基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究

基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究

ID:37544290

大小:955.68 KB

页数:79页

时间:2019-05-25

基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究_第1页
基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究_第2页
基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究_第3页
基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究_第4页
基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究_第5页
资源描述:

《基于数据挖掘技术的b2c电子商务网站应用模式研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、上海交通大学硕士学位论文基于数据挖掘技术的B2C电子商务网站应用模式研究姓名:黄俊申请学位级别:硕士专业:软件工程指导教师:王英林;丁文凯20061201上海交通大学工程硕士学位论文摘要基于数据挖掘技术的B2C电子商务网站应用模式研究摘要将数据挖掘的思想和方法应用到电子商务和Web数据库中,可以使电子商务系统为用户提供更加智能化和个性化的服务。利用Web数据挖掘的结果,可以优化电子商务网站的结构,提高系统的性能,在实际应用中发现有价值的商业信息,并针对不同的用户提供个性化的页面或商品推荐。通过Web数据挖掘,对用户访问行为、频度、内容等的分析,可以提取

2、每个用户的描述特征,从而得到关于群体用户访问行为和方式的知识。通过对这些用户特征的理解和分析,可以开展有针对性地进行电子商务活动。在对电子商务网站的应用需求进行分析的基础上,作者提出了一个面向数据挖掘的电子商务网站体系架构。该体系架构针对电子商务网站运营中数据挖掘的需求,从结构上进行了优化,以便提高挖掘可信的效率。在识别用户的会话事务问题中,作者提出了一种对网站访问日志进行预处理的方法。基于该方法,系统可形成用户会话的数据库,以便用于进一步的用户模式挖掘。在用户访问模式的挖掘中,采用了将最大向前第I页上海交通大学工程硕士学位论文摘要引用方法和一种改进的

3、频繁路径的挖掘算法相结合的方法,提高了用户访问模式挖掘的效率。关键词:数据挖掘,内容挖掘,协作过滤,个性化,电子商务第II页上海交通大学工程硕士学位论文ABSTRACTTheResearchonB2CWebsiteUsagePatternUsingDataMiningMethodABSTRACTByapplyingthemethodofdataminingine-commerceandwebdatabase,thesystemcouldaffordintelligentandpersonalizedserviceforeveryone.Takingth

4、eadvantageofthedatamining,wecouldoptimizethee-commercewebsitestructure,haveagoodsystemperformance,discoverthebusinessintelligenceandrecommendpersonalizedpageandproducttocustomers.Withthehelpofwebdatamining,wecananalysisthevisitors’behaviorandinterests,thusextractthespecialfeatur

5、esofeachvisitorgroup.Withthisimportantknowledge,wecouldhavebetterunderstandonthesevisitors,andtakerelatedpromotionstrategyonthem.Thedissertationmainlyfocusesontheapplicationofusingdataminingmethodine-commercewebsite.Themainworkincludes:¾Designingadatamindingorientede-commerceweb

6、sitestructure,basedontheanalysisone-commercewebsiterequirement.Thestructureitselfisstructureoptimizedandcouldadvancetheminingefficiency.¾Suggestingamethodtomakepre-processonsitevisitinglogfile.Itcouldhelptofindthevisitor’stransactionstoformthedatabaseforusagepatternmining.Bycomb

7、ingtheMFPmethodandanimprovedminingalgorithm,theefficiencyofusagepatternminingcouldbehigher.¾Themethodofcontentmininganddiscoveringrelatedproductine-commercewebsiteisalsointroduced.Byusingthecollaborativefilteringmethod,andcustomerclassify,thesystemcouldmakepersonalizedwebpagerec

8、ommendationtodifferentusers.Basedontheresearcha

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。