Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究
这是一篇关于Web使用挖掘,电子商务推荐系统,数据预处理,序列模式的论文, 主要内容为电子商务的流行使数据挖掘成为商业竞争中一项必不可少的技术。用户对网站的访问产生了海量的原始数据,这些数据以Web日志文件格式存储于Web服务器中,没有数据挖掘技术便不可能将这些海量数据转化为有用的信息。本论文主要研究Web使用挖掘,因为可以通过Web使用挖掘了解到用户的浏览行为模式,而这恰恰是电子商务推荐系统成败的关键。Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web日志文件上的应用,其目的是从中获取有价值的信息为电子商务推荐系统所用。 本文首先提出了一个电子商务推荐系统的体系结构,然后详细讲解了该系统中各个模块的构造、功能以及如何相互协作从而最终完成推荐任务。并着重研究了数据预处理和序列模式挖掘的实现。数据预处理是Web使用挖掘过程中关键一步,其处理结果的质量直接影响后续步骤比如事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘等的效果。提出了数据预处理算法USIA,不但在一次处理过程中可以识别出用户和会话,而且实验证明其处理效率较高而且识别准确。 为了满足关联规则和序列模式挖掘的需要,提出了一个简洁但是高效的算法Predictor。经第一阶段实验检验基本满足了页面实时推荐的需要,而且该算法同时实现了数据的增量挖掘。所有实验数据完全为实际网站Web日志数据,非模拟生成,进一步保证了实验结果的准确性和可靠性。
Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用
这是一篇关于Web使用挖掘,Web日志,推荐系统,决策树,关联规则的论文, 主要内容为个性化的电子商务推荐系统是根据用户行为特征为用户提供一对一的服务,帮助用户找到所需的商品,从而顺利完成购买过程。商家通过推荐系统能提高电子商务系统的销售,保持与客户的联系,提高用户的忠诚度和满意度。 电子商务推荐系统在各大零售网站中都得到了广泛的应用,但同时也面临一系列的挑战。电子商务为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂。一方面,用户面对大量的商品,要找到自己需要的商品变得越来越困难,通常要通过多次浏览才能找到满足自己需求的商品;另一方面商家面对大量电子数据信息也不能全面了解用户的个人需求,无法维护稳定的客户关系。 本文对Web日志记录进行分析发现用户访问Web页面的模式。通过分析和研究Web日志记录中的用户访问规律,来识别电子商务的潜在客户。根据用户访问Web的记录挖掘用户的兴趣关联规则并作为对用户行为进行预测的依据,为特定的用户产生一些特定的Web页面,加快用户获取页面的速度。本文对电子商务推荐算法以及电子商务推荐系统结构进行了有益的研究和探索,主要研究工作及成果体现在: (1)提出了客户选择问题。选出最有可能购买商品的客户,作为目标客户,也就是最终会得到推荐的客户; (2)改进了传统的关联规则算法。改进并实现了频繁项目集生成算法和强关联规则生成算法。并且在改进算法的基础上建立和实现了产品关联模型; (3)对多模型推荐系统的整合并加以实现。系统利用了客户偏好模型和产品关联模型,为每个客户对每个产品都产生了匹配值,这样,在推荐时,为每个客户选择匹配值大者进行推荐。
基于Web的工程绿化图形信息管理系统的研建
这是一篇关于工程绿化图形管理,SSH组合框架,Web使用挖掘,FP-Growth算法的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,计算机辅助设计、网络和数据库技术的广泛应用,在工程绿化设计领域,图形、图纸的运用越来越多。这些图形文件数量庞大,种类众多,管理复杂,检索,查阅十分不便,不利于同行业之间的信息交流。图形数据集中、归一化管理是设计单位数据管理的重要组成部分,而传统的手工或者C/S结构的图形管理系统,已经不能满足网络时代,利用Internet实现图形高度共享的要求。如何实现设计单位的信息自动化管理,提高工作效率成为亟待解决的问题。 本文首先对JavaEE多层架构做了简要介绍,同时对JavaEE中引入框架技术的原因和目前主流的开源框架：Struts2、Spring和Hibernate进行了分析,在介绍了它们各自的特点后,把它们整合,形成SSH多层应用框架,在充分发挥各框架的特点的同时,降低了层与层之间的耦合。基于JavaEE构建的Web系统能够跨越平台的边界和各种异构的操作系统,具有：方便部署,容易扩展,易于维护,成本低廉的优势,既可以作为工程设计单位整体PDM系统的一个功能模块,也可以独立架设,单独运行。 用户在使用系统的同时,都会在系统留有“痕迹”,这些“痕迹”提供了用户的使用记录,即日志信息。通过对这些日志信息进行分析、挖掘,可以了解用户的浏览行为,找到用户的个人喜好,发现用户访问之间的关联规则,以上这些通过对Web的使用挖掘都可以实现,并进一步对用户的访问行为做出推测,针对本系统而言,就可以在用户访问某个图形的同时,根据以往用户使用记录,通过对日志的Web挖掘,得到与之关联的图形,并向用户推荐,有效的提高系统的服务水平,更好的为用户服务。
基于Web的工程绿化图形信息管理系统的研建
这是一篇关于工程绿化图形管理,SSH组合框架,Web使用挖掘,FP-Growth算法的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,计算机辅助设计、网络和数据库技术的广泛应用,在工程绿化设计领域,图形、图纸的运用越来越多。这些图形文件数量庞大,种类众多,管理复杂,检索,查阅十分不便,不利于同行业之间的信息交流。图形数据集中、归一化管理是设计单位数据管理的重要组成部分,而传统的手工或者C/S结构的图形管理系统,已经不能满足网络时代,利用Internet实现图形高度共享的要求。如何实现设计单位的信息自动化管理,提高工作效率成为亟待解决的问题。 本文首先对JavaEE多层架构做了简要介绍,同时对JavaEE中引入框架技术的原因和目前主流的开源框架：Struts2、Spring和Hibernate进行了分析,在介绍了它们各自的特点后,把它们整合,形成SSH多层应用框架,在充分发挥各框架的特点的同时,降低了层与层之间的耦合。基于JavaEE构建的Web系统能够跨越平台的边界和各种异构的操作系统,具有：方便部署,容易扩展,易于维护,成本低廉的优势,既可以作为工程设计单位整体PDM系统的一个功能模块,也可以独立架设,单独运行。 用户在使用系统的同时,都会在系统留有“痕迹”,这些“痕迹”提供了用户的使用记录,即日志信息。通过对这些日志信息进行分析、挖掘,可以了解用户的浏览行为,找到用户的个人喜好,发现用户访问之间的关联规则,以上这些通过对Web的使用挖掘都可以实现,并进一步对用户的访问行为做出推测,针对本系统而言,就可以在用户访问某个图形的同时,根据以往用户使用记录,通过对日志的Web挖掘,得到与之关联的图形,并向用户推荐,有效的提高系统的服务水平,更好的为用户服务。
基于Web使用挖掘的个性化推荐系统
这是一篇关于Web使用挖掘,Web推荐系统,事务聚类,用户浏览模式挖掘的论文, 主要内容为信息过载和资源迷向己经成为制约人们高效使用Internet信息的瓶颈。信息过载是指用户面对太多的信息难以及时地消化、吸收;资源迷向是指用户不知道如何确切地表达对网上资源的需求,也不知道如何准确有效地寻找资源。而个性化推荐系统能够根据用户的兴趣偏好主动推荐他所需的资料。它的出现解决了人们寻找信息难的问题。 本文设计并实现了一个基于Web使用挖掘的个性化推荐系统原型,即从Web Log文件中挖掘出用户感兴趣的浏览模式,在线向用户提供推荐服务,指导用户的浏览,提高搜索效率和准确率。本系统分为三个功能模块:1)数据预处理模块。它是Web使用挖掘的第一阶段,包括数据净化、用户识别、会话识别、路径补充和事务识别。本文分析了各个步骤的目的、方法,并给出了每个步骤的实现算法。2)模式挖掘模块。该模块实现了FCC事务聚类算法和用户浏览模式挖掘算法,挖掘出了事务聚类集和偏爱路径集。同时本文探讨了偏爱度与传统置信度的优缺点,实现了对用户浏览模式挖掘算法的改进。3)在线推荐模块。该模块采集当前用户的访问路径,利用推荐算法自动生成推荐页面,在线提供给用户,从而指导用户的浏览。本模块实现了基于事务聚类的推荐算法和基于偏爱路径的推荐算法。其中,在基于事务聚类的推荐算法中考虑了用户访问的顺序性,并引进了关联规则,使推荐的结果更为准确。 最后,本文总结了工作尚存的不足,并指出了个性化推荐系统的研究方向、应用前景。
基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究与实现
这是一篇关于Web使用挖掘,关联规则,聚类,个性化推荐的论文, 主要内容为随着Internet的快速发展和广泛应用，WWW（World Wide Web万维网）已经积累了数据巨大、领域广泛、内容丰富的信息，并成为人们获得信息与服务的重要途径。然而Web信息具有形式多种多样、更新速度较快、冗余垃圾信息较多的特点，也使得Web用户难以快速获得所需的知识信息。如何快速有效满足用户的信息需求，提供高效的信息服务，越来越受到大家的高度关注，并引起人们的足够重视。 传统的信息服务方式主要依赖于搜索引擎对Web信息进行检索，将过滤后的信息提供给用户，但这种方法没有考虑到Web用户的多样性，各个用户的背景、习惯、访问目的是不一样的，提供大众化的通用信息服务难以满足不同用户的需求，需要面向用户提供有针对性的个性化信息服务。针对这一问题，本文对基于Web使用挖掘的个性化技术进行了有益的探索和研究。 首先，该文介绍了Web使用挖掘理论和应用范围，重点研究和分析了Web使用挖掘的处理流程，概述了个性化服务理论和要求，并对Web使用挖掘在个性化推荐服务中的处理过程进行了深入分析。 其次，该文分别以关联规则和聚类两种方式对个性化推荐算法进行了深入研究，在关联规则方式中，分析了Apriori算法的不足之处，提出了剪枝优化和事务压缩改进策略，给出了改进算法应用于挖掘用户频繁访问路径；在聚类方式中，设计了用户页面兴趣度的表示与计算方法、用户使用事务集的形成方法，提出了一种改进的层次聚类算法，并应用于基于用户使用事务集的聚类分析中，给出了结合用户使用文档集的个性化推荐服务策略。 然后，该文阐述了基于Web使用挖掘的个性化推荐服务系统的设计思想，分析设计了系统主要组成模块，并对各模块进行了详细介绍，包括用户识别、行为数据收集、用户偏好分析和个性化信息推荐。 最后，通过结合中小企业信息化资源平台后台管理系统进行再次开发，在SSH(Struts，Spring，Hibernate)框架上实现了个性化推荐服务系统，并以平台用户的使用记录数据对系统进行了实验分析，推荐服务结果与用户的实际访问情况基本相符，验证了推荐算法的有效性和个性化推荐服务系统的实用性。
Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用
这是一篇关于Web使用挖掘,Web日志,推荐系统,决策树,关联规则的论文, 主要内容为个性化的电子商务推荐系统是根据用户行为特征为用户提供一对一的服务,帮助用户找到所需的商品,从而顺利完成购买过程。商家通过推荐系统能提高电子商务系统的销售,保持与客户的联系,提高用户的忠诚度和满意度。 电子商务推荐系统在各大零售网站中都得到了广泛的应用,但同时也面临一系列的挑战。电子商务为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂。一方面,用户面对大量的商品,要找到自己需要的商品变得越来越困难,通常要通过多次浏览才能找到满足自己需求的商品;另一方面商家面对大量电子数据信息也不能全面了解用户的个人需求,无法维护稳定的客户关系。 本文对Web日志记录进行分析发现用户访问Web页面的模式。通过分析和研究Web日志记录中的用户访问规律,来识别电子商务的潜在客户。根据用户访问Web的记录挖掘用户的兴趣关联规则并作为对用户行为进行预测的依据,为特定的用户产生一些特定的Web页面,加快用户获取页面的速度。本文对电子商务推荐算法以及电子商务推荐系统结构进行了有益的研究和探索,主要研究工作及成果体现在: (1)提出了客户选择问题。选出最有可能购买商品的客户,作为目标客户,也就是最终会得到推荐的客户; (2)改进了传统的关联规则算法。改进并实现了频繁项目集生成算法和强关联规则生成算法。并且在改进算法的基础上建立和实现了产品关联模型; (3)对多模型推荐系统的整合并加以实现。系统利用了客户偏好模型和产品关联模型,为每个客户对每个产品都产生了匹配值,这样,在推荐时,为每个客户选择匹配值大者进行推荐。
基于Web使用挖掘的在线报名推荐系统的研究与实现
这是一篇关于Web使用挖掘,关联规则,Apriori算法,在线报名推荐系统的论文, 主要内容为伴随着互联网技术的不断发展,电子商务也取得了巨大的发展。人们在享受电子商务带来便捷的同时,也不得不面对电子商务站点上的商品不断增加,要找到自己所需商品越来越困难。另外,对于企业来说,他们要想在电子商务中取得优势,就必须更好的掌握顾客的特点以及市场的发展趋势。这些信息都可以根据历来顾客在网站服务器上留下的日志文件分析得到。但是浏览者的每一次鼠标点击都会在日志文件中留下一条记录,一个较大型的电子商务网站每天至少要产生上百万条记录。面对如此庞大的数据量,使用人工的方法根本不可能从中得到任何信息! 为了更好的利用这些数据,我们使用了Web数据挖掘技术进行处理,通过对用户使用模式的发掘,我们可以得到用户的访问模式,利用聚类技术对访问者进行聚簇,然后根据簇内用户的点击习惯,选择簇内用户购买率较高的商品推荐给簇内其他用户;另外,利用Apriori算法在簇内的事务数据库中寻找关联规则,根据用户当前的购物行为预测其购买趋势,主动进行推荐,以提高用户在站点多次购物的机率。 论文从数据挖掘开始入手,讨论了数据挖掘技术的研究背景、意义以及国内外发展现状,然后针对电子商务的具体情况,具体研究了挖掘技术在电子商务中的应用。课题研究过程中,主要研究了关联规则在数据挖掘中的意义以及经典的关联规则算法Apriori算法的研究与实现;在Web数据挖掘中常用的技术和分析方法;以及基于浏览行为的电子商务推荐系统的架构与内部算法的实现,和实际应用中的意义。通过Web使用挖掘得到的知识模式,我们使用电子商务推荐系统为顾客提供个性化的推荐服务,能够提高顾客对网站的归属感和满意度,同时可以增加站点的竞争力;企业通过在电子商务站点上挖掘到的信息,可以更好的掌握市场动态,为企业更好的做出决策提供建设性的指导意见,具有很强的实用性。
基于Web的工程绿化图形信息管理系统的研建
这是一篇关于工程绿化图形管理,SSH组合框架,Web使用挖掘,FP-Growth算法的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,计算机辅助设计、网络和数据库技术的广泛应用,在工程绿化设计领域,图形、图纸的运用越来越多。这些图形文件数量庞大,种类众多,管理复杂,检索,查阅十分不便,不利于同行业之间的信息交流。图形数据集中、归一化管理是设计单位数据管理的重要组成部分,而传统的手工或者C/S结构的图形管理系统,已经不能满足网络时代,利用Internet实现图形高度共享的要求。如何实现设计单位的信息自动化管理,提高工作效率成为亟待解决的问题。 本文首先对JavaEE多层架构做了简要介绍,同时对JavaEE中引入框架技术的原因和目前主流的开源框架：Struts2、Spring和Hibernate进行了分析,在介绍了它们各自的特点后,把它们整合,形成SSH多层应用框架,在充分发挥各框架的特点的同时,降低了层与层之间的耦合。基于JavaEE构建的Web系统能够跨越平台的边界和各种异构的操作系统,具有：方便部署,容易扩展,易于维护,成本低廉的优势,既可以作为工程设计单位整体PDM系统的一个功能模块,也可以独立架设,单独运行。 用户在使用系统的同时,都会在系统留有“痕迹”,这些“痕迹”提供了用户的使用记录,即日志信息。通过对这些日志信息进行分析、挖掘,可以了解用户的浏览行为,找到用户的个人喜好,发现用户访问之间的关联规则,以上这些通过对Web的使用挖掘都可以实现,并进一步对用户的访问行为做出推测,针对本系统而言,就可以在用户访问某个图形的同时,根据以往用户使用记录,通过对日志的Web挖掘,得到与之关联的图形,并向用户推荐,有效的提高系统的服务水平,更好的为用户服务。
基于Web使用挖掘的个性化推荐服务研究与实现
这是一篇关于Web使用挖掘,关联规则,聚类,个性化推荐的论文, 主要内容为随着Internet的快速发展和广泛应用，WWW（World Wide Web万维网）已经积累了数据巨大、领域广泛、内容丰富的信息，并成为人们获得信息与服务的重要途径。然而Web信息具有形式多种多样、更新速度较快、冗余垃圾信息较多的特点，也使得Web用户难以快速获得所需的知识信息。如何快速有效满足用户的信息需求，提供高效的信息服务，越来越受到大家的高度关注，并引起人们的足够重视。 传统的信息服务方式主要依赖于搜索引擎对Web信息进行检索，将过滤后的信息提供给用户，但这种方法没有考虑到Web用户的多样性，各个用户的背景、习惯、访问目的是不一样的，提供大众化的通用信息服务难以满足不同用户的需求，需要面向用户提供有针对性的个性化信息服务。针对这一问题，本文对基于Web使用挖掘的个性化技术进行了有益的探索和研究。 首先，该文介绍了Web使用挖掘理论和应用范围，重点研究和分析了Web使用挖掘的处理流程，概述了个性化服务理论和要求，并对Web使用挖掘在个性化推荐服务中的处理过程进行了深入分析。 其次，该文分别以关联规则和聚类两种方式对个性化推荐算法进行了深入研究，在关联规则方式中，分析了Apriori算法的不足之处，提出了剪枝优化和事务压缩改进策略，给出了改进算法应用于挖掘用户频繁访问路径；在聚类方式中，设计了用户页面兴趣度的表示与计算方法、用户使用事务集的形成方法，提出了一种改进的层次聚类算法，并应用于基于用户使用事务集的聚类分析中，给出了结合用户使用文档集的个性化推荐服务策略。 然后，该文阐述了基于Web使用挖掘的个性化推荐服务系统的设计思想，分析设计了系统主要组成模块，并对各模块进行了详细介绍，包括用户识别、行为数据收集、用户偏好分析和个性化信息推荐。 最后，通过结合中小企业信息化资源平台后台管理系统进行再次开发，在SSH(Struts，Spring，Hibernate)框架上实现了个性化推荐服务系统，并以平台用户的使用记录数据对系统进行了实验分析，推荐服务结果与用户的实际访问情况基本相符，验证了推荐算法的有效性和个性化推荐服务系统的实用性。
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