Web数据挖掘在电子商务中的研究与应用
这是一篇关于Web数据挖掘,模糊聚类,电子商务,爬虫,电商销售数据的论文, 主要内容为近年来,随着网络科技以及移动客户端的快速发展,加速了网购用户的热潮,电子商务的发展已经成为影响经济的关键因素,同时用户在网购过程中,产生大量的用户访问数据和交易数据,这些数据看似杂乱但包含巨大的商业价值,电子商务迫切需要对自身的数据信息和相关联数据进行挖掘,从而能取得竞争优势。Web数据挖掘技术也成为了高校和企业的重点研究热点。本文针对实际需求,编写爬虫抓取用户交易数据,并连续抓取淘宝某些商品的销量数据作为研究数据源。首先,介绍了当前Web数据挖掘在电子商务的应用,主要集中在物品个性化推荐,根据其推荐算法不同,有不同类别的个性化推荐系统,各有优缺点。当前电子商务网站最主要的还是在基于用户和物品的关联规则推荐。其次,重点介绍模糊聚类算法在客户群划分上的应用,对客户交易数据进行处理,实现模糊聚类算法对其进行分类,根据每类具有的特性对客户进行聚类分析,从而提供商业指导,对客户的喜好偏爱以及商品价格消费区间,以及对电商站点的贡献度,是否是优质客户源,是否是基础客户源或者需要保持的重点客户源等进行研究分类。从而根据数据源,模糊聚类算法在该功能有着很好的聚类效果,将客户划分更加明细。最后,介绍数据抓取技术、安全策略和爬虫主要的模块,包括存储模块、爬虫模块和部署实时监控模块。同时,对抓取的淘宝网的30天的商品销售数据进行拟合幂律分布,以时间序列对商品销量和营业额进行预测分析,采用可视化算法将时间序列数据映射到复杂网络,研究电商销量时间序列分布特点以及波动特性的区别,关注消费者对商品价格以及销售活动等敏感度相关性。
一类电子商务软件的智能搜索引擎的设计与研究
这是一篇关于电子商务,Web数据挖掘,智能搜索,智能推荐的论文, 主要内容为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。
基于Web数据挖掘的推荐系统算法研究
这是一篇关于Web数据挖掘,推荐系统,Apriori算法,K-均值算法的论文, 主要内容为伴随着互联网的飞速发展，互联网的信息愈来愈多，呈指数级别增长。如何在这些海量信息中发现有价值的知识信息，是每个电子商务商家面对的重要问题之一。Web数据挖掘作为一门涉及多个领域的综合技术，旨在从海量的、不规则的、含噪声的数据中，提取出隐含于数据中的、人们事先未知的而又潜在有用的知识信息。只有将Web数据挖掘的结果应用于实际中，才能最终使用户受益，这便涉及到Web数据挖掘的一个重要应用——推荐。 推荐系统根据Web数据挖掘的结果，分析用户的行为喜好，然后将用户需要的物品推荐给用户。推荐系统的核心是算法，本文对推荐算法中的关联规则和聚类进行了详细的分析与研究，并对关联规则算法中的Apriori算法和聚类分析中的K-means算法提出了对应的改进方法。关联规则和聚类分析是推荐系统中应用较为广泛的两种方法。Apriori算法是关联规则分析的一个经典算法，本文针对关联规则生成的两个过程，提出了改进方法。在生成频繁项集过程引入数组的概念；在生成关联规则过程中引入树的概念。针对聚类算法中的K-means算法对初始聚类中心依赖较大的问题，本文提出两种新的初始聚类中心选择方法，并对改进后的算法同原有算法进行了对比。论文最后对关联规则和聚类算法在推荐系统中的应用进行了分析，两种算法相互结合能够提高推荐准确率，进而提高推荐系统的性能。 通过对Apriori算法进行改进，有效降低了数据库的扫描次数、减少了冗余规则的产生；通过对K-means算法的改进，优化了初始聚类中心的选择方法，从而提高了聚类准确率。
协同过滤的电子商务个性化服务推荐系统的研究
这是一篇关于电子商务,个性化推荐,Web数据挖掘,协同过滤,概念分层的论文, 主要内容为随着Internet技术的迅速发展，电子商务应用不断深入。随着电子商务规模的进一步扩大，电子商务为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得越来越复杂。人们在面对海量信息时往往显得很迷茫，把握不住重点，这就导致了电子商务个性化推荐系统的出现。个性化推荐不仅能快速地帮助客户在繁多复杂的信息中找到所需要的商品信息，而且还能将较多的商品信息进行比较从而帮助客户进行判断。然而，现有的推荐系统存在推荐个性不突出、推荐的关联性不强与推荐的实时性不强等问题。 本文主要研究基于协同过滤的电子商务个性化服务推荐系统。首先分析了电子商务推荐系统的研究现状；然后，对电子商务个性化服务推荐系统进行需求分析；紧接着设计并实现了一个电子商务个性化服务推荐系统，且重点研究了其中的协同过滤算法；最后，对所设计的算法和系统进行了详细的测试。测试结论显示，系统响应达到相关标准的要求，改进后的算法在稀疏水平上能提供了更好的服务质量。本研究的主要工作如下： （1）针对现有协同过滤算法在稀疏性问题和扩展性方面不良造成推荐不够准确和推荐实时性差等问题，对传统的协同过滤算法进行了改进，提出一种基于概念分层的协同过滤改进算法，通过该算法来实现推荐系统的推荐策略； （2）推荐算法综合分析服务器端的Web日志、用户注册信息、订单信息和Cookies等数据，且对相关原始数据进行数据清理，实现Web数据的挖掘。同时，在服务器端收集用户评分相关数据建立用户隐性个性化兴趣模型，产生用户特征数据库，以挖掘的特征数据来实现个性化过滤； （3）基于改进的算法完成了电子商务个性化推荐系统的设计与实现，分析并设计了个性化推荐系统的整体框架及流程，且对算法进了功能测试与性能测试。 测试结果表明，改进后的过滤算法在推荐的准确性、推荐的关联性与推荐的实时性等方面均优于传统算法，特别是在稀疏的用户评价数据集上体现出了良好的推荐性能，有效地提高了电子商务推荐算法的推荐准确性、关联性与实时性。
基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究
这是一篇关于Web数据挖掘,电子商务,推荐系统研究的论文, 主要内容为大型电子商务网站中使用的推荐数据挖掘是一个全新的应用,Web数据挖掘推荐系统自发展至今,已从开发形势上演变很多,本系统结合大量数据挖掘推荐系统的研究以及Web数据挖掘的演变形式,提出基于Web数据挖掘推荐算法的电子商务系统。本文首先详细介绍了电子商务系统的发展趋势,由于时代的迅速发展,物质生活充斥着我们这一代消费者,琳琅满目的产品让消费者应接不暇,如何在如此庞大的商品中找到最接近本人最想要的商品已成为消费者最迫切的需求。开辟一个全新的电子商务体系最重要的途径便是针对商品数据库的数据发掘。本文在研究了大量推荐算法,针对各个推荐算法的研究趋势做了详细说明,同时将好的推荐算法元素运用到本系统的设计过程中。Web数据挖掘的对象是一个个Web日志文档,针对一般用户消费对数据的挖掘大部分也是对用户历史消费日志文档进行前期推荐,当用户提出新的业务需求时,系统将启动数据库建模模式,将数据库按照消费者需求分类,最终针对用户需求反馈系统商品信息。本文利用Web数据挖掘技术进行了详细的电子商务系统设计,形成了基于Web数据挖掘的电子商务网站模型,并对数据挖掘技术在各个系统设计阶段所起到的作用做了详尽说明。本文以Web数据发掘为基础,初步展示个性化商品关联推荐研究,从而将客户感兴趣的物品从客户日常不断或临时登记的信息中提取出来,以客户的每次交易为基础数据库元素来组织数据发掘和检索。
融入Web数据挖掘的校企人才对接平台的研究和实现
这是一篇关于校企人才对接,Web数据挖掘,关键词提取,AprioriAll,偏好路径的论文, 主要内容为过去几十年,Web数据随着互联网的迅猛发展不断激增,如何有效地从这些难以计数的Web数据之中挖掘隐藏的、有价值的信息并加以利用,已成为当前数据挖掘领域的研究热点。另一方面,据调研,仅有10%的大学生第一次就业时找到了完全适合自己的工作。这反映了当前高校大学生对所学知识与工作内容的契合度没有充分的了解。而企业也长期存在精准定位招聘人才难,招聘成本高、周期长、效果差,留住人才难、人才沟通难等问题。针对上述问题,本文提出两个Web数据挖掘算法,并通过实际调研,从当前学生和企业的普遍痛点入手,以茶歇文化为媒介,设计搭建了一个用于高校与企业的人才对接的系统平台。同时将两个Web数据挖掘算法融入其中,以持续改善用户使用体验。论文主要工作有:(1)提出一种新的基于图模型的岗位信息文档关键词提取算法以挖掘当前热门的关键词。该算法使用传统的TextRank提取出来的关键词构造顶点,以时间和点击量两个因素计算边权重,最后进行随机游走不断迭代提取出关键词。(2)提出一种改进的AprioriAll算法从Web日志中挖掘用户的偏好路径。该算法减少了数据库的扫描次数,并通过先验地剪除不满足最小支持度的侯选项集的方法仅生成有效的候选项集。实验表明,相比原算法,改进后的AprioriAll算法具有更低的时空复杂度,挖掘性能得到了提升。(3)使用Spring Boot+Mybatis+Vue.js全栈技术完整地实现了一个校企人才对接系统平台,并利用上述算法实现了岗位关键词提取和用户偏好路径挖掘模块。最后对系统进行了功能和性能测试,结果表明Web数据挖掘算法提升了校企人才对接的效率。
基于web数据挖掘的智能导购系统设计与实现
这是一篇关于智能导购,Web数据挖掘,推荐算法的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务及Web服务的发展,目前利用电子网站的人数不断的扩大,销售、购物以及电子交易的行为都在网上变成了现实。而电子商务的发展也加大了消费者购得满意商品的难度,对商品信息有效的掌握也是很不容易实现的。对于消费者而言,购物过程就需要消费者对于各类商品通过浏览器进行繁琐的信息获取过程,同时,选择出最称心的商品,然后完成了电子交易。该交易在时间成本是非常大的,而收集信息的过程中,而通常浏览时会有出现很多的无关信息,这对消费者产生了消极购物心态。本文主要的对象为消费者常购产品,基于此开发以web为基础的导购系统,其中主要用的Web数据挖掘技术包括应用web实现的挖掘以及商品关联的规则等。同时,网络购物系统还综合的利用Java技术、MVC模式以及J2EE平台。本文所做的主要工作有:(1)详细说明导购系统,对职能的导购系统的现状以及漏洞进行分析,确定了研究工作的范围;(2)为了解决现有网上商店不统一的问题,为消费者提供一个统一的购物平台,本文设计了一种基于Web数据挖掘的智能导购系统。通过该系统用户可以搜寻到各个商家的商品信息,然后进行对比购买。(3)针对现有的智能导购系统智能在系统推荐时实时性与推荐质量之间的平衡问题,采用两阶段推荐框架,设计了离线模块和在线模块两阶段分离处理,有效的解决了不平衡问题。(4)在理论研究的基础上,采用Java技术、J2EE平台和MVC模式,基于Web数据挖掘技术,就网上购物系统而言,进一步的研究其可行性、系统设计技术和需求以及实现方法,设计与开发了一个网上购物系统,并将其应用于网上图书的销售。
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