基于電子商務Web的數(shù)據(jù)挖掘技術研究.pdf

1、隨著Internet的日益普及和電子商務的蓬勃發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)Web站點業(yè)務的競爭也越來越激烈。由于電子商務可為數(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信息進行有效的組織利用，從中抽取感興趣的商業(yè)運作模式，以便更好地理解客戶的行為，或改進站點結構為客戶提供更多的個性化服務，已為眾多商家所關注。 基于Web進行數(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)蘊涵的、未知的、有潛在應用價

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用價值和意義。 本文在分析研究電子商務數(shù)據(jù)特點的基礎上，較詳細地闡述了Web數(shù)據(jù)挖掘的概念、方法等相關技術，針對基于Web日志的數(shù)據(jù)挖掘模型的缺點，構建了一個基于Session的數(shù)據(jù)挖掘模型。并面向開展電子商務方面的個性化服務，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)同過濾推薦方法進行了比較。該系統(tǒng)可通過獲取用戶對電子商務網(wǎng)站訪問的頁面序列，構建出較高購買者的顧客行