基于web使用挖掘的电子商务推荐系统研究

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随着Internet的发展,电子商务已经成为大势所驱.以往的电子商务网站往往是堆积大量商品的杂乱的商店,用户不得不被动的浏览他不喜欢的商品和花费大量的精力查找他所喜爱的商品信息.所以开发电子商务推荐系统势在必行.现阶段的主要研究是分析用户在网站上的点击行为,比较这些客户这些行为的相似程度,进行用户聚类的过程,并为同一聚类的客户推荐他们喜爱的商品.本文是结合web使用挖掘和模糊数学的方法对用户在网站上浏览行为、将商品放入购物车的行为及购买的行为进行分析,将相似喜好的用户进行聚类.并对新的客户分析,将他们加入与他们最为相似的用户聚类,应用该方法可以为同一聚类的客户推荐个性化的商品.
作者：曾潮缤罗键
作者单位：厦门大学自动化系(福建厦门)
母体文献：第十八届全国计算机信息管理学术研讨会论文集
会议名称：第十八届全国计算机信息管理学术研讨会  
会议时间：2004年10月15日
会议地点：湖南怀化
主办单位：中国科技情报学会
语种：chi
分类号：
关键词：web访问模式挖掘  聚类分析  模糊相似关系  数据预处理
在线出版日期：2005年6月27日
基金项目：
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2024-12-1 15:10 上传 基于web使用挖掘的电子商务推荐系统研究.pdf

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