基于数据挖掘的电子商务推荐系统设计与实现
这是一篇关于电子商务推荐系统,数据挖掘,数据仓库,关联规则的论文, 主要内容为最近几年,互联网以及信息技术在很大程度上推动了社会经济以及其他行业的发展。电子商务技术,作为一项比较新型的、高质量的模式,已经开始逐渐变得成熟起来。电子商务有利也有弊,它在带给人们便利的同时,还在一定程度上遇到了很多问题。尤其是B2C电子商务的使用者难以从许多信息中选择自己的产品或者是服务。就企业来看,如何使网站的吸引力增强,并提高服务水平,以便保证利益最大化,是必须处理的技术问题。电子商务正是在计算机、网络、数据库等信息技术推动下迅速发展起来的行业。电子商务主要指的是交易者双方采用计算机网络,根据某些交易规则或标准从事商务信息﹑商务管理和商品交易等交易活动。在互联网技术高速发展的情况下,电子商务已经成为了未来企业发展的一大主流方向。在电子商务发展不断得到发展的情况下,企业﹑社会和个人都实实在在地得到了实惠,人类也从此进入了信息化社会。电子商务推荐系统这个互联网上的电子商务程序化系统就是可以处理这些问题的系统方案。数据挖掘技术可以在海量数据中获取有用知识,找出销售的商品之间﹑商品与客户之间存在的内在联系,在电子商务推荐中有非常重要的应用价值。当前对电子商务系统研究仍然是在不断完善,最终目的就是实现顾客在购物过程中更方便快捷,从中企业也可以获得顾客的一些数据信息以及顾客对产品的评论,并且将这些信息数据作为一种获得新知识的依据。这篇文章主要对电子商务的有关数据挖掘进行了深入研究。重要的有以下几个方面:在目前的电子商务系统当中,对很多的历史性成果进行了有效的积累。经过组建有关数据仓库,对系统的数据集成进行有效实现,想到有关电子商务的技术以及电子商务领域上的特征,选取有关的规则来进行有效的规则运算。还提出了推荐的方式,经过对重要联系规则进行算法分析,获取了有关FP-Growth的算法性的挖掘,还经过实验性的探究,使得这个算法在商务体系当中进行有关运用,来证明这个算法在电子商务活动当中的实用性价值;在现有电子商务系统基础上,通过数据仓库和数据挖掘技术将电子商务推荐集成到现有系统上,形成了基于数据挖掘的电子商务推荐系统。最后,通过实验分析了系统在吸引客户,提高客户服务水平和商业效益方面的价值。该课题对于电子商务的有关推荐系統,对于数据挖掘的技术性研究以及某些探索的实现,对有关电子商务的推荐提出了某些新的思路以及新的视角。
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。
协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究
这是一篇关于电子商务,协同过滤,电子商务推荐系统,算法的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展，电子商务网站越来越受到重视。它作为企业对外的一个门户或经营场所，如何有效地提高其产品的吸引力、获得尽可能多的效益，成为关键问题。向用户进行个性化的产品推荐是一个非常有效的方法。协同过滤是目前在电子商务推荐系统中应用较为成功的个性化推荐技术。但是，当系统规模(用户数量、产品种类)很大时，推荐系统中的协同过滤技术面临着严峻的挑战。为了迎接这种挑战，提高推荐系统的推荐质量和实时性，目前国内外进行了较多的研究，其成果也在实际中得到了一定的应用。 论文全面介绍了电子商务推荐系统及其典型的实现技术、协同过滤及已有协同过滤算法的两个方向。着重分析了协同过滤在推荐系统中应用时所面临的问题，以及现有的解决方法。通过对基于项和基于用户的协同过滤算法的比较与分析，提出了一个基于项的协同过滤改进算法。对改进算法进行了详细的理论分析，阐述其可行性；给出了改进算法在标准数据集上的实验结果，并对改进算法与原算法进行了相关性能的比较分析。最后，对本文研究进行了全面总结，指出存在的不足，展望了未来进一步研究的方向。
基于CF的个性化电子商务推荐系统研究
这是一篇关于数据仓库,数据挖掘,电子商务推荐系统,协同过滤,面向客户的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,网络用户剧增。电子商务也越来越受到企业和消费者的青睐。电子商务推荐技术作为电子商务中的重要技术,模仿销售员向客户推荐客户偏好度较高的产品。如何提高电子商务推荐系统的推荐质量,目前已成为专家学者们研究的热点。 本文将数据仓库技术应用到电子商务体系构建中,介绍了web环境下进行会话识别、客户识别、路径辨别、数据清理、数据集成、数据装载等技术,为电子商务数据挖掘提供规范的数据。同时本文在关联规则、协同过滤等技术的基础上设计了个性化的推荐系统。根据客户特点,将客户进行分类,并根据客户不同的分类,采取不同的模式挖掘算法。提出基于内容的跟踪树算法、基于关联规则的协同过滤,并引入分区的理念,为客户提供个性化的服务,从而提高电子商务推荐系统的推荐质量。最后,对算法进行了分析。
协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究
这是一篇关于电子商务,协同过滤,电子商务推荐系统,算法的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展，电子商务网站越来越受到重视。它作为企业对外的一个门户或经营场所，如何有效地提高其产品的吸引力、获得尽可能多的效益，成为关键问题。向用户进行个性化的产品推荐是一个非常有效的方法。协同过滤是目前在电子商务推荐系统中应用较为成功的个性化推荐技术。但是，当系统规模(用户数量、产品种类)很大时，推荐系统中的协同过滤技术面临着严峻的挑战。为了迎接这种挑战，提高推荐系统的推荐质量和实时性，目前国内外进行了较多的研究，其成果也在实际中得到了一定的应用。 论文全面介绍了电子商务推荐系统及其典型的实现技术、协同过滤及已有协同过滤算法的两个方向。着重分析了协同过滤在推荐系统中应用时所面临的问题，以及现有的解决方法。通过对基于项和基于用户的协同过滤算法的比较与分析，提出了一个基于项的协同过滤改进算法。对改进算法进行了详细的理论分析，阐述其可行性；给出了改进算法在标准数据集上的实验结果，并对改进算法与原算法进行了相关性能的比较分析。最后，对本文研究进行了全面总结，指出存在的不足，展望了未来进一步研究的方向。
电子商务推荐系统中协同过滤算法的改进与研究
这是一篇关于电子商务推荐系统,协同过滤,聚类分析,信任模型,回归分析的论文, 主要内容为近些年来，互联网迅猛发展，电子商务保持着持续增加的趋势，信息在不断的膨胀甚至于过载，正是因此电子商务面临着巨大的挑战。为了解决这一难题，电子商务推荐系统应运而生，电子商务推荐系统可以帮助用户快速的定位到自己喜欢的商品。协同过滤技术是目前发展最为迅速的的一种个性化推荐技术，但传统协同过滤本身的算法本身具有局限性，存在“稀疏性”问题、“冷启动”问题和“可扩展性”问题等，针对电子商务推荐系统中通常采用的协同过滤推荐算法的不足，本文提出了一种改进的协同过滤组合推荐算法。 本文首先引入聚类分析，在聚类分析的模型中，只将目标用户或项目在由聚类产生的搜索空间进行搜索，而不必在整个数据空间中进行，这样缩小了搜索范围，提高了搜索效率，有效提高了系统的实时响应速度，这就是我们引入聚类分析对数据集进行预处理的原因。 本文引入了信任模型，利用回归分析法将由用户-项目评分矩阵产生的相似度矩阵与由用户-用户信任评分矩阵产生的信任度矩阵相结合，作为进行最近邻搜索的新的标准，提高了推荐的准确性，从而为目标用户提供更好的推荐结果。 本文以传统的协同过滤推荐算法为基础，引入聚类分析与信任模型成为一种新的协同过滤组合推荐算法，该推荐算法能够有效改善或克服传统协同过滤技术中出现的问题，从而提供系统的准确性。本文并对该算法进行了设计，并进行了对比实验，经过实验表明，该算法能够降低预测的用户评分与实际的用户评分之间的平均绝对偏差，提高系统的推荐质量。
协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究
这是一篇关于电子商务,协同过滤,电子商务推荐系统,算法的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展，电子商务网站越来越受到重视。它作为企业对外的一个门户或经营场所，如何有效地提高其产品的吸引力、获得尽可能多的效益，成为关键问题。向用户进行个性化的产品推荐是一个非常有效的方法。协同过滤是目前在电子商务推荐系统中应用较为成功的个性化推荐技术。但是，当系统规模(用户数量、产品种类)很大时，推荐系统中的协同过滤技术面临着严峻的挑战。为了迎接这种挑战，提高推荐系统的推荐质量和实时性，目前国内外进行了较多的研究，其成果也在实际中得到了一定的应用。 论文全面介绍了电子商务推荐系统及其典型的实现技术、协同过滤及已有协同过滤算法的两个方向。着重分析了协同过滤在推荐系统中应用时所面临的问题，以及现有的解决方法。通过对基于项和基于用户的协同过滤算法的比较与分析，提出了一个基于项的协同过滤改进算法。对改进算法进行了详细的理论分析，阐述其可行性；给出了改进算法在标准数据集上的实验结果，并对改进算法与原算法进行了相关性能的比较分析。最后，对本文研究进行了全面总结，指出存在的不足，展望了未来进一步研究的方向。
基于专家决策算法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,专家决策算法,主流推荐策略,多Agent系统的论文, 主要内容为近年来，由于计算机网络技术的迅速发展，借助电子商务平台的交易方式已逐步融入到人们的生活当中，电子商务的兴起在很大程度上改变了人们对于传统商务行为的认识。由于信息处理技术的发展以及客户对于商品需求的不断变更，电子商务推荐系统在最初的单一手工推荐方式的基础上逐步融入了信息检索、数据挖掘、人工智能等多种现代化技术手段，于是本文所研究的现代电子商务推荐应运而生。在目前广泛应用的电子商务推荐系统中，系统通过分析顾客在本平台以往的浏览及购物历史，并结合顾客的实时需求来为其做出推荐选择。电子商务推荐系统根据其各自的应用领域来选用相应的推荐算法，然而，在目前主流的推荐算法当中都普遍存在着两点不足。第一，对于用户不经常购买的商品，推荐系统无法获得足够的客户信息，包括客户购买记录、客户评价、客户兴趣偏好等，这样，就不足以支持传统推荐算法的实现；第二，对于定期推出更新的高科技产品，网络上的资料非常有限，缺乏足够专业知识的顾客在面对大量的科技含量较高的商品时，会显得无所适从，难以给出准确的需求描述，这也就给其选择商品带来了一定的难度。 针对上文提出的现代电子商务推荐系统中存在的两个不足之处，本文提出了基于专家决策算法的电子商务推荐系统模型，该模型基于多Agent系统来建立。运用该模型，可以有效的解决上述问题。本文深入研究了Agent系统的理论知识，包括FIPA规范标准、Agent间的通信机制和多Agent系统模式设计等。随后本文对当前广泛应用于电子商务推荐系统中的三种主流推荐策略进行了较为详细的分析，包括分析其各自的基本概念、算法流程以及各自的优缺点和适用领域等。接下来文章提出了专家决策算法，并对其基本原理和算法流程做了比较详细的分析。最后，本文给出了系统的设计架构和部分结果展示。 总的来说，本文通过对现代电子商务推荐系统的深入研究，针对其实际应用的空缺之处，提出了应用于特定领域的专家决策算法推荐模型，研究成果主要有以下几点： 1.完成了对当前主流推荐算法的深入研究工作。 分析了当前应用广泛的三大主流推荐策略：基于关联规则的推荐、基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。深入研究了它们的理论基础、算法流程以及各自的优缺点，为下一步提出专家决策算法推荐模型做了铺垫。 2.完成了专家决策算法推荐模型的设计与实现工作。 本文详细分析了专家决策推荐算法模型的设计流程，完成了该模型的专家知识分析模块和专家推荐决策模块的设计，并初步实现了该算法。 3.完成了一套基于JADE平台的多Agent系统设计工作。 将专家决策算法与多Agent系统相结合，从而在JADE平台上完成了基于专家决策算法的多Agent推荐系统的初步实现。 本文在研究中提出的创新点是：提出了一种应用于电子商务推荐领域的基于多Agent系统的专家决策推荐算法模型。 本文通过对电子商务推荐系统实际应用的研究，针对该领域应用的空白之处，专门提出并设计了一种特定应用的推荐算法——专家决策推荐算法。该算法比较适用于对科技含量较高且用户不经常购买的商品进行推荐。
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。
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