电子商务推荐系统的优化模型
这是一篇关于电子商务,数据挖掘,推荐系统,聚类算法的论文, 主要内容为电子商务环境包括多方之间利用电子技术进行的所有在线活动和业务运营,随着互联网和电子商务网站的巨大发展,当消费者选择他们所需物资和商品时,他们面临着严重的数据重载问题。因此许多网站研究和项目都专注于推荐系统的研发,以向用户提供更多的个性化推荐服务。 推荐系统已经成为许多电子商务巨头的重要工具,用于帮助他们的顾客更快捷便利地找到自己心仪的产品。它就像推销员一样向用户提供建议和服务,帮助他们找到需要的商品和其它感兴趣的东西。 然而,随着推荐服务的广泛使用,一些问题和挑战也随之而来,比如实时推荐、信息缺乏、冷启动问题和建议质量。因此目前推荐系统的正常工作和优势仍然受一些问题的其影响；如有限的内容分析,过度专业化,先令攻击,多样性与长尾和可扩展性的问题。 为了解决这些问题,我们建立了基于混合推荐技术结合数据挖掘中聚类技术的新模型推荐系统,为着克服缺点点,并提供满足各类用户兴趣和需求的最好推荐结果与优势。 本研究课题的目的是在全球电子商务网站创建全新的推荐系统服务模型,优化推荐系统。 在该模型中,最有效的数据源都被整合,提高了推荐系统的准确性,也向客户端提供更直观的分类浏览界面。 我们的主要服务推荐系统有五个功能可以概括为以下几点：基于搜索数据的标识：推荐系统生成的搜索引擎的数据,搜索历史记录,点击url。然后使用与用户配置文件信息模型的搜索数据,提供用户根据这些生成推荐结果搜索数据。我们已经提出和应用一种改进的优质STC(后缀树聚类)算法结合用户兴趣的概要文件来执行搜索推荐服务。 基于评级信息的标识：生成评价项目,并使用该模型的评级信息,项目信息和用户配置文件数据提供推荐结果。我们使用邻居聚类方法分类支持向量机(SVM)分类佑的评级数据,以提供用户高级质量推荐基于他们的评级信息和类似的用户评分数据。 新项目推荐：对于它们没有什么可评价数据的新项目,购买信息,甚至项目详细的功能,系统采用基于内容的模型来分析新项目的输入特征和相似度评分项目提供推荐,我们提出了一个新的聚类技术解决冷启动问题存在于当前的推荐系统。 新用户推荐：系统中两种类型的用户：用户注册到网站,用户有一个帐户没有任何评级或购买数据,第二种是有购买的活跃用户,额定甚至搜索日志。推荐系统使用新的用户配置文件数据模型分析和度量与活跃用户的相似性并提供实时推荐。 推荐基于位置：系统分析用户数据,包括他的网络IP和用户配置文件来确定他的位置,然后使用用户的位置识别数据根据同一位置的用户数据,以提供消费者最感兴趣的项目。 由店主或网站管理的热释放：系统提供了一些推荐,如热释放物品,折扣促销,批发价格,...等。根据管理员或系统算法,店主有权管理和控制这部分的推荐结果；为了提高电子商务网站的业务策略。 我们新的推荐系统的模型属于利用数据挖掘中的聚类技术高度考虑推荐质量,实时推荐结果,并为问题,如冷启动等问题提出了解决方案的完整个性化推荐系统。这使得我们的系统有适应性和可扩展的推荐系统。 当用户浏览网站时,数据源会自动进行整合,分门别类地把每个物品安排到一个新的浏览推荐界面。 这种模型的优势在于灵活高效地帮助用户找到他们真正感兴趣的东西,也解决了当前推荐系统存在的一些问题。 数据挖掘技术和聚类算法已经被提出并应用到实现该模型的构想中,并且使用了多重交叉验证技术评估新模型推荐系统的有效性和准确率。网站选.NET框架环境工具为实现应用程序。用ORACLE进行数据库管理。
基于聚类分析的电子商务客户细分系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,聚类算法,K-means算法,客户细分的论文, 主要内容为随着网络的不断普及,企业想要在电商领域占有一定份额,客户资源是其获得胜利的核心因素,故企业的销售模式逐渐以产品为中心转向以客户为中心的模式。对于不断增加且呈现多样化趋势的消费数据,传统的基于一维属性的统计学方法的客户细分方式已逐渐显露其弊端,取而代之的是采用相适应的数据挖掘算法对量多且复杂的数据信息实现精准而高效的客户细分。该客户细分方式凭借对现有客户的保留和对潜在客户的挖掘,分析并预测出未来市场消费趋势,以达到企业最终差异化营销的目标。为了实现上述目标,本文采用数据挖掘中的聚类分析方式运用于某服装电子商务企业进行客户细分,具体采用改进的基于近邻传播算法的K-means算法来实现系统的设计与实现。文中详细介绍了新算法的改进过程、实现流程以及通过实验验证其算法改进后的有效优势,具体表现在对数据集中的噪声点进行有效排除,并获取较为精准的初始聚类中心,同时极大的提升了聚类的准确率和各聚类之间的紧密度,实现了更令人满意的聚类效果。本论文的研究工作和成果如下:1、介绍了客户细分的相关理论,包含其概念,研究背景以及实现意义,并详细分析了客户细分中所使用的一般方法及相应步骤,通过对客户细分方法的详细探究,描述了电商领域中的该项技术的特征及不断完善的过程。2、介绍了客户细分所应用的数据挖掘技术的概念、功能以及常用的方法,并对其中的聚类分析算法的相关原理及主要的聚类方法进行了系统的概述。3、详细介绍了经典的K-means算法及通过引入AP算法,并对其中的K-means算法的聚类准则函数和AP算法的相似性度量进行了相应的改进,以便于实现对K-means算法的聚类个数和聚类中心的有效初始化,以及聚类收敛条件精确度的提升,最终生成改进的基于近邻传播算法的K-means算法,将其应用于实验验证,与前者算法进行对比,得出了能实现更佳聚类结果的结论。4、进行电子商务网站客户细分系统的设计,叙述了电子商务网站客户细分系统的整体模型,详细分析了电子商务网站客户的需求分析,包含其特点及相应的系统目标,具体阐述了数据预处理模块和数据挖掘过程模块的设计流程。5、完成了电子商务网站客户细分系统的实现,将改进的基于近邻传播算法的K-means算法应用于某服装电子商务企业中进行分析,详细描述了该算法的实现过程以及性能分析,并对细分结果加以分析,提出可行的营销策略。
面向信息冗余的视频分类关键技术研究
这是一篇关于工业设备监测,视频分类,深度学习,关键视频提取,聚类算法的论文, 主要内容为现代化工业设备日益精密化和复杂化,企业对工业设备的安全性实时监控提出了更高的要求。目前,企业常常通过监控视频实时监测工业生产环境中主要设备的工作运行状态,但此类监控视频往往不间断地记录了设备在运行和非运行状态下的所有信息,存在大量的信息冗余,导致异常检测效率不高和监控数据存储空间过大。因此,本文以工业设备运行状态监控视频检测为应用背景,针对实际场景中同一类设备监控视频镜头较为相似的特点,提出了一种关键视频提取算法CTM-NN和一种基于深度学习改进的双流视频分类算法Res-3D,以实现对工业设备监控视频的分类检测,实时监控设备运行状态。本文的主要研究工作如下:(1)针对工业设备监控视频存在大量信息冗余的问题,本文提出了一种关键视频提取算法CTM-NN,实现从存在大量冗余信息的原始设备监控视频中提取出设备运行态下的关键视频数据。该算法首先采用基于设定阈值的帧间差分法提取视频中的关键帧,然后使用HOG+HSV颜色空间一阶矩特征提取关键帧特征向量,进而利用K-means++聚类算法将特征向量聚类并实现关键帧的半自动标记,最终基于Res Net-50模型实现监控视频中关键视频的提取。实验结果表明,CTM-NN算法对关键帧提取的精度达95.10%以上,实现了对工业设备特定运行状态下关键视频的准确提取。(2)针对现有视频分类算法对工业监控视频分类存在准确率低的问题,本文提出了一种基于深度学习改进的双流视频分类算法Res-3D,实现了对工业设备监控视频的分类和设备运行状态的实时检测。本算法依次构建了面向视频特征提取的加入注意力模块的Res Net-34网络和面向视频分类改进的C3D网络,然后采用帧间差法获取的关键帧数量对分类结果进行优化,最后在UCF101数据集和混凝土搅拌视频数据集上进行训练与测试实验。实验结果表明,对比目前流行的视频分类模型Two-stream、C3D等,本文提出的算法分类准确率比C3D提升了6.2%,在工业设备监控视频分类上具有较好的准确度。(3)基于本文研究的关键视频提取算法CTM-NN和基于深度学习改进的双流视频分类算法Res-3D,基于混凝土搅拌设备实时监控的实际需求,设计并实现了一个工业设备监控视频分类检测系统,实现了从摄像头采集到工业监控视频分类检测的一体化应用。该系统主要包括:视频录入、关键帧检测、关键视频提取、视频分类、过程可视化、视频存储等功能。管理人员可随时对设备监控视频进行分类检测,同时存贮检测视频和分类视频信息,实时监控设备的运行状态,该系统的应用为高效安全生产提供了有力的保障。综上所述,本文首先提出CTM-NN算法和Res-3D算法分别实现了工业设备监控视频的关键视频提取和设备监控视频的分类,并基于混凝土搅拌设备实时监控的实际需求,在本文所提两种算法的基础上设计并实现了一个工业设备监控视频分类检测系统,实现了从摄像头采集到的工业监控视频分类检测的一体化应用。经实际应用验证,系统实现了较为满意的分类精度,有效提高了设备监测效率,保障了安全生产。
基于流数据挖掘的客户细分研究
这是一篇关于客户细分,购买预测,流数据,概念漂移,分类算法,聚类算法的论文, 主要内容为客户细分工作在保持存量客户,发掘潜在用户以及差异化营销方面发挥着重要的作用,不断变化的客群特征要求客户细分需要有较强的时效性,要求管理人员动态调整客群划分,这需要快速和准确的划分策略予以支持。随着数字经济的发展,互联网企业积累了大量的数据资源,应用大数据和机器学习方法开展客户细分及购买倾向预测工作,并取得了显著的效果。但是海量和快速更新的数据,使得静态数据挖掘算法的训练产生了巨大的计算和储存空间开支。而基于流数据的增量更新算法能够在有限储存占用及单次扫描的约束下完成聚类和分类等挖掘工作,且能够在海量数据实时更新的条件下动态调整算法的决策规则。基于以上问题,本文开发并改进了一种先聚类后基于聚群结构进行近邻分类的流数据分类算法,以实现分类问题增量更新任务,同时捕获群体结构变化特征。经过模拟和真实数据集的测试,实验结果表明该方法能够较好的对流数据进行聚群划分,及时有效地捕获数据流的偏移,在流数据分类问题上有着较好的表现。进一步将该方法应用于电商平台的用户点击流数据中,用于发现群体聚群特征,并在聚群的基础上进行分类预测,找出各聚群中购买倾向较高的用户群体,为电商平台的营销方向和对象提供参考,结果表明该算法能够有效预测用户的购买倾向,能够辅助决策人员制定有针对性的营销策略。
基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统
这是一篇关于入侵检测系统,蜜罐技术,数据挖掘,聚类算法,关联规则算法的论文, 主要内容为伴随着社会与技术的不断发展,计算机和网络已经融入到了社会的各个方面。随着网络的规模、共享性和开放性的不断扩大,网络安全相关的问题也日益严重。虚拟蜜罐是一种部署在虚拟机或者物理主机上,通过主动引诱攻击者对其进行攻击,借此记录攻击行为相关信息的技术。入侵检测技术是一种通过规则库对网络数据进行检测的技术,只能被动的对已知攻击进行检测。主动捕获流量的蜜罐技术,能够弥补入侵检测系统不能检测未知攻击行为的缺陷。入侵检测系统可视化是结合入侵检测技术和可视化技术的一种新兴的网络安全数据分析技术。具有可视界面、易发现网络异常和攻击、提高用户感知能力等优点。本文首先针对入侵检测技术、蜜罐技术、可视化技术的发展现状以及其他专家学者已经完成系统的优缺点进行了分析,并以此为基础设计了一套基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统。使用Honeyd构建虚拟蜜罐部分,实现了系统的数据捕获功能。基于Snort构建异常检测模块,实现了系统基础的检测功能。根据网络安全和网络流量的特点,使用K-means算法对网络流量进行聚类,而后使用Apriori算法针对聚类后的部分流量进行规则挖掘,将结果转化为符合Snort语法的规则并存入系统的规则库中,实现了规则的动态更新。最后,采用HTML5+CSS+jQuery搭建前端页面,实现系统的功能界面和可视化效果,并且使用SSM框架构建系统后台,实现了对网络流量的统计、算法分析和其他的后续处理,使用户与系统可以进行交互。
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