基于web日志挖掘的電子商務個性推薦研究.pdf

1、當今,隨著Internet技術的發(fā)展,電子商務憑借其方便、快捷和無地域限制等優(yōu)勢在全球盛行。近些年,電子商務站點積累了大量web數(shù)據(jù),如何從這些海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價值的信息,已經(jīng)成為商家關注的熱點問題。web挖掘就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術從web數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式。本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術,對電子商務網(wǎng)站的web服務器日志進行研究分析,發(fā)現(xiàn)用戶的訪問模式,為更好的了解客戶需求、滿足客戶需求提供了支持和幫助。論文系統(tǒng)介紹了web挖掘和電子

2、商務的相關知識,并分析了現(xiàn)有的層次聚類算法和FCM聚類算法的優(yōu)缺點,針對凝聚層次聚類算法的不足,提出改進的層次聚類算法,節(jié)約了存儲空間并提高了執(zhí)行速度;針對傳統(tǒng)的FCM算法的評估價值函數(shù)只考慮了類內(nèi)距離,而忽略了類間距離對聚類結(jié)果的影響的問題,提出一種新的價值函數(shù),綜合考慮了類內(nèi)和類間距離對聚類結(jié)果的影響;最后,本文將改進后的層次聚類算法和改進的FCM算法結(jié)合起來,提出一種新的算法NHMF算法,并進行了實例應用得出用戶聚類模型,為網(wǎng)站個