基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究

发布时间：2017-10-13 23:34

  本文关键词：基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究

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【摘要】：大型电子商务网站中使用的推荐数据挖掘是一个全新的应用,Web数据挖掘推荐系统自发展至今,已从开发形势上演变很多,本系统结合大量数据挖掘推荐系统的研究以及Web数据挖掘的演变形式,提出基于Web数据挖掘推荐算法的电子商务系统。本文首先详细介绍了电子商务系统的发展趋势,由于时代的迅速发展,物质生活充斥着我们这一代消费者,琳琅满目的产品让消费者应接不暇,如何在如此庞大的商品中找到最接近本人最想要的商品已成为消费者最迫切的需求。开辟一个全新的电子商务体系最重要的途径便是针对商品数据库的数据发掘。本文在研究了大量推荐算法,针对各个推荐算法的研究趋势做了详细说明,同时将好的推荐算法元素运用到本系统的设计过程中。Web数据挖掘的对象是一个个Web日志文档,针对一般用户消费对数据的挖掘大部分也是对用户历史消费日志文档进行前期推荐,当用户提出新的业务需求时,系统将启动数据库建模模式,将数据库按照消费者需求分类,最终针对用户需求反馈系统商品信息。本文利用Web数据挖掘技术进行了详细的电子商务系统设计,形成了基于Web数据挖掘的电子商务网站模型,并对数据挖掘技术在各个系统设计阶段所起到的作用做了详尽说明。本文以Web数据发掘为基础,初步展示个性化商品关联推荐研究,从而将客户感兴趣的物品从客户日常不断或临时登记的信息中提取出来,以客户的每次交易为基础数据库元素来组织数据发掘和检索。
【关键词】：Web数据挖掘 电子商务 推荐系统研究
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP311.13;TP391.3

【共引文献】

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本文编号：1027712