基于数据挖掘的电子商务推荐系统应用研究

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1、南昌航空工业学院硕士学位论文基于数据挖掘的电子商务推荐系统应用研究姓名：游文申请学位级别：硕士专业：@指导教师：叶水生20060901基于数据挖掘的电子商务推荐系统应用研究AnApplicationStudyofE-commerceRecommendationSystemBasedonDataMining作者:游文摘要导师:叶水生教授随着电子商务的快速发展，许多电子商务网站上的商品数量和品种大量增加，用户的数据访问量急剧增长，这样也给电子商务推荐带来了很多挑战。面对这些挑战，许多学者在现有推荐方法的基础上设计并提出了各种新的推荐思想和推荐方法。本文采用先进

2、的WEB数据挖掘技术为电子商务系统提供推荐服务，我们设计了一个电子商务推荐系统AutoRec。它支持多种类型的推荐(包括关联规则算法、简单近邻算法等)，具有独立于电子商务系统的推荐引擎。我们在分析比较了各种算法的优劣的基础之上，设计了一个基于关联规则项目预测的协作过滤算法，该算法综合了关联规则算法和近邻算法（协作过滤算法中的一种）的优点，为解决推荐系统中数据集稀疏的问题提出了新的思路，通过测试在推荐效果和推荐效率上有一定改进。关键词：WEB数据挖掘、关联规则、协作过滤、电子商务、推荐系统、近邻算法Abstract:Withtherapiddevelopmento

3、fE-Commerce,alargenumberofcommoditieswithdifferentvarietiesaddintothelistofmanyE-Commercewebsite,whichtakesgreatchallengestoE-Commercerecommendation.Facetothesechallenges,somescholarsputsomenewrecommendationideasandmethodsforwardbasedontheexistingmethods.Inthethesis,wedesignedanintel

4、ligentE-CommercerecommendationsystemAutoRec,whichadoptedadvanceddataminingtechniquestoproviderecommendationservicesforE-Commerce.Thesystemsupportsmulti-recommendation(includingAssociationRulealgorithm,SimpleNeighboralgorithmetc.)andhasindependentenginetoE-Commercesystem

5、.Wealsodesignedanewalgorithm,calledAssociationRuleItemBasedCollaborationAlgorithm(ARIBCF),whichintegratedassociationrulealgorithmandneighboralgorithm’svirtues.Ithelpssolvethesparsityproblemofrecommendationalgorithm,andperformswelloneffectandefficiency.Keywords:WEBDataMining;Associati

6、onRule;CollaborativeFiltering;E-Commerce;RecommendationSystem;NeighborAlgorithm基于数据挖掘的电子商务推荐系统应用研究第1章引言第1章引言1.1问题的提出随着WWW上可用信息资源的爆炸性增长，越来越有必要给用户提供某种工具来帮助用户定位、分析和评价所需的信息。另一方面，伴着电子商务等网上交易的成功启用，商业机构也有必要追踪和分析用户的访问模式，以利于更好的、更有针对性的进行一些宣传和促销活动。将数据挖掘和WWW这两个领域结合起来，就形成了当前的另一热门课题—Web数据挖掘技术

7、。广泛的说，它是指从WorldWideWeb上发现和分析出有用的信息，包括从Internet上数百万的站点及在线数据库中进行信息检索和资源发现，以及从一个或多个Web服务器上分析和发现用户访问模式等方面。1.1.1Web数据挖掘概述基于WWW的数据挖掘有其自身的特点，其技术的复杂程度也更高。这是因为WWW上的数据是无序的，非结构的。WWW是一个由多个无结构的，通过超链接的数据源所构成的、并且不断更新和变化的系统。因此，Web挖掘必须考虑到Web系统动态和异构的特征，以及Web数据非结构的特征。另外，Web固有的超链接结构以及Web用户访问模式也会为访问者提供一些

8、有用的信息。网站的所有访