電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)聚類協(xié)同過(guò)濾算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的革新，電子商務(wù)也隨著迅猛發(fā)展，網(wǎng)上購(gòu)物已經(jīng)成為一種新的購(gòu)物形式。伴隨著電子商務(wù)的發(fā)展，網(wǎng)上商品的種類也日益繁多，電子商務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜。在如此之多的商品中如果選取滿意的商品就成為了一個(gè)值得關(guān)注的問(wèn)題，買家選取滿意的商品十分困難，賣家想在競(jìng)爭(zhēng)激烈的電商中保留用戶、提高在用戶中的形象愈發(fā)困難。如何為不同的用戶推薦其喜好的商品、如何提高賣家的信譽(yù)與形象已經(jīng)成為電子商務(wù)研究的熱點(diǎn)。
　　本論文主要對(duì)關(guān)聯(lián)聚類協(xié)同過(guò)濾算法以

2、及電子商務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行研究。首先，分析傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法的缺陷，組合數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法與協(xié)同過(guò)濾算法，提出基于關(guān)聯(lián)聚類的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。算法首先把項(xiàng)目采用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)劃分為不同的類別，然后把對(duì)該類別評(píng)價(jià)過(guò)的所有用戶的評(píng)價(jià)信息映射到這些類別中，分析參數(shù)，形成聚類了的用戶-項(xiàng)目矩陣。然后，在聚類內(nèi)部使用協(xié)同過(guò)濾算法，形成商品推薦。然后，根據(jù)前面的分析設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了關(guān)聯(lián)聚類的協(xié)同過(guò)濾算法，并使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明算法的有效性。同時(shí)，論文研究了電

3、子商務(wù)推薦系統(tǒng)的模型，分析其工作流程，結(jié)合本系統(tǒng)的需求，參照軟件開發(fā)過(guò)程與規(guī)范，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行需求分析、業(yè)務(wù)描述、系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，并將系統(tǒng)分為前臺(tái)服務(wù)與后臺(tái)管理兩大模塊。然后針對(duì)本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)，對(duì)多場(chǎng)景推薦模塊以及模式庫(kù)創(chuàng)建模塊進(jìn)行了問(wèn)題描述、模型設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)，分別對(duì)前期設(shè)計(jì)的系統(tǒng)各個(gè)功能模塊進(jìn)行代碼實(shí)現(xiàn)以及功能的測(cè)試。
　　在關(guān)聯(lián)聚類協(xié)同過(guò)濾算法基礎(chǔ)上，本文的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的不同操作場(chǎng)景，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過(guò)