基于Web挖掘的個性化電子商務推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著電子商務的蓬勃發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)的商業(yè)Web站點面臨越來越激烈的競爭，如何以客戶為中心，對大量的電子商務信息進行有效的組織利用，從中抽取知識模式，以便理解顧客的行為需求，從而為客戶提供個性化的服務，成為電子商務發(fā)展中亟待解決的問題。 Web數(shù)據(jù)挖掘就是在這樣的背景下與電子商務結(jié)合在一起，它是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web環(huán)境下的應用，是從大量的Web文檔集合和用戶瀏覽站點的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)蘊涵的、未知的、有潛在應用價值的模式的過程。把Web數(shù)

2、據(jù)挖掘用于電子商務，可以幫助指導站點改進服務、調(diào)整結(jié)構(gòu)和實施有針對性的商業(yè)行為，以更好的滿足訪問者的需求，尤其是個性化的推薦服務。這就要求站點有一個能夠分析用戶偏好、行為等信息，并自動根據(jù)這些信息向用戶提供“推送”服務的推薦系統(tǒng)。構(gòu)建這樣一個推薦系統(tǒng)，是近幾年計算機技術(shù)在電子商務領(lǐng)域中研究的一個熱點，本文正是基于這樣一個背景開展研究的。 本文首先給出了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和論文本身的意義，以及相關(guān)的理論支持。并在研究當前Web數(shù)據(jù)挖

3、掘在電子商務推薦領(lǐng)域最新發(fā)展的基礎(chǔ)上，研究并提出了一個綜合了Web的使用挖掘和內(nèi)容挖掘，采用CORBA和EJB集成的三層B／S結(jié)構(gòu)的個性化電子商務推薦系統(tǒng)模型RSSFA。 文中討論了對于不同情況采用不同推薦方法的混合推薦策略，即變換推薦。以為用戶提供更加準確和具有前瞻性的推薦信息為目的，著重介紹了推薦系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)、知識模式的生成及采用的推薦策略和系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)等方面的內(nèi)容。 論文的研究在一定程度上提高了電子商務推薦系統(tǒng)