在電子商務(wù)中應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘的研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用使數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度驚人，智能手機(jī)、平板電腦、云空間、物聯(lián)網(wǎng)的推進(jìn)，促使數(shù)據(jù)膨脹問題更加嚴(yán)峻。經(jīng)濟(jì)全球化需企業(yè)家敢于表現(xiàn)，吸引客戶注意力，服務(wù)好客戶，與客戶達(dá)到互利共贏。而這表現(xiàn)的平臺(tái)便是利用互聯(lián)網(wǎng)的電子商務(wù)網(wǎng)站。可是平臺(tái)里依舊有歷史遺留問題，即“數(shù)據(jù)億萬萬，價(jià)值找不到”。
　　數(shù)據(jù)如同改革開放，也需要開放，即流通。流通應(yīng)該順應(yīng)時(shí)代與技術(shù)發(fā)展要求，因?yàn)榫芙^數(shù)據(jù)意味著拒絕財(cái)富。數(shù)據(jù)“4V”時(shí)代已經(jīng)來臨，即數(shù)據(jù)的“大量化(Vol

2、ume)、多樣化(Vaviety)、快速化(Velocity)、價(jià)值化(Value)”。門戶站點(diǎn)商情廣告、網(wǎng)上銀行支付結(jié)算、搜索引擎社交網(wǎng)絡(luò)等多種類型的電子商務(wù)以數(shù)據(jù)的形式正改變著人們的生活。對(duì)于激增的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量，劇增的數(shù)據(jù)復(fù)雜度，數(shù)據(jù)的分析研究者們突破重重困境，找到行之可行的方法，將數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘出來，以幫助數(shù)據(jù)擁有者能從大量的數(shù)據(jù)中尋找某些規(guī)律性以輔助決策。這個(gè)方法便是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。電子商務(wù)是未來經(jīng)濟(jì)發(fā)動(dòng)機(jī)，在電子商務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘

3、推薦頁面是企業(yè)向世界全面展示形象和產(chǎn)品、尋找合作伙伴和擴(kuò)大銷售規(guī)模的最佳途徑。
　　本文通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在新興的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了初步研究。本人主要完成如下工作:一是系統(tǒng)的論述了目前國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)及推薦系統(tǒng)研究的現(xiàn)狀。二是簡(jiǎn)述了在電子商務(wù)企業(yè)中應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。三是闡述了在推薦系統(tǒng)中運(yùn)用的推薦算法與技術(shù)。四是改進(jìn)推薦Apriori算法，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于Web數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)是本論文的

4、重點(diǎn)。在推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)之前，先是對(duì)推薦系統(tǒng)進(jìn)行可行性分析，然后是分三大模塊對(duì)推薦系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。這三大模塊分別是數(shù)據(jù)訪問模塊、系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)用模塊和交互用戶模塊。接下來對(duì)這三大模塊進(jìn)行細(xì)分，詳細(xì)設(shè)計(jì)了組成數(shù)據(jù)訪問模塊的數(shù)據(jù)收集模塊和數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，組成系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)用模塊的OLAP系統(tǒng)架構(gòu)模塊和基于B/S服務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模塊，及組成交互用戶模塊的在線推薦模塊與模式應(yīng)用模塊。在系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)用模塊中運(yùn)用了改進(jìn)后的Apriori算法，實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的推理，