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山东师范大学硕士学位论文Web数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究姓名:房晓南申请学位级别:硕士专业:管理科学与工程指导教师:刘希玉20070409Web数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究作者:房晓南学位授予单位:山东师范大学相似文献(10条)1.期刊论文赵红霞.赵玉梅Web数据挖掘在电子商务中的应用-华南金融电脑2004,12(11)随着互联网的发展,Web数据挖掘由于其独特的优点,在电子商务中有了更大的用武之地.文章主要介绍了Web数据挖掘的概念和分类、电子商务中的数据资源、电子商务中Web数据挖掘的主要方法及过程,并着重介绍了Web数据挖掘在电子商务中的具体应用.2.学位论文任新Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究2008随着Internet的日益普及,电子商务蓬勃发展,基于互联网的商业Web站点面临越来越激烈的竞争。商务网站从“以站点为中心”向“以用户为中心”发展成为必然。如何对大量的电子商务信息进行有效的组织利用,从中抽取感兴趣的模式,以便理解客户的行为,从而改进站点的结构或为客户提供个性化的服务成为电子商务发展必须要解决的问题。Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从大量的Web文档集合和用户浏览网站的数据中发现蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式的过程。Web数据挖掘可以在许多领域发挥作用,而电子商务为数据挖掘提供了丰富的数据源和新的研究课题。本文对Web数据挖掘在电子商务中的应用进行了研究,主要做了以下工作:1.综述了数据挖掘国内外研究现状。分析了数据挖掘逻辑模型及存在的一些问题。2.阐述了Web数据挖掘技术,Web数据挖掘的用途,以及XML在数据挖掘中的应用。3.讨论了在电子商务中如何有效地利用几种可行的数据挖掘技术,如路径分析、关联规则分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析等挖掘出用户的购买模式及浏览模式,并就其中的路径分析和序列模式分析提出了实现的方法。4.构建了一个电子商务网站系统模型,并且将上述数据挖掘技术有机地集成到其中,以实现电子商务的个性化服务;并就电子商务网站的Web挖掘具体实施过程进行了分析。3.期刊论文宋钰基于WEB数据挖掘的电子商务应用技术-福建电脑2009,25(9)本文描述了Web数据挖掘的用途,通过分析Web数据挖掘的流程描述了数据挖掘的基本规律,从电子商务应用的角度分析Web数据挖掘的作用,并详细分析了对电子商务的所有客户类型进行数据挖掘的方法.4.期刊论文傅晓锋电子商务中的Web数据挖掘-商场现代化2009(17)电子商务环境下,如何从互联网中挖掘和利用数据是企业非常关心的问题.Web数据挖掘给电子商务所面临的问题提供了有效途径.本文分析了Web数据挖掘及其电子商务在电子商务中的应用.5.学位论文裴蕾基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究2006电子商务因其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点在全球范围内得到普及和发展,它的规模也在进一步扩大。在电子商务为用户提供越来越多选择的同时,它的结构也变得越来越复杂,电子商务的发展面临这样一个新问题——一方面,用户对网络上提供的众多商品信息并非完全感兴趣,通常要通过多次浏览才能找到满足自己需求的商品;另一方面商家也不能全面的了解用户的个人需求,提供给用户的是千篇一律的界面,无法维护稳定的客户关系。缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。Web数据挖掘就是在这样的背景下与电子商务结合在一起的。Web挖掘是从Web文档和Web活动中发现、抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。它将传统的数据挖掘技术和web结合起来,可以在多方面发挥作用,是数据挖掘领域的一个新的研究方向。基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。本论文的主要工作表现在以下几个方面:1.分析了目前电子商务的现状和发展趋势,对Web挖掘技术进行了介绍。2.深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法。3.在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进。4.对基于聚类的协同过滤推荐系统的聚类算法进行了实现和评价。最后,本文对作者所完成的工作进行了归纳和总结,并讨论了将来进一步的研究方向。6.期刊论文鲁俊.孙永鸿基于电子商务应用的Web数据挖掘技术研究-电脑知识与技术2009,5(21)随着电子商务的快速发展,如何对网络上大量的信息进行有效组织利用,帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识,以指导商业决策行为,成为电子商务经营者关注的问题.本文以数据挖掘技术的研究作为核心,结合电子商务的特点深入讨论了面向电子商务的Web数据挖掘系统的技术应用.7.期刊论文成保梅Web数据挖掘在电子商务中的应用-福建电脑2009,25(5)随着网络信息的增长.Web数据挖掘变得越来越重要.尤其是在电子商务领域.本文首先阐述了Web数据挖掘的基本知识.然后主要讨论了Web数据在电子商务中的应用.8.学位论文张莹电子商务中的Web数据挖掘研究2004随着Internet的日益普及,电子商务蓬勃发展,基于互联网的商业Web站点面临越来越激烈的竞争.商务网站从以站点为中心向以用户为中心发展成为必然.如何对大量的电子商务信息进行有效的组织利用,从中抽取感兴趣的模式,以便理解客户的行为,从而改进站点的结构或为客户提供个性化的服务成为电子商务发展必须要解决的问题.Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从大量的Web文档集合和用户浏览网站的数据中发现蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式的过程.Web数据挖掘可以在许多领域发挥作用,而电子商务为数据挖掘提供了丰富的数据源和新的研究课题.本文分析了目前对电子商务网站丰富数掘资源利用的不足,提出了综合利用用户访问路径和页面滞留时间提取用户兴趣和兴趣迁移模式的方法.然后通过对电子商务推荐算法面临的一些问题的研究,提出一种基于商品层次结构的多层关联规则推荐算法,该算法结合用户访问数据和商品数据,进行基于频繁集的在线推荐,能有效提高在线推荐性能和质量.针对大规模数据集经典协同过滤推荐难以达到实时性要求的情况,认为基于聚类的协同过滤推荐算法,可以有效提高推荐实时响应速度.最后给出了基于Web挖掘的推荐系统框架.9.期刊论文聂茹.田森平.NIERu.TIANSen-pingWeb数据挖掘及其在电子商务中的应用-计算技术与自动化2006,25(4)随着互联网信息的增长,Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究的热点之一,尤其是应用于电子商务领域.阐述了电子商务中的Web数据挖掘资源、Web日志挖掘的处理流程和几种技术,最后分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用.10.期刊论文高婷在电子商务中的web数据挖掘的技术与作用分析-工会博览·理论研究2009(10)本文立足于web数据挖掘技术,从Web数据挖掘的技术介绍、客户关系管理中的应用和Web挖掘的作用三个角度,分析了电子商务中的web数据挖掘应用.本文链接:下载时间:2010年4月30日
本文标题:Web数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究
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