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电子商务相关论文范例,与基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统相关论文下载

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0998;主要针对的是注册用户,根据用户提供的关键信息对推荐集合进行净化,从而在推荐页面集合上体现精确的用户感兴趣的信息,如笔者参与设计的某搜饭网,对于注册用户“馋嘴鸭”,在注册过程中,提交的用户所在地关键字是“市南区”,那么一旦该用户登录系统,则直接将跟市南区有关的推荐页面展示在用户窗口,如图2所示:

为什么要写电子商务毕业论文
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图2地区来源是市南区的注册用户推荐页面

3.在线模块

在线模式下又分成两种情况,一是注册用户登录,二是随机非注册用户.对于注册用户来讲,可以任意变更兴趣项,而推荐系统会根据用户的选择,形成推荐集合并展示精确的推荐页面,如果变更的兴趣项不包含注册用户的关键信息,则推荐集合在原推荐集中产生,这样用户得到的推荐页面更加精确.

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对于随机用户,推荐页面与用户兴趣关系密切,同时其精确程度很大程度上依赖用户的兴趣项的选取.即用户的兴趣项约束越多则推荐页面越精确,这种情况是以牺牲用户时间为代价的.经过用户的一系列选择后,推荐系统最后生成推荐页面,如某随机用户对菜品类别（咖啡）、地区（市南）进行选择后生成的推荐页面.如图3所示.

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图3随机用户选择后的推荐页面

三、结论

目前Web数据挖掘己逐步成为网络研究、数据挖掘、知识发现、软件代理等领域的热点问题.研究日志挖掘,对于优化Web站点、电子商务、远程教育、信息检索等领域,都有着十分重要的意义.然而,如何将这些技术深入、完善,并尽快运用到Inter各种应用中,是摆在我们面前的新课题.

参考文献:

[1]邹显春等:电子商务与Web数据挖掘[J].计算机应用,2000.4

[2]P.Buono,M.F.Costabile,S.Guida,A.Piccinno,G.Tesoro,IntegratingUserDataandCollaborativeFilterinaWebRemendationSystem,UM2001-Proc.ThirdWorkshoponAdaptiveHypertextHypermediaSonthofen,Germany,July2001,129-140

[3]FayyadU,Piatetsky-ShapiroG,andSmythP.Knowledgediscoveryanddatamining:Towardsaunifyingframework

[4]GrdonS.Linoff,MichaelJ.A.Berry著,沈均毅等译.Web数据挖掘:将客户数据转化为客户价值[M].电子工业出版社,2004.3

[5]赵艳霞梁昌勇:基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用[J].价值工程,2006年第5期

[6]林瑞娟侯德文:Web挖掘及其在电子商务中的应用研究[J].计算机技术与发展,2006(8):178-191

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