基于web挖掘的电子商务个性化推荐系统研究
这是一篇关于web数据挖掘,日志挖掘,模糊聚类,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。在日趋激烈的竞争环境下,商品推荐系统能有效留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的销售力及竞争力。 商品推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景,逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,商品推荐系统也面临一系列挑战。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文在以下三个方面对电子商务推荐系统进行了有益的探索和研究。 第一,详细分析了数据挖掘技术的特点和web挖掘的优越性及其在电子商务中的重要作用。然后对电子商务推荐系统进行了介绍和分析,并说明其工作流程。第二,给出了电子商务推荐系统的体系结构框架。在介绍了电子商务推荐系统的概念之后,从日志预处理、模式发现、模式分析和模式应用的各个阶段说明了电子商务推荐系统的工作流程和关键技术。 第三,给出了适合Web日志挖掘的推荐算法。针对电子商务推荐系统面临的实时性挑战,利用模糊聚类技术,对Markov模型进行了分析和改进,利用其对web数据进行分析处理。文中在分析该算法特点之后给出了算法的描述,并说明了该算法的优缺点和改进的方向。 但该模型中仍有许多不足之处有待改进:特别是准确性和效率问题。其中提高算法的效率是当前聚类领域中研究的又一个重要问题。随着对Web日志数据的分析和研究的不断深入,我们相信面向用户的电子商务个性化推荐服务将会更加完善。
一种网页推荐系统的设计与实现
这是一篇关于网页推荐,协同过滤,用户兴趣,日志挖掘的论文, 主要内容为面对大量的信息和信息的多元化,人们可获得的信息越来越多,但是快速有效而又准确地获取自己所需的信息却是相当困难的。搜索引擎的出现解决了用户的检索需求,但却不能适时地为用户主动提供其需要的信息。当用户不确定所需信息的关键词描述,无法进行搜索；又或者用户自己不愿进行搜索,只是希望获得一些信息的推荐时,就需要一个比搜索引擎更主动的系统来满足这些需求,智能推荐服务系统因此诞生,推荐技术也日益成为一个重要的研究课题。 本文针对用户的信息推荐需求,设计并实现了一种网页推荐系统。本系统以基于奇异值分解的协同过滤算法为关键技术,用文本分类中的特征选择方法来预处理网页信息,并运用特征选择方法对收集到的网页以及用户潜在兴趣页面进行处理,同时引入聚类分析算法解决服务器负荷大和推荐结果可能不准确的问题,最后通过用户反馈和用户使用时间段对推荐结果列表进行优化,使推荐结果的准确度提高,使得推荐结果更加符合用户的需求,更加人性化。本文设计的网页推荐系统是而向用户的,结合用户兴趣并采用基于奇异值分解的协同过滤推荐算法实现的混合推荐系统。本推荐系统综合考虑用户正在浏览的页面、用户的兴趣和用户历史访问记录,结合用户使用推荐系统的时间段来为用户提供网页推荐服务。最终实现的推荐系统可以发现用户的兴趣和爱好,并向目标用户推荐符合其兴趣爱好的信息或物品,参考用户反馈和用户使用时段来进行智能推荐。 论文首先对网页推荐系统的研究背景、研究现状和研究内容以及在实际中的应用进行了综述。在对网页推荐系统进行了需求分析的基础上,论文提出了网页推荐系统的总体架构和概要设计,对模块进行了详细设计和编码实现,并针对采用的关键技术和方法进行了详细的介绍和说明。论文的最后对网页推荐系统进行了实验测试,并指出了网页推荐系统需要进一步改进和完善的方面。
基于Web日志的用户行为分析
这是一篇关于Web日志,数据挖掘,Web挖掘,日志挖掘,用户行为,页面布局的论文, 主要内容为如何合理的组织网站建设,如何更加人性化的给用户提供服务,是网站的建设者和维护者越来越关心的话题。根据用户的使用记录,即Web日志进行用户的行为分析可以为页面改造和网站整体架构调优提出建议和指导。 本文介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘的常用技术、Web挖掘的原理和分类、Web日志挖掘的目的和过程等理论知识以及Shell、Struts、Hibernate和Applet等技术知识。 本文设计并实现了一个基于Web日志的用户行为分析系统。整个系统开发框架分为表现层、业务层、持久层和领域模型层,表现层使用Struts,业务层使用Spring,持久层使用Hibernate。 基于Web日志的用户行为分析系统分为获取数据、数据预处理、用户操作统计和页面属性统计四个模块。获取数据模块完成获取Apache日志和Tomcat日志;数据预处理模块利用数据预处理模型对“脏数据”进行清理;用户操作统计模块实现用户操作序列查询、用户操作图查询和系统操作对查询的功能;页面属性统计模块实现页面转化率查询和页面出错率查询的功能。 本文描述了基于Web日志的用户行为分析系统的一个运行实例,对用户操作序列、用户操作图、系统操作对,页面转化率和页面元素出错率进行分析,提出了页面改造和网站整体架构调优的建议,该网站采纳了这些建议后,增加了用户业务管理网站的注册流量,增加了公司收益。 本文是第一次尝试利用Web日志对网站的操作元素进行分析与统计,从而总结出使用该网站用户群的操作习惯和操作方式,对进一步优化系统页面布局甚至调优整个网站的架构都能起到重要的指导意义。
基于Web日志的用户行为分析
这是一篇关于Web日志,数据挖掘,Web挖掘,日志挖掘,用户行为,页面布局的论文, 主要内容为如何合理的组织网站建设,如何更加人性化的给用户提供服务,是网站的建设者和维护者越来越关心的话题。根据用户的使用记录,即Web日志进行用户的行为分析可以为页面改造和网站整体架构调优提出建议和指导。 本文介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘的常用技术、Web挖掘的原理和分类、Web日志挖掘的目的和过程等理论知识以及Shell、Struts、Hibernate和Applet等技术知识。 本文设计并实现了一个基于Web日志的用户行为分析系统。整个系统开发框架分为表现层、业务层、持久层和领域模型层,表现层使用Struts,业务层使用Spring,持久层使用Hibernate。 基于Web日志的用户行为分析系统分为获取数据、数据预处理、用户操作统计和页面属性统计四个模块。获取数据模块完成获取Apache日志和Tomcat日志;数据预处理模块利用数据预处理模型对“脏数据”进行清理;用户操作统计模块实现用户操作序列查询、用户操作图查询和系统操作对查询的功能;页面属性统计模块实现页面转化率查询和页面出错率查询的功能。 本文描述了基于Web日志的用户行为分析系统的一个运行实例,对用户操作序列、用户操作图、系统操作对,页面转化率和页面元素出错率进行分析,提出了页面改造和网站整体架构调优的建议,该网站采纳了这些建议后,增加了用户业务管理网站的注册流量,增加了公司收益。 本文是第一次尝试利用Web日志对网站的操作元素进行分析与统计,从而总结出使用该网站用户群的操作习惯和操作方式,对进一步优化系统页面布局甚至调优整个网站的架构都能起到重要的指导意义。
基于CBR和web日志挖掘的电子商务推荐系统研究
这是一篇关于电子商务,推荐系统,案例推理,web,日志挖掘的论文, 主要内容为随着电子商务的迅速发展,商家和客户在享受网络带来便捷的同时,信息/产品过载现象日益严峻,客户淹没在海量信息中却无法快速找到自己需要的商品,商家也面临失去顾客导致销售困难等难题。在这种情况下,电子商务推荐系统应运而生。 电子商务推荐系统即利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买的过程。常采用的推荐技术有：基于内容过滤、基于协同过滤、基于知识发现、基于效用等。其中基于内容和基于协同过滤技术应用最为广泛,但是基于内容的推荐系统依赖于项目特征的提取,而且只能发现和用户已有兴趣相似的信息,不能为用户发现新的感兴趣的资源。基于协同过滤推荐系统也存在冷启动、评价稀疏等问题。 本文分析了案例推理和web日志挖掘与电子商务推荐系统相结合的可行性,综合CBR和web日志挖掘的特点,提出一个可行的方案,对于容易形式化的部分,由web日志挖掘处理；对于形象化的描述以及难以结构化描述的问题,用案例推理来完成,充分运用多层次的知识,提高了电子商务推荐系统性能。同时,本文给出了基于B/S和多层结构设计思想的电子商务推荐系统设计方案,给出了实现的关键技术。
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