基于电子商务的Web数据挖掘系统架构研究

发布时间：2017-10-28 00:30

  本文关键词：基于电子商务的Web数据挖掘系统架构研究

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【摘要】： 随着网络技术的发展和Internet的普及,电子商务这一现代新兴商业模式也以惊人的速度蓬勃发展起来,正在影响着整个社会的经济运行结构。电子商务系统每天都会产生蕴涵着大量重要信息的原始交易数据和访问数据,这些数据主要以Web日志文件格式存储于Web服务器中。如何将这些异构的、不确定性的和非结构化的海量数据转化为有用的信息成为当前电子商务系统建设的重要任务之一。 数据挖掘技术是从大量复杂的数据中,提取潜在有用的信息和知识的过程。把Web数据挖掘技术应用于电子商务系统的建设具有重要的意义。目前,几乎所有的大型电子商务系统,都不同程度地使用了各种形式的数据挖掘技术,为客户提供个性化服务,如Amazon(亚马逊)、dangdang(当当网)等。但是多数系统仅提供基于OLAP的简单统计分析,且多数系统的挖掘架构均是基于封闭体系设计的,在需求多变的电子商务挖掘应用中显得不足。本课题致力于构建一个基于电子商务环境下的开放式的数据挖掘架构,把Web服务和移动Agent技术应用到此架构中。 本文主要做了如下工作: (1)分析和总结了目前电子商务系统架构的研究现状与动态,指出了传统用于电子商务的Web挖掘系统所存在的问题。通过研究Web服务和移动Agent技术的相关理论,提出了利用Web服务分布式思想和移动Agent的智能性,实现电子商务环境中Web数据挖掘架构的优越性。 (2)在研究应用于电子商务环境的多种Web挖掘算法的基础上,对关键的Apriori关联规则和k-means聚类核心算法存在的不足进行了改进,并对改进的算法用实验检验了其有效性。同时在挖掘架构阶段对多种Web算法做了封装,共同完成挖掘任务。 (3)研究了电子商务系统的实现技术,并对基于J2EE平台的实现和应用其它平台的实现进行比较。最后采用基于J2EE平台的三层结构模式和MVC等设计模式进行原型系统的简单设计。
【关键词】：Web数据挖掘 电子商务 Agent Web服务 架构
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题研究的背景12-13
• 1.2 国内外研究现状及分析13-16
• 1.2.1 国内外研究现状13-15
• 1.2.2 对现状的分析15-16
• 1.3 课题研究的内容和意义16
• 1.4 本文的结构安排16-18
• 第2章 Web 挖掘及其在电子商务中的应用18-30
• 2.1 Web 挖掘的定义18-21
• 2.1.1 数据挖掘的基本概念18-19
• 2.1.2 Web 挖掘的基本概念19-20
• 2.1.3 Web 挖掘与数据挖掘的区别20-21
• 2.2 Web 挖掘的分类21-24
• 2.2.1 Web 内容挖掘21-22
• 2.2.2 Web 结构挖掘22-23
• 2.2.3 Web 使用挖掘23-24
• 2.3 Web 挖掘的过程24-27
• 2.3.1 源数据收集（Data Gathering）24
• 2.3.2 数据预处理（Data Preprocessing）24-25
• 2.3.3 模式发现（Pattern Discovery）25-26
• 2.3.4 模式分析（Pattern Analysis）26-27
• 2.4 Web 挖掘在电子商务中的应用27-29
• 2.4.1 电子商务中进行Web 数据挖掘的数据源27-28
• 2.4.2 电子商务中进行Web 数据挖掘的流程28
• 2.4.3 电子商务中进行Web 数据挖掘的优势28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 电子商务中面向Web 挖掘的新型架构30-49
• 3.1 Web 服务技术30-37
• 3.1.1 Web 服务的基本概念30-31
• 3.1.2 Web 服务的体系结构31-32
• 3.1.3 Web 服务的协议栈32-34
• 3.1.4 Web 服务的关键技术34-37
• 3.2 Agent、多Agent、移动Agent 技术37-41
• 3.2.1 Agent 技术37-38
• 3.2.2 多Agent 系统38-39
• 3.2.3 移动Agent 技术39-40
• 3.2.4 移动Agent 技术应用于电子商务的优势40-41
• 3.3 基于移动Agent 和Web 服务的新型Web 挖掘平台设计41-48
• 3.3.1 系统总体架构模型41-43
• 3.3.2 组合服务Agent（CAgent）43-45
• 3.3.3 移动Agent 应用于Web 服务45-47
• 3.3.4 数据挖掘引擎47-48
• 3.4 本章小结48-49
• 第4章 面向电子商务的Web 挖掘原型系统实现49-69
• 4.1 Web 挖掘系统原型结构49-52
• 4.1.1 电子商务挖掘系统逻辑架构49-50
• 4.1.2 Web 挖掘系统原型结构50-51
• 4.1.3 系统的功能模块51-52
• 4.2 原型系统实现52-59
• 4.2.1 系统平台总体设计规划52
• 4.2.2 数据库设计52-55
• 4.2.3 MyEclipse 与Mysql 的连接55-58
• 4.2.4 用户界面JSP 设计58-59
• 4.3 数据预处理模块设计59-62
• 4.4 数据挖掘模块设计62-66
• 4.4.1 Apriori 算法的实现62-64
• 4.4.2 算法测试64-65
• 4.4.3 k-means 算法实现65-66
• 4.5 原型系统运行实例66-68
• 4.6 本章小结68-69
• 第5章 挖掘架构中关键算法研究69-81
• 5.1 关联规则的描述69-70
• 5.2 Apriori 算法70-75
• 5.2.1 Apriori 算法的描述70-72
• 5.2.2 Apriori 算法的改进72-74
• 5.2.3 实验分析74-75
• 5.3 聚类分析75-76
• 5.4 k-means 聚类算法76-80
• 5.4.1 k-means 聚类算法的描述76-77
• 5.4.2 改进的k-means 聚类算法77-78
• 5.4.3 实验78-80
• 5.5 本章小结80-81
• 结论81-82
• 参考文献82-85
• 致谢85-86
• 作者简介86
• 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果86-87

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 刘旭勇;;基于Web Service的实验管理信息系统的研究和设计[J];价值工程;2012年15期

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 靳晶;基于Agent电子商务系统的建模与实现[D];河北工程大学;2011年

2 李冰岩;数据挖掘在电子商务中的应用与实现[D];成都理工大学;2011年

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本文编号：1105903