7篇关于Web挖掘的计算机毕业论文

今天分享的是关于Web挖掘的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到Web挖掘等主题,本文能够帮助到你

基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统研究

这是一篇关于电子商务推荐系统,离群数据挖掘,Web挖掘,离群程度模型,协同过滤方法的论文, 主要内容为随着计算机与网络技术的高速发展，电子商务以其网络化、全球化、成本低廉、方便快捷、交易透明等优点逐步发展成为成熟的商业模式。为了能从电子商务平台的海量数据中挖掘潜在的、有价值的信息，将数据挖掘的技术方法应用到电子商务平台中就成为必然趋势。同时，以分析客户的个人偏好和消费习惯为途径向客户推荐商品信息的电子商务推荐系统也逐渐发展成为电子商务平台的一项重要功能。目前大多数推荐系统是以多数的相似的客户行为作为主要推荐依据，未对那些少数的却具有一定意义的偏离数据引起重视，因而不足以反映客户行为中潜在的有用信息，同时忽略了商家在经营或销售过程中的关键细节，导致客户所获得的推荐信息不够准确，最终影响客户的购买意愿和商家的销售业绩。针对这一管理问题，本文在以下几个方面做了研究和设计工作：对电子商务推荐系统的发展现状、主要理论与技术进行深入细致的研究，详细阐述了电子商务推荐系统未来的发展方向；在离群数据挖掘现有理论与技术的基础上，提出了面向Web环境的离群数据挖掘的主要内容，特别是面向电子商务的离群数据挖掘的现实意义和应用前景；设计了基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统框架，同时建立了基于离群程度的电子商务推荐模型，并对模型进行了优化，最后通过Matlab编程对传统协同过滤方法和本文所设计的模型进行了实验分析与比较研究。实验发现，在基于传统协同过滤方法的三种相似度计算方法中，采用修正的余弦相似度的方法是最优的，对本文所设计的基于离群程度模型和基于优化的离群程度模型的实验结果及其比较分析表明，基于优化的离群程度模型具有较传统方法更优的推荐效果。从理论上来说，本次研究为电子商务推荐系统研发开拓了新思路，为离群数据挖掘及其技术提供了新导向；从管理实践的角度，基于优化离群程度模型的电子商务推荐系统能够为客户提供更准确的人性化信息，有效提高推荐质量，优化用户体验，从而促进消费行为，建立客户和商家之间的长期稳定关系，提高客户的满意度和忠诚度，为商家创造潜在效益。

基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统研究

面向电子商务的Web数据挖掘的研究

这是一篇关于数据挖掘,Web挖掘,Web使用挖掘,电子商务,个性化推荐系统的论文, 主要内容为数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种全新的信息技术，它融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学科的知识，试图从数据中提取出先前未知、有效和实用的知识。特别是随着Internet的普及和应用，网上的数据资源以每月20％的速度剧增，使Web成为储存、发布以及获取信息的最重要的载体。如何发现Web上大量数据背后隐藏的信息，提高信息利用率，而不被信息所淹没呢?Web数据挖掘技术提供了一种有效的解决方法。 Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用，是从Web上的数据(如Web日志、页面内容等)中发现用户的浏览模式或寻找相关的Web页面等。Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。其中，Web使用挖掘可以从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式，理解用户的浏览兴趣行为，以便进一步改善网站结构，为用户提供个性化服务。本文综述了数据挖掘的主要方法、常用技术以及挖掘过程；讨论了Web挖掘的定义、分类、流程、应用领域、研究方向以及当前面临的问题；探讨了电子商务、电子商务推荐系统与个性化服务、电子商务中进行Web挖掘的数据源、获取的知识模式以及Web挖掘在电子商务活动中的应用；在以上工作的基础上，设计了一个面向电子商务的基于Web使用挖掘的个性化推荐系统。该系统能够通过对Web服务器日志数据的挖掘，获取用户浏览模式，为用户提供个性化服务，具有很强的实用性。本文详细探讨了该系统各个模块的功能及实现技术，给出了系统的整个工作过程：从原始数据的收集到数据预处理到离线挖掘再到在线推荐直至发送给用户个性化推荐页面，实现个性化服务。重点研究了基于Web使用挖掘中常用的数据预处理技术、模式发现技术以及模式分析技术。

基于Web挖掘的电子商务推荐系统的应用研究

这是一篇关于电子商务推荐系统,Web挖掘,关联规则的论文, 主要内容为随着Internet普及和飞速发展,电子商务以其独特的优势在世界流行,提供给人们越来越多的商品和选择空间,改变着人们的生活方式,但同时也出现了新的问题。用户无法在海量的商品中找到自己需要的商品,商家也失去了与用户的联系,无法有效地满足用户需求,提高用户对网站的忠诚度。在这样的背景下,电子商务推荐系统应运而生。本文首先阐述了电子商务推荐系统的研究意义、国内外研究现状以及基本理论,在此基础上研究和设计了基于Web挖掘的电子商务推荐系统模型,详细分析模型中四大模块的功能和作用,以及它们之间如何协调工作;然后研究关联规则在系统中的应用并对其进行优化;最后对优化后的关联规则算法进行实验分析,验证优化算法的有效性。

电子商务环境下的Web数据挖掘系统研究

这是一篇关于电子商务,Web挖掘,Web服务,移动Agent,系统架构的论文, 主要内容为网络技术的发展使我国电子商务有了很大的进步，网络市场竞争加剧，如何适应市场需求的变化、调整及优化服务方式和管理策略成为企业面临的问题。企业制定决策都要依据访问及交易数据，商家解决这些困境就要具有很强的信息处理、利用能力，进行Web数据挖掘是商家解决电子商务发展中问题的有效途径。本文进行电子商务环境下的Web数据挖掘系统的研究，主要工作内容如下。首先总结目前电子商务中进行Web挖掘的国内外研究现状并对其进行分析，提出该课题的研究内容及意义。分析我国电子商务的发展现状及趋势以及面对的挑战，同时研究Web数据挖掘技术的相关内容，并总结Web数据挖掘在网络交易活动中的应用。其次深入研究Web服务技术、移动Agent技术、软件架构理论及与实际电子商务操作相关的电子商务系统N层体系架构。在此基础之上，提出了一种基于移动Agent和Web服务技术的Web挖掘系统架构。最后进行电子商务环境下Web数据挖掘原型系统的实现来验证架构的性能，研究基于J2EE平台与.NET平台的系统实现技术并进行选择，分析电子商务挖掘系统的逻辑部署，提出系统的模块设计方案，并进行原型系统的实例运行。本文的最终目的是在分析目前电子商务活动中Web挖掘应用现状的基础上，对现有的Web挖掘系统的架构进行改善，提出一种具有更好的跨平台性和更高效的Web挖掘系统架构。

Web挖掘技术在电子商务推荐系统中的研究与应用

这是一篇关于推荐系统,Web挖掘,聚类,电子商务的论文, 主要内容为二十世纪以来,网络逐步深入至千家万户,同时也带动了新的商务技术——电子商务的发展,该系统为用户能够引导用户进行选择,便利的购买所需要的商品。但由于商品种类的增多,用户经常会难于从巨量的商品目录中准确找出自身所需要的商品。推荐系统就是为解决此类问题而产生的,它能够直接跟踪用户行为,探寻用户的需要,像商场的销售人员那样主动为顾客介绍商品,并根据探知到的其兴趣爱好进行推荐,从而促使顾客购买。在商品竞争日趋激烈的环境下,商品的推荐系统能帮助销售商成功的吸引客户、减少客户流失,促进企业的销售力及竞争力的提升。推荐系统的这一特点,受到了诸多研究者的关注,这一系统的开发和利用,将推动电子商务领域大规模向前发展。电子商务系统针对不同的用户利用推荐系统的知识发现技术,依据产品和服务作出个性化推荐。极大地满足了用户对于产品信息强化的需求,对企业加强电子商务的竞争力是极为可行的。目前,虽然电子商务中的商品推荐系统在诸多学者的研究下取得了丰富的研究成果,但仍远远不能满足电子商务市场日益扩大的需要。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文集中对电子商务推荐系统进行了以下三个方面的探索和研究。 1.阐述Web挖掘和推荐系统的一些基本概念和基础知识,对推荐系统工作流程中的数据清洗进行了研究,并对数据清洗模块进行了设计与实现。 2.当前的聚类算法,大多数都不具备随着用户浏览行为的改变而动态调整的能力。本文在aiNet聚类算法的基础上,针对当前增量聚类算法存在的问题,将人工免疫系统的特点与蚁群增量聚类算法的思想相结合,提出了基于人工免疫增量的聚类算法。同时,本文对提出的算法进行了实验。经过实验验证,基于人工免疫增量的聚类算法在平均类内误差和算法执行时间等方面均体现出良好的性能。 3.在基于人工免疫增量的聚类算法基础上,设计了基于Web挖掘的电子商务推荐系统模型。