一类电子商务软件的智能搜索引擎的设计与研究

摘要

随着互联网的迅速发展，特别表现在电子商务这种商业模式下，电子商务平台上每天就会产生大量的隐含有价值信息的交易数据与浏览数据，这些数据又是不确定性和非结构化的，如何将这些数据中的有价值的信息提取出来，Web数据挖掘技术也就诞生了。现在很多大型电子商务系统从不同程度上运用数据挖掘技术，从而能够给用户提供个性化的服务。
　　本课题主要是建立一个基于Web数据挖掘技术的电子商城系统，用户能够在该系统中的个性化服务管理模块获得个性化的服务。
　　本文主要做了以下工作:
　　(1)首先综述了Web数据挖掘的基本概念、分类与方法，还有Web数据挖掘的具体实现过程与相关的理论。然后综述了搜索引擎的基本概念、分类、工作原理、关键技术和框架原理。通过对Web服务与移动Agent技术的理论的研究，提出运用Web服务分布式思想和移动Agent的智能性，来实现基于Web数据挖掘技术的电子商城系统。
　　(2)在对Web挖掘算法的研究上，对关联规则中的Apriori算法与聚类中的k-means算法的缺点经过了改进，而且用试验检验了改进算法的有效性，提高了查询效率。
　　(3)最后在Myeclipse的运行环境下，采用Java语言在struts框架结构之下，采用JavaServlet和JSP技术来构造MVC设计模式，该系统实现了用户管理模块、商品管理模块、系统管理模块与个性化服务管理模块的部分功能。本文的工作重点是放在了个性化服务管理模块，该模块能够给用户提供个性化的服务，该模块的功能是智能搜索和智能推荐，在用户浏览某个商品时，智能推荐模块能够自动地将与此商品相关联的商品显示在该浏览商品的页面中。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 选题背景

1．2 国内外发展的现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 论文的研究内容和意义

1．4 论文的结构安排

第二章 Web数据挖掘及其在电子商务中的应用

2．1 Web数据挖掘的基本概念

2．2 Web数据挖掘的分类

2．2．1 Web内容挖掘

2．2．2 Web结构挖掘

2．2．3 Web使用挖掘

2．3 Web数据挖掘的过程

2．3．1 源数据收集(Date Gathering)

2．3．2 数据预处理

2．3．3 模式发现(Pattern Discovery)

2．3．4 模式分析(Pattern Analysis)

2．4 Web数据挖掘在电子商务中的应用

2．4．1 电子商务中进行Web数据挖掘的数据源

2．4．2 Web数据挖掘的流程

2．4．3 在电子商务中采用Web数据挖掘的优势

2．5 Web服务和移动Agent

2．5．1 Web服务

2．5．2 移动Agent

2．5．3 基于移动Agent和Web服务的新型Web挖掘平台设计

2．6 本章小结

第三章 搜索引擎的研究

3．1 搜索引擎综述

3．1．1 搜索引擎的分类

3．2 搜索引擎的工作原理

3．2．1 信息采集器

3．2．2 分析索引器

3．2．3 检索器

3．2．4 查询接口

3．2．5 挖掘器

3．3 搜索引擎的关键技术

3．3．1 网络机器人

3．3．2 网页内容分析

3．3．3 索引数据库

3．3．4 查询结果的组织

3．4 智能搜索引擎的框架结构

3．4．1 主动搜索模块

3．4．2 元搜索模块

3．4．3 信息过滤

3．4．4 网页生成

3．4．5 信息处理模块

3．5 本章小结

第四章 搜索引擎的设计

4．1 搜索引擎的整体框架模型设计

4．2 Web数据挖掘智能搜索系统的原型结构

4．2．1 电子商务平台挖掘系统的逻辑架构

4．2．2 Web挖掘系统原型结构

4．2．3 Web挖掘系统的功能模块

4．3 原型系统的实现

4．3．1 系统平台的总体设计规划

4．3．2 数据库设计

4．3．3 开发环境的搭建

4．3．4 用户登陆模块的设计

4．4 数据预处理模块设计

4．5 数据挖掘模块的设计

4．5．1 Apriori算法的实现

4．5．2 k-means算法实现

4．6 原型系统的运行实例

4．7 本章小结

第五章 web挖掘中关键的算法的研究

5．1 关联规则的描述

5．2 Apriori算法

5．2．1 Apriori算法的改进

5．2．2 实验分析

5．3 聚类分析

5．4 k-means聚类算法

5．4．1 k-means聚类算法的描述

5．4．2 改进的k-means聚类算法

5．4．3 实验分析

5．5 本章小结

结论与工作展望

参考文献

致谢

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