基于Web挖掘的電子商務(wù)個性化推薦機理與方法研究.pdf

1、在當(dāng)前高度競爭的電子商務(wù)環(huán)境中，個性化推薦已經(jīng)成為電子商務(wù)站點吸引新用戶、保持老用戶的重要手段。然而，我國的電子商務(wù)個性化推薦相對國外存在較大差距，而理論研究的落后是影響其發(fā)展的直接原因。本文正是在這種背景下，將Web挖掘理論與方法應(yīng)用到電子商務(wù)個性化推薦中，并利用全信息理論和信息運動過程模型，對基于Web挖掘的電子商務(wù)個性化推薦機理與方法展開全面系統(tǒng)的研究。 本文首先從數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)和在線推薦四個環(huán)節(jié)分析了基于

2、Web挖掘的電子商務(wù)個性化推薦流程，以此為基礎(chǔ)，應(yīng)用全信息理論和信息運動過程模型，從“點擊流”信息資源開發(fā)與利用的角度，建立了基于Web挖掘的電子商務(wù)個性化推薦模型，提出了基于語法、語義和語用三種層次的電子商務(wù)個性化推薦方法體系。 其二，分析了語法層次的Web用戶偏好分析與推薦問題。首先，描述了語法層次的Web用戶偏好分析與推薦框架，然后分析了從Web日志數(shù)據(jù)中提取Web交易事務(wù)集的過程，以此為基礎(chǔ)，重點闡述了基于Web交易事務(wù)

3、聚類的用戶偏好分析與推薦方法。 其三，分析了語義層次的基于Web文本挖掘的推薦規(guī)則獲取與匹配問題。首先，構(gòu)建了基于Web文本挖掘的推薦規(guī)則獲取與匹配模型，然后利用基于向量空間模型的Web文本表示方法對Web文本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以此為基礎(chǔ)，提出了一種基于Web特征詞條聚類的推薦規(guī)則獲取與匹配方法。 其四，分析了整合Web語義知識的電子商務(wù)個性化推薦方法，它屬于語義層次的電子商務(wù)個性化推薦方法。首先，提出了整合Web語義知識

4、的電子商務(wù)個性化推薦框架，然后利用我國學(xué)者提出的領(lǐng)域本體構(gòu)建方法闡述了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)Web領(lǐng)域本體構(gòu)建過程，并以當(dāng)當(dāng)網(wǎng)Web領(lǐng)域本體為例，通過構(gòu)造約簡的語義層次的Web使用文檔和用戶當(dāng)前會話，利用Web領(lǐng)域本體概念相似性比較方法，提出了一種基于Web領(lǐng)域本體的電子商務(wù)個性化推薦方法。 最后，分析了語用層次的Web用戶效用函數(shù)構(gòu)建問題。首先重點討論了如何利用用戶隱式反饋——用戶點擊行為所體現(xiàn)的效用權(quán)重來構(gòu)建效用函數(shù)，然后，假定針對特定商品