商场现代化
商場現代化
상장현대화
MARKET MODERNIZATION
2008年
28期
39-40
,共2页
Web日志%数据挖掘%电子商务%关联规则%聚类算法
Web日誌%數據挖掘%電子商務%關聯規則%聚類算法
Web일지%수거알굴%전자상무%관련규칙%취류산법
Web数据挖掘是从Web文档和Web活动中发现并抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息.基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要.在本文中依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进;给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价.
Web數據挖掘是從Web文檔和Web活動中髮現併抽取感興趣的、潛在的有用模式和隱藏的信息.基于Web數據挖掘的電子商務推薦繫統可以滿足電子商務未來髮展趨勢的需要.在本文中依據效率和準確性,建立瞭一箇推薦繫統模型,併對繫統中各箇模塊功能及它們之間相互協調工作做瞭詳細的描述;深入研究瞭電子商務推薦繫統所使用的推薦算法,重點討論瞭目前使用最為廣汎的協同過濾推薦算法;在上述研究的基礎上設計瞭基于聚類的協同過濾推薦繫統,併對k-means聚類算法進行瞭改進;給齣瞭繫統試驗結果,併對結果做齣解釋和評價.
Web수거알굴시종Web문당화Web활동중발현병추취감흥취적、잠재적유용모식화은장적신식.기우Web수거알굴적전자상무추천계통가이만족전자상무미래발전추세적수요.재본문중의거효솔화준학성,건립료일개추천계통모형,병대계통중각개모괴공능급타문지간상호협조공작주료상세적묘술;심입연구료전자상무추천계통소사용적추천산법,중점토론료목전사용최위엄범적협동과려추천산법;재상술연구적기출상설계료기우취류적협동과려추천계통,병대k-means취류산법진행료개진;급출료계통시험결과,병대결과주출해석화평개.
