车SBM供应商管理系统的详细需求,使用大量的图表加以说明解释,主要包括：UML用例图、顺序图、可视化展示图、用户活动图等等。中通客车SBM供应商管理系统是本文的基本系统,基于该系统而开发的Rest风格的业务日志管理系统采用的是基于Web的MVC三层架构,所用的框架结构主要为：Rest Service + Mysql数据库组成的服务端,JSP界面用户客户端,其中JSP页面端采用了JQuery、AJAX等技术,服务端的开发采用了Rest、 Hibernate等技术。
基于混合模式的个性化推荐系统的研究与应用
这是一篇关于混合模式,Web日志,数据挖掘,个性化推荐系统的论文, 主要内容为现在社会,互联网已经成为我们获取信息的主要来源,人们生活的方方面面都与互联网产生了联系,互联网让人们的生活更加便捷,与此同时也带来了一系列的问题,大量繁复芜杂的信息充斥着网络,让我们在互联网的世界里迷失了自己。找不到需要的东西或者花很长时间找到需要的东西。利用传统的搜索引擎搜索查找需要的东西效率比较低,很难满足用户的需要,诸多的推荐系统应运而生,它可以针对不同的用户提供个性化的服务,提高用户对网站的信任度,如音乐推荐系统就是根据用户的兴趣爱好,为其提供最适合他的音乐,以此来提高用户对网站的信任度。 不难发现,基于单一模式的推荐系统都存在不少的缺陷,例如基于内容的以及基于协同过滤的推荐技术存在冷启动以及数据稀疏性等问题；基于关联规则的推荐技术存在抽取难,个性化程度低等方面的问题,这造成了推荐的效率不高。 鉴于以上的分析研究,本文针对单个模式的缺陷,将基于内容的,基于协同过滤的以及基于日志文件的推荐技术相融合,提出了基于混合模式的推荐模式,根据不同的用户数据选择不同的推荐技术,发挥不同推荐模式的优势,尽可能提高推荐的精确度。 另外针对传统的推荐技术过分依赖于用户的显式信息,造成了数据源不足的缺陷,本文提出了采用显式和隐式相结合的方法,用数据挖掘来提取用户数据,建立用户模型,其中隐式数据主要从用户日志中提取,通过两方面的改进提高系统的准确性。 最后,本文利用改进的推荐模式设计了一个基于混合模式的个性化音乐推荐系统,该系统提供了不同的推荐模式,既可以提供大众推荐和搜索服务,也可以针对注册用户提供个性化的推荐服务,从不同层面满足用户的要求。 实验数据表明运用改进的方法计算所得的MAE值比使用传统的推荐模式计算所得的MAE值小,由此可以判定改进的系统很大程度上提高推荐的准确性。
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