關聯(lián)規(guī)則挖掘在電子商務中的應用研究.pdf

1、目前,通過 Web 進行商務活動帶來的便利和它所產(chǎn)生的交易速度已成為電子商務迅猛發(fā)展的關鍵推動力.對電子商務交易日志文件的挖掘可以得到關于群體客戶行為和方式的普遍知識,從而改進服務,給客戶個性化的界面,開展有針對性的電子商務以更好的滿足訪問者的需求,擴大商機. 關聯(lián)規(guī)則挖掘(Association Rule Mining)是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個重要分支,其目的是為了發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫中不同商品之間的聯(lián)系規(guī)則,可以用來指導商家科學地安排

2、進貨、庫存以及貨架設計等,在電子商務領域可以用作商品推介等. 目前許多關聯(lián)規(guī)則挖掘系統(tǒng)存在缺點是以僅僅在數(shù)據(jù)內(nèi)容上產(chǎn)生規(guī)則,缺乏領域知識,產(chǎn)生大量的無用的結論.為了解決以上問題,本文提出基于本體的關聯(lián)規(guī)則挖掘.它的優(yōu)點是:(1)對于數(shù)據(jù)的更清晰的概括;(2)產(chǎn)生更少的規(guī)則;(3)可以進行多層次的泛化,得到更有意義的結果,揭示更一般的概念;(4)可以用來挖掘?qū)哟闻c層次之間的關聯(lián)規(guī)則. 本文對基于本體的關聯(lián)規(guī)則挖掘中的3個主

3、要的問題進行了研究:(1)商品分類本體的構建方法和原則,以及使用UNSPSC分類標準作為本體的優(yōu)點;(2)對于產(chǎn)生的規(guī)則使用R-有趣進行精簡,并且進行適當?shù)煤喕?(3)使用改進的Apriori算法實現(xiàn)基于本體的關聯(lián)規(guī)則挖掘的算法. 在使用FoodMart2000進行的實例驗證中,本文使用Java作為開發(fā)語言,使用Jena作為本體引擎,完成了數(shù)據(jù)的預處理,使用T-tree實現(xiàn)了關聯(lián)規(guī)則挖掘算法,實現(xiàn)了R-有趣的規(guī)則精簡,并且在范例