Web数据挖掘技术在在线花店推荐中的应用研究

发布时间：2017-12-24 08:03

  本文关键词：Web数据挖掘技术在在线花店推荐中的应用研究　出处：《湖北工业大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着电子商务的快速发展,导致电商网站内的商品种类、数量急剧增,从而造成消费者用户商品选择困难,对于电商企业而言,因无法获取用户信息,不能全面了解用户需要,无法进行有效的个性化的推荐.。基于Web的数据挖掘技术应运而生,为解决这一难题提供了很好的思路方法,Web日志挖掘能够对各类电子商务系统服务器端产生的海量日志文件进行挖掘分析,获取隐藏在其中用户相关信息,为商家进行个性化推荐提供了数据基础。文中首先对电子商务发展现状、Web数据挖掘、个性化推荐系统等分别进行了详细论述说明,并对比分析了当前在电子商务领域内广泛使用的各类推荐算法,重点对目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法进行了研究说明,同时将协同过滤推荐算法实现过程MapReduce化,并作详细步骤说明。根据在线花店特点,本文针对Web日志文件预处理过程中的数据清洗、用户识别阶段提出了有效的清洗和识别规则,很大程度提高了结果数据的准确性。在上述工作的基础之上,本文提出一种基于Hadoop平台的Web日志挖掘个性化推荐系统的实现方案,并成功应用到了在线花店网站系统的开发上。
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.13;TP391.3

【参考文献】

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本文编号：1327516