面向电子商务的Web使用模式数据挖掘研究

摘要

该文针对面向电子商务网站的Web使用模式数据挖掘领域,首先研究了服务器端的获取使用模式数据的不足,提出了一种基于客户端的访问数据获取机制.然后,提出了一种基于云模型理论的用于定性测试URL网页对访问者兴趣程度的挖掘方法,并对电子商务网站的网页内容及网站的结构重新认识,确定产品种类的层次分类所形成的网站概念层次结构及内涵,给出了电子商务网站“主题”的形式化描述,用于协助管理者优化站点结构,以提高客户访问的有效性.最后,提出一种基于“矩阵聚类”的电子商务网站个性化推荐系统,通过分析Web Server日志文件中的访问页面序列行为数据,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型;并使用一种新型的“矩阵聚类”算法挖掘潜在购买者与较高购买者的相似特征,从而帮助顾客发现他所希望购买的产品信息,用于提高实际购买量.

目录

文摘

英文文摘

第一章概论

1.1研究领域

1.2本文的工作

第二章数据挖掘技术

2.1数据挖掘的定义

2.2数据挖掘与相近学科的对比

2.3数据挖掘研究技术与方法

2.4数据挖掘的流程

2.5数据挖掘研究焦点

第三章Web挖掘技术

3.1数据挖掘与Web

3.2 Web挖掘概念及其分类

3.3 Web内容挖掘

3.4 Web结构挖掘

3.5 Web使用模式挖掘

3.6 Web数据挖掘与XML

第四章、电子商务中的Web使用模式数据挖掘技术

4.1电子商务中数据挖掘

4.2面向电子商务的数据挖掘体系结构

第五章高效的Web网站访问数据获取系统

5.1基于Web日志文件的数据获取

5.2基于客户端的访问数据获取机制

5.3远程代理的命令代码

第六章基于云模型的电子商务网站个性化设计

6.1研究的现状

6.2基于云模型的网页吸引力理论

6.3网站“主题”的基本模型

6.4实现算法

第七章基于矩阵聚类的电子商务网站个性化推荐系统

7.1电子商务中的推荐系统

7.2研究状况

7.3基于“矩阵聚类”的电子商务网站个性化推荐系统

第八章实验原型的实现及数据结果分析

8.1实验原型的实现

8.2试验对比与分析

第九章总结与展望

致谢

参考文献