基于Web日志挖掘的購物推薦方法研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了購物方式的變革，越來越多的人在線上挑選商品、購買商品。電子商務(wù)的模式日趨完善，同時(shí)也滲透到了生活中的方方面面，它正朝著越來越智能化、越來越人性化的方向發(fā)展。購物網(wǎng)站從傳統(tǒng)的千人一頁正過渡到千人千頁，每個(gè)用戶因?yàn)閭€(gè)體間的差異，應(yīng)當(dāng)獲得不同的推薦商品。其次，很多年輕用戶無目的性的逛商場(chǎng)行為，更需要在網(wǎng)絡(luò)購物中所體現(xiàn)。
　　Web日志挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究方向。通過統(tǒng)一 Web日志的格式，分析用戶瀏覽行為特征

2、，能夠在 Web日志中找到潛在的、有意義的、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高的信息。這已被廣泛用于電子商務(wù)網(wǎng)站、社交網(wǎng)絡(luò)以及企業(yè)服務(wù)網(wǎng)站等領(lǐng)域。
　　本文介紹了 Web日志挖掘的背景以及個(gè)性化推薦的概況，闡述了數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法與過程，重點(diǎn)研究了關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori算法和 Eclat算法，分析了這兩個(gè)算法的不足，并結(jié)合 Web日志特點(diǎn)和電子商務(wù)網(wǎng)站實(shí)際提出了 W-Eclat算法，然后將其應(yīng)用在微商城項(xiàng)目中。
　　W-Eclat算法根據(jù) Web日