基于B/S架构和Web挖掘的用户需求定制系统研究
这是一篇关于ssh,web数据挖掘,apriori,电子商务的论文, 主要内容为随着Internet的普及和发展,电子商务已日益进入人们的生活,如何优化系统结构、提高系统效益、为客户提供更多更好的个性化服务,成为电子商务系统迫切解决的问题。 本课题采用B/S(Browser/Server)架构,本文使用SSH框架来构建一个提供个性化服务的客户需求定制系统Easy Installer。SSH框架是现在很常用的一种开源的web应用程序开发框架,它包括Struts、 Spring及Hibernate,它们分别代表表示层、业务逻辑层以及数据持久层,使用SSH框架可以大大的提高软件的封装性以及灵活性,从而使软件变得可维护及可扩展。 此外,为了优化用户体验,采用Web挖掘技术,对数据库中采集到的用户需求进行分析,通过对数据的清理、整理和转换,利用Apriori算法,找出项目包之间的关联规则,实现根据用户习惯提供客户选择的个性化服务。Apriori算法是关联规则数据挖掘中最具代表性的一种算法,然而Apriori算法有两大缺点：1、需要重复的多次扫描数据库以确定候选项集的支持数；2、频繁2-项集的生成时间过长。本文针对这两点提出了一种新的算法,提高了算法的运行效率。 Easy Installer能使用户方便地利用浏览器选择相关项目,通过与后台服务器端的连接,根据用户的需求定制出相应的应用程序,并将用户需求和应用程序信息导入到数据库中,然后根据导入的信息导出一个自动安装压缩包,传送给用户,这样用户只需双击安装就可以把用户定制的应用程序安装到客户机上。Easy Installer主要分为输入页面管理部分和输出页面管理部分,其中输入页面管理部分包括项目信息(操作系统环境、语言等)、产品名称、版本,以及添加压缩包和相应的静默安装命令；输出页面管理部分包括导出包部分搜索部分并来提供应用程序包供客户选择。在Easy Installer中使用改进的Apriori算法以后,系统会根据用户的行为进行数据挖掘,从而得出一些规律并由此推荐相应的商品给用户,提高了用户体验。
基于web挖掘的电子商务个性化推荐系统研究
这是一篇关于web数据挖掘,日志挖掘,模糊聚类,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。在日趋激烈的竞争环境下,商品推荐系统能有效留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的销售力及竞争力。 商品推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景,逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,商品推荐系统也面临一系列挑战。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文在以下三个方面对电子商务推荐系统进行了有益的探索和研究。 第一,详细分析了数据挖掘技术的特点和web挖掘的优越性及其在电子商务中的重要作用。然后对电子商务推荐系统进行了介绍和分析,并说明其工作流程。第二,给出了电子商务推荐系统的体系结构框架。在介绍了电子商务推荐系统的概念之后,从日志预处理、模式发现、模式分析和模式应用的各个阶段说明了电子商务推荐系统的工作流程和关键技术。 第三,给出了适合Web日志挖掘的推荐算法。针对电子商务推荐系统面临的实时性挑战,利用模糊聚类技术,对Markov模型进行了分析和改进,利用其对web数据进行分析处理。文中在分析该算法特点之后给出了算法的描述,并说明了该算法的优缺点和改进的方向。 但该模型中仍有许多不足之处有待改进:特别是准确性和效率问题。其中提高算法的效率是当前聚类领域中研究的又一个重要问题。随着对Web日志数据的分析和研究的不断深入,我们相信面向用户的电子商务个性化推荐服务将会更加完善。
基于Web数据挖掘商务网站推荐系统的研究
这是一篇关于web数据挖掘,web访问信息挖掘,web内容挖掘,电子商务,CRM推荐系统,CORBA规范,B/S三层结构,动态模式,静态规则模式,推荐值,推荐集,会话期,聚类,事务识别的论文, 主要内容为进入21世纪后，随着网络的普及，电子商务的发展越来越多的引起研究者们的关注，期望能够在这种新型的商务模式下，利用它诸多的优点，获得更多的客户以提高收益。但是电子商务在加速社会电子化进程的同时，也使“数据爆炸”问题进一步加剧。电子商务模式下激烈的竞争趋势要求对这些信息进行实时和深层的分析。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，以指导他们的决策行为。web数据挖掘就在这样的背景下与电子商务结合在一起，它是在Internet出现后产生的数据挖掘一个新的分支，主要研究在Internet网络上，对各种数据源，如web日志、用户登记信息、页面内容等，利用数据挖掘技术寻找网络上数据间各种隐含的知识模式和获取一些预测性信息。把web数据挖掘用于电子商务，可以帮助指导站点改进服务、调整结构和实施有针对性的商业行为，以更好地满足访问者的需求。 在电子商务模式下，保持老客户的同时获得新客户的难度更大，因此从客户关系管理(Customer Relationship Management，简称CRM)的各个方面建立起与客户的良好关系，提高客户的忠诚度显得非常的重要。而建立与客户的良好关系可以表现为了解用户偏好、向客户提供个性化的服务、推荐它们感兴趣的商品、帮助他们能够便捷地找到所需商品等方面。要能够做到这些，要求站点有一个能够分析用户偏好、行为等信息，并且自动根据这些信息向用户提供“推送”服务的推荐系统。构建这样一个推荐系统，是近几年来计算机技术在电子商务领域中研究的一个热点，本文正是基于这样一个背景开展研究的。 在本论文中，首先给出了国内外的研究现状和论文本身的意义，以及相关的理论支持。接着，考虑在Internet上web站点的各种特点、用户和数据多样性的特点以及网络处理的分布性，构建了一个基于web数据挖掘的商务网站推荐系统模型，并对系统中各模块的功能给予了详尽的说明，同时用CORBA规范集成各 基于web数据挖掘两务网站推荐系统的研究 摘要 个模块为一个B／S三层结构的推荐系统，将其分成客户层、服务器层和数据层。 在这个系统中重点描述了推荐引擎（Recommendation Engine）模块和会话期管理 （SCSSIOll M啊＊f）模块。 论文接下来阐述了利用web数据挖掘技术（包括web usage mining和web content mining）分析 web站点上的各种数据（包括服务器日志、商品数据库、用 户数据库、购物车），获得有关用户对于商品的偏好、商品之间关系等的模式知 识。另一方面，论文还讨论了非数据挖掘方法产生的另一种以规则形式存在的模 式，在文中称为静态模式，它是站点经营人员营销思想的一个体现。基于这些模 式，论文提出了针对站点注册用户和非注册用户的不同推荐策略，并产生了相应 的某物品对于当前用户推荐值的推荐计算公式以及相应的推荐算法，由此得到针 对某个用户的推荐。 然后，论文对推荐公式做了相关验证性试验，验证公式的客观描述能力，说 明了推荐公式的有效性。此外，还编写了部分程序，以支持随意构造静态规则模 式。最后是工作小结和未来展望。
基于B/S架构和Web挖掘的用户需求定制系统研究
这是一篇关于ssh,web数据挖掘,apriori,电子商务的论文, 主要内容为随着Internet的普及和发展,电子商务已日益进入人们的生活,如何优化系统结构、提高系统效益、为客户提供更多更好的个性化服务,成为电子商务系统迫切解决的问题。 本课题采用B/S(Browser/Server)架构,本文使用SSH框架来构建一个提供个性化服务的客户需求定制系统Easy Installer。SSH框架是现在很常用的一种开源的web应用程序开发框架,它包括Struts、 Spring及Hibernate,它们分别代表表示层、业务逻辑层以及数据持久层,使用SSH框架可以大大的提高软件的封装性以及灵活性,从而使软件变得可维护及可扩展。 此外,为了优化用户体验,采用Web挖掘技术,对数据库中采集到的用户需求进行分析,通过对数据的清理、整理和转换,利用Apriori算法,找出项目包之间的关联规则,实现根据用户习惯提供客户选择的个性化服务。Apriori算法是关联规则数据挖掘中最具代表性的一种算法,然而Apriori算法有两大缺点：1、需要重复的多次扫描数据库以确定候选项集的支持数；2、频繁2-项集的生成时间过长。本文针对这两点提出了一种新的算法,提高了算法的运行效率。 Easy Installer能使用户方便地利用浏览器选择相关项目,通过与后台服务器端的连接,根据用户的需求定制出相应的应用程序,并将用户需求和应用程序信息导入到数据库中,然后根据导入的信息导出一个自动安装压缩包,传送给用户,这样用户只需双击安装就可以把用户定制的应用程序安装到客户机上。Easy Installer主要分为输入页面管理部分和输出页面管理部分,其中输入页面管理部分包括项目信息(操作系统环境、语言等)、产品名称、版本,以及添加压缩包和相应的静默安装命令；输出页面管理部分包括导出包部分搜索部分并来提供应用程序包供客户选择。在Easy Installer中使用改进的Apriori算法以后,系统会根据用户的行为进行数据挖掘,从而得出一些规律并由此推荐相应的商品给用户,提高了用户体验。
基于Web数据挖掘商务网站推荐系统的研究
这是一篇关于web数据挖掘,web访问信息挖掘,web内容挖掘,电子商务,CRM推荐系统,CORBA规范,B/S三层结构,动态模式,静态规则模式,推荐值,推荐集,会话期,聚类,事务识别的论文, 主要内容为进入21世纪后，随着网络的普及，电子商务的发展越来越多的引起研究者们的关注，期望能够在这种新型的商务模式下，利用它诸多的优点，获得更多的客户以提高收益。但是电子商务在加速社会电子化进程的同时，也使“数据爆炸”问题进一步加剧。电子商务模式下激烈的竞争趋势要求对这些信息进行实时和深层的分析。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，以指导他们的决策行为。web数据挖掘就在这样的背景下与电子商务结合在一起，它是在Internet出现后产生的数据挖掘一个新的分支，主要研究在Internet网络上，对各种数据源，如web日志、用户登记信息、页面内容等，利用数据挖掘技术寻找网络上数据间各种隐含的知识模式和获取一些预测性信息。把web数据挖掘用于电子商务，可以帮助指导站点改进服务、调整结构和实施有针对性的商业行为，以更好地满足访问者的需求。 在电子商务模式下，保持老客户的同时获得新客户的难度更大，因此从客户关系管理(Customer Relationship Management，简称CRM)的各个方面建立起与客户的良好关系，提高客户的忠诚度显得非常的重要。而建立与客户的良好关系可以表现为了解用户偏好、向客户提供个性化的服务、推荐它们感兴趣的商品、帮助他们能够便捷地找到所需商品等方面。要能够做到这些，要求站点有一个能够分析用户偏好、行为等信息，并且自动根据这些信息向用户提供“推送”服务的推荐系统。构建这样一个推荐系统，是近几年来计算机技术在电子商务领域中研究的一个热点，本文正是基于这样一个背景开展研究的。 在本论文中，首先给出了国内外的研究现状和论文本身的意义，以及相关的理论支持。接着，考虑在Internet上web站点的各种特点、用户和数据多样性的特点以及网络处理的分布性，构建了一个基于web数据挖掘的商务网站推荐系统模型，并对系统中各模块的功能给予了详尽的说明，同时用CORBA规范集成各 基于web数据挖掘两务网站推荐系统的研究 摘要 个模块为一个B／S三层结构的推荐系统，将其分成客户层、服务器层和数据层。 在这个系统中重点描述了推荐引擎（Recommendation Engine）模块和会话期管理 （SCSSIOll M啊＊f）模块。 论文接下来阐述了利用web数据挖掘技术（包括web usage mining和web content mining）分析 web站点上的各种数据（包括服务器日志、商品数据库、用 户数据库、购物车），获得有关用户对于商品的偏好、商品之间关系等的模式知 识。另一方面，论文还讨论了非数据挖掘方法产生的另一种以规则形式存在的模 式，在文中称为静态模式，它是站点经营人员营销思想的一个体现。基于这些模 式，论文提出了针对站点注册用户和非注册用户的不同推荐策略，并产生了相应 的某物品对于当前用户推荐值的推荐计算公式以及相应的推荐算法，由此得到针 对某个用户的推荐。 然后，论文对推荐公式做了相关验证性试验，验证公式的客观描述能力，说 明了推荐公式的有效性。此外，还编写了部分程序，以支持随意构造静态规则模 式。最后是工作小结和未来展望。
基于web挖掘的电子商务个性化推荐系统研究
这是一篇关于web数据挖掘,日志挖掘,模糊聚类,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。在日趋激烈的竞争环境下,商品推荐系统能有效留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的销售力及竞争力。 商品推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景,逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,商品推荐系统也面临一系列挑战。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文在以下三个方面对电子商务推荐系统进行了有益的探索和研究。 第一,详细分析了数据挖掘技术的特点和web挖掘的优越性及其在电子商务中的重要作用。然后对电子商务推荐系统进行了介绍和分析,并说明其工作流程。第二,给出了电子商务推荐系统的体系结构框架。在介绍了电子商务推荐系统的概念之后,从日志预处理、模式发现、模式分析和模式应用的各个阶段说明了电子商务推荐系统的工作流程和关键技术。 第三,给出了适合Web日志挖掘的推荐算法。针对电子商务推荐系统面临的实时性挑战,利用模糊聚类技术,对Markov模型进行了分析和改进,利用其对web数据进行分析处理。文中在分析该算法特点之后给出了算法的描述,并说明了该算法的优缺点和改进的方向。 但该模型中仍有许多不足之处有待改进:特别是准确性和效率问题。其中提高算法的效率是当前聚类领域中研究的又一个重要问题。随着对Web日志数据的分析和研究的不断深入,我们相信面向用户的电子商务个性化推荐服务将会更加完善。
基于web挖掘的电子商务个性化推荐系统研究
这是一篇关于web数据挖掘,日志挖掘,模糊聚类,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。在日趋激烈的竞争环境下,商品推荐系统能有效留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的销售力及竞争力。 商品推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景,逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,但是随着电子商务系统规模的进一步扩大,商品推荐系统也面临一系列挑战。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文在以下三个方面对电子商务推荐系统进行了有益的探索和研究。 第一,详细分析了数据挖掘技术的特点和web挖掘的优越性及其在电子商务中的重要作用。然后对电子商务推荐系统进行了介绍和分析,并说明其工作流程。第二,给出了电子商务推荐系统的体系结构框架。在介绍了电子商务推荐系统的概念之后,从日志预处理、模式发现、模式分析和模式应用的各个阶段说明了电子商务推荐系统的工作流程和关键技术。 第三,给出了适合Web日志挖掘的推荐算法。针对电子商务推荐系统面临的实时性挑战,利用模糊聚类技术,对Markov模型进行了分析和改进,利用其对web数据进行分析处理。文中在分析该算法特点之后给出了算法的描述,并说明了该算法的优缺点和改进的方向。 但该模型中仍有许多不足之处有待改进:特别是准确性和效率问题。其中提高算法的效率是当前聚类领域中研究的又一个重要问题。随着对Web日志数据的分析和研究的不断深入,我们相信面向用户的电子商务个性化推荐服务将会更加完善。
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