電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中的若干關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、目前，眾多的實(shí)際應(yīng)用已證明，數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)等方面具有著極高的商業(yè)價(jià)值和重要研究意義，并且已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。而針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的算法也層出不窮，尤其是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。在挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)，比較常用的經(jīng)典挖掘算法是Apriori算法。對(duì)于Apriori算法，其關(guān)鍵步驟是根據(jù)最小支持度獲取頻繁項(xiàng)集，且在目前大多數(shù)算法中，最小支持度的確定一般是根據(jù)用戶的挖掘經(jīng)驗(yàn)而被人為進(jìn)行設(shè)定。該做法無(wú)疑會(huì)給挖掘的結(jié)果帶來(lái)比較大的偏差。有時(shí)，該誤差甚至

2、是致命性的。因此，如何使最小支持度因被人為設(shè)定而產(chǎn)生的誤差及其影響最小呢？于是，針對(duì)在電子商務(wù)應(yīng)用的過(guò)程中所產(chǎn)生的有關(guān)問(wèn)題，本文展開(kāi)了較為詳細(xì)的研討，并通過(guò)充分利用各數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等方法加以解決，其具體工作目的、研究思路及結(jié)果分為如下幾方面:
　　 (1)算法設(shè)計(jì)模式方面。為有效提高算法設(shè)計(jì)的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性，避免算法設(shè)計(jì)混亂，減少算法設(shè)計(jì)上的誤差因素影響，通過(guò)探討了裝飾模式與策略模式及適配器模式的結(jié)合，文中提出了三個(gè)方案，并對(duì)

3、其可行性及性能進(jìn)行了詳細(xì)分析與比較。最后，本文選用了效率相對(duì)較高的方案三應(yīng)用到所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)中，并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　 (2)軟件復(fù)雜度及AOP(Aspect Oriented Program)方面。為有力控制系統(tǒng)復(fù)雜度水平過(guò)高，使系統(tǒng)中模塊間保持高內(nèi)聚、低耦合，避免算法的冗余度過(guò)高，減輕其他誤差因素對(duì)算法的影響，本項(xiàng)工作據(jù)課題的特點(diǎn)及其需求情況，研討了軟件復(fù)雜度的幾項(xiàng)重要指標(biāo)，并希望用AOP達(dá)到該部分預(yù)期目標(biāo)。通過(guò)使用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的

4、層次分析法，本部分定量分析了AOP對(duì)軟件復(fù)雜度水平降低的重要作用。實(shí)驗(yàn)證明，AOP已使系統(tǒng)達(dá)到了預(yù)期效果。
　　 (3)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則算法方面。在挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)，最小支持度的重新確定問(wèn)題已有通過(guò)采用牛頓插值算法進(jìn)行逆向自學(xué)習(xí)解決，但因牛頓插值算法在確定點(diǎn)值時(shí)需多次對(duì)整個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行掃描，其所產(chǎn)生的掃描數(shù)據(jù)量是巨大的。所以，該算法直接影響了整個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的時(shí)間復(fù)雜度。因此，本部分的主要工作是利用分塊算法解決支持度逆向自學(xué)習(xí)時(shí)

5、的高時(shí)間復(fù)雜度問(wèn)題，并就點(diǎn)值誤差所引起的凸點(diǎn)問(wèn)題通過(guò)借用哈希表沖突處理方法的思想進(jìn)行解決，使實(shí)驗(yàn)結(jié)果屬于誤差可控范圍，減小挖掘算法的時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)證明，該改善方案是可行的，有效的。
　　 (4)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。為了證明上述各項(xiàng)研討成果能達(dá)到預(yù)期水平，本文開(kāi)發(fā)了一個(gè)電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)過(guò)程及實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)的對(duì)比、分析與繪圖，與目前現(xiàn)有方法相比，上述各項(xiàng)改善工作是切實(shí)可行的，富有成效的。
　　 文尾之處對(duì)本論文開(kāi)展的各項(xiàng)工作