浅谈基于web使用挖掘的在线报名推荐系统的研究与实现

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1、分类号UDC注l密级———m硒5学位论文基于Web使用挖掘的在线报名推荐系统的研究与实现(题名和副题名)王碉(作者姓名)指导教师姓名李建平教授电子科技大学成都(职务、职称、学位、单位名称及地址)申请专业学位级别硕士专业名称计算机应用技术论文提交日期2010．03论文答辩日期2010．05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月日注l：注明《国际十进分类法UDC》的类号。卜◆、o●0■◆k【▲’▲』嬲螋辫独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成

2、果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：玉立返日期：2D扣年』月珥日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索

3、，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：羔互鼠导师签日期：、0．■pk／-谴^l磷√摘要摘要伴随着互联网技术的不断发展，电子商务也取得了巨大的发展。人们在享受电子商务带来便捷的同时，也不得不面对电子商务站点上的商品不断增加，要找到自己所需商品越来越困难。另外，对于企业来说，他们要想在电子商务中取得优势，就必须更好的掌握顾客的特点以及市场的发展趋势。这些信息都可以根据历来顾客在网站服务器上留下的日志文件分析得到。但是浏览者的每一次鼠标点击

4、都会在日志文件中留下一条记录，一个较大型的电子商务网站每天至少要产生上百万条记录。面对如此庞大的数据量，使用人工的方法根本不可能从中得到任何信息!为了更好的利用这些数据，我们使用了W曲数据挖掘技术进行处理，通过对用户使用模式的发掘，我们可以得到用户的访问模式，利用聚类技术对访问者进行聚簇，然后根据簇内用户的点击习惯，选择簇内用户购买率较高的商品推荐给簇内其他用户；另外，利用Apdori算法在簇内的事务数据库中寻找关联规则，根据用户当前的购物行为预测其购买趋势，主动进行推荐，以提高用户在站点多次购

5、物的机率。论文从数据挖掘开始入手，讨论了数据挖掘技术的研究背景、意义以及国内外发展现状，然后针对电子商务的具体情况，具体研究了挖掘技术在电子商务中的应用。课题研究过程中，主要研究了关联规则在数据挖掘中的意义以及经典的关联规则算法Apri嘶算法的研究与实现；在w曲数据挖掘中常用的技术和分析方法；以及基于浏览行为的电子商务推荐系统的架构与内部算法的实现，和实际应用中的意义。通过W曲使用挖掘得到的知识模式，我们使用电子商务推荐系统为顾客提供个性化的推荐服务，能够提高顾客对网站的归属感和满意度，同时可以

6、增加站点的竞争力；企业通过在电子商务站点上挖掘到的信息，可以更好的掌握市场动态，为企业更好的做出决策提供建设性的指导意见，具有很强的实用性。关键词：w曲使用挖掘、关联规则、Apriori算法、在线报名推荐系统●夕^～二-V越．小-k陆囊ABSTRA(了ABSTRACTA10ngwinltllecontinuouSdeVelopmentofmt锄ettechn010烈e—co舢[11ercehasalsomadegreatdeVelopment．PeopleenjoytheconVeIlience

7、ofelectroIliccommercealsohavetofacemee—commercesiteont11ecommoditiescontinuetoincrease，meyneedtofindproductsmoredifficultly．111addition，ifbusinesseswanttogainadVantageine．co瑚加erce，theymustdoabe仕ergraspof也echaract甜sticsofcustomerandm破et仃ends．’nlisinfo

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