一类电子商务软件的智能搜索引擎的设计与研究

发布时间：2017-09-14 02:00

  本文关键词：一类电子商务软件的智能搜索引擎的设计与研究

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【摘要】：随着互联网的迅速发展，特别表现在电子商务这种商业模式下，电子商务平台上每天就会产生大量的隐含有价值信息的交易数据与浏览数据，这些数据又是不确定性和非结构化的，如何将这些数据中的有价值的信息提取出来，Web数据挖掘技术也就诞生了。现在很多大型电子商务系统从不同程度上运用数据挖掘技术，从而能够给用户提供个性化的服务。 本课题主要是建立一个基于Web数据挖掘技术的电子商城系统，用户能够在该系统中的个性化服务管理模块获得个性化的服务。 本文主要做了以下工作： （1）首先综述了Web数据挖掘的基本概念、分类与方法，还有Web数据挖掘的具体实现过程与相关的理论。然后综述了搜索引擎的基本概念、分类、工作原理、关键技术和框架原理。通过对Web服务与移动Agent技术的理论的研究，提出运用Web服务分布式思想和移动Agent的智能性，来实现基于Web数据挖掘技术的电子商城系统。 （2）在对Web挖掘算法的研究上，对关联规则中的Apriori算法与聚类中的k-means算法的缺点经过了改进，，而且用试验检验了改进算法的有效性，提高了查询效率。 （3）最后在Myeclipse的运行环境下，采用Java语言在struts框架结构之下，采用JavaServlet和JSP技术来构造MVC设计模式，该系统实现了用户管理模块、商品管理模块、系统管理模块与个性化服务管理模块的部分功能。本文的工作重点是放在了个性化服务管理模块，该模块能够给用户提供个性化的服务，该模块的功能是智能搜索和智能推荐，在用户浏览某个商品时，智能推荐模块能够自动地将与此商品相关联的商品显示在该浏览商品的页面中。
【关键词】：电子商务 Web数据挖掘 智能搜索 智能推荐
【学位授予单位】：青岛科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 选题背景10-11
• 1.2 国内外发展的现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 论文的研究内容和意义13-14
• 1.4 论文的结构安排14-15
• 第二章 Web 数据挖掘及其在电子商务中的应用15-29
• 2.1 Web 数据挖掘的基本概念15
• 2.2 Web 数据挖掘的分类15-19
• 2.2.1 Web 内容挖掘16-17
• 2.2.2 Web 结构挖掘17-18
• 2.2.3 Web 使用挖掘18-19
• 2.3 Web 数据挖掘的过程19-22
• 2.3.1 源数据收集（Date Gathering）19-20
• 2.3.2 数据预处理20
• 2.3.3 模式发现（Pattern Discovery）20-21
• 2.3.4 模式分析（Pattern Analysis）21-22
• 2.4 Web 数据挖掘在电子商务中的应用22-25
• 2.4.1 电子商务中进行 Web 数据挖掘的数据源22-23
• 2.4.2 Web 数据挖掘的流程23-24
• 2.4.3 在电子商务中采用 Web 数据挖掘的优势24-25
• 2.5 Web 服务和移动 Agent25-28
• 2.5.1 Web 服务25
• 2.5.2 移动 Agent25-26
• 2.5.3 基于移动 Agent 和 Web 服务的新型 Web 挖掘平台设计26-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 搜索引擎的研究29-43
• 3.1 搜索引擎综述29-30
• 3.1.1 搜索引擎的分类29-30
• 3.2 搜索引擎的工作原理30-33
• 3.2.1 信息采集器32
• 3.2.2 分析索引器32
• 3.2.3 检索器32
• 3.2.4 查询接口32-33
• 3.2.5 挖掘器33
• 3.3 搜索引擎的关键技术33-37
• 3.3.1 网络机器人33-34
• 3.3.2 网页内容分析34-35
• 3.3.3 索引数据库35-36
• 3.3.4 查询结果的组织36-37
• 3.4 智能搜索引擎的框架结构37-42
• 3.4.1 主动搜索模块39-40
• 3.4.2 元搜索模块40-41
• 3.4.3 信息过滤41-42
• 3.4.4 网页生成42
• 3.4.5 信息处理模块42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 搜索引擎的设计43-71
• 4.1 搜索引擎的整体框架模型设计43-45
• 4.2 Web 数据挖掘智能搜索系统的原型结构45-49
• 4.2.1 电子商务平台挖掘系统的逻辑架构45-46
• 4.2.2 Web 挖掘系统原型结构46-47
• 4.2.3 Web 挖掘系统的功能模块47-49
• 4.3 原型系统的实现49-62
• 4.3.1 系统平台的总体设计规划49
• 4.3.2 数据库设计49-53
• 4.3.3 开发环境的搭建53-56
• 4.3.4 用户登陆模块的设计56-62
• 4.4 数据预处理模块设计62-64
• 4.5 数据挖掘模块的设计64-68
• 4.5.1 Apriori 算法的实现64-66
• 4.5.2 k-means 算法实现66-68
• 4.6 原型系统的运行实例68-70
• 4.7 本章小结70-71
• 第五章 web 挖掘中关键的算法的研究71-81
• 5.1 关联规则的描述71-72
• 5.2 Apriori 算法72-75
• 5.2.1 Apriori 算法的改进72-74
• 5.2.2 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
• 5.4.2 改进的 k-means 聚类算法76-78
• 5.4.3 实验分析78-80
• 5.5 本章小结80-81
• 结论与工作展望81-83
• 参考文献83-86
• 致谢86-87
• 攻读学位期间发表的学术论文目录87-88

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7 刘

本文编号：847197