基于電子商務(wù)Web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究.pdf

1、隨著Internet的日益普及和電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)Web站點(diǎn)業(yè)務(wù)的競爭也越來越激烈。由于電子商務(wù)可為數(shù)據(jù)挖掘提供極為豐富的數(shù)據(jù)源，因而如何對大量的電子商務(wù)信息進(jìn)行有效的組織利用，從中抽取感興趣的商業(yè)運(yùn)作模式，以便更好地理解客戶的行為，或改進(jìn)站點(diǎn)結(jié)構(gòu)為客戶提供更多的個性化服務(wù)，已為眾多商家所關(guān)注。 基于Web進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，是在Web環(huán)境下從大量的Web文檔集合和用戶瀏覽網(wǎng)站的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)涵的、未知的、有潛在應(yīng)用價(jià)

2、值的、非平凡模式或信息，因此，開展本研究課題有一定的應(yīng)用價(jià)值和意義。 本文在分析研究電子商務(wù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，較詳細(xì)地闡述了Web數(shù)據(jù)挖掘的概念、方法等相關(guān)技術(shù)，針對基于Web日志的數(shù)據(jù)挖掘模型的缺點(diǎn)，構(gòu)建了一個基于Session的數(shù)據(jù)挖掘模型。并面向開展電子商務(wù)方面的個性化服務(wù)，提出了一種基于相似屬性集聚類算法的推薦系統(tǒng)，并與協(xié)同過濾推薦方法進(jìn)行了比較。該系統(tǒng)可通過獲取用戶對電子商務(wù)網(wǎng)站訪問的頁面序列，構(gòu)建出較高購買者的顧客行