基于Apriori的电子商务网站适时推荐系统的研究与实现

论文摘要

网络的高效与便捷,使人们从传统的购物方式逐渐转向网络购物方式。电子商务推荐系统能有效的留住客户,提高电子商务企业的销售及竞争力,已经成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,得到众多研究者的关注。目前,对电子商务推荐系统的研究虽然很多,但限于交易数据量的庞大及挖掘算法的原因,很难给出一适时的推荐系统模型。本文通过从隐式、高效的数据采集着手,结合关联规则的数据挖掘技术设计并实现了一个电子商务网站的适时推荐系统。本文提出了一个Apriori算法的改进算法-AprioriTidStr,该算法利用对数据项集在事物数据库中对应的每条事务的标识符Tid的操作来实现对频繁项集的搜索,从而避免了对数据库的循环扫描,降低了关联规则挖掘的复杂度。并在此基础上,设计、实现了挖掘器的适时在线挖掘与定期人工挖掘相补充的复合挖掘,使推荐系统对商品的推荐实现适时更新的功能。该系统同时还实现了对客户历史行为的推荐、当前浏览与购买的推荐、以及网站热卖商品的推荐的多重混合推荐功能。本文最后给出了系统的简要性能分析,并提出系统需要进一步完善的地方及下一步研究工作的方向。

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ABSTRACT

图表目录

第一章绪论

1.1 背景

1.2 研究现状

1.3 本文的研究意义和主要工作

1.4 本文的组织结构

1.5 本章小结

第二章商务网站适时推荐系统模型的设计

2.1 推荐系统的模型建立

2.1.1 推荐系统的模型

2.1.2 推荐系统的工作流程及模块功能简介

2.2 推荐系统的挖掘数据源与知识库

2.2.1 数据源的格式与采集

2.2.2 挖掘数据源的存储方式

2.2.3 知识库与规则库的格式与存储

2.3 COM+储存组件的设计

2.4 推荐系统模型的开发工具

2.5 本章小结

第三章 APRIORI 的改进算法-APRIORITIDSTR

3.1 关联规则挖掘的基本概念

3.1.1 关联规则

3.1.2 支持度、置信度和频繁项集

3.1.3 关联规则的挖掘方法

3.2 APRIORI 算法及其改进算法

3.2.1 Apriori 算法

3.2.2 其它Apriori 算法的改进算法

3.3 APRIORITIDSTR 算法

3.3.1 AprioriTidStr 算法的描述

3.3.2 AprioriTidStr 算法分析

3.3.3 AprioriTidStr 算法在本模型中的应用

3.4 本章小结

第四章商务网站适时推荐系统的实现

4.1 推荐系统设计的总体要求

4.2 推荐系统的硬件平台

4.3 系统模块的设计与实现

4.3.1 会话器程模块的设计与实现

4.3.2 推荐器模块设计与实现

4.3.3 COM+的设计与实现

4.3.4 挖掘器模块的设计与实现

4.4 本章小结

第五章系统的应用及性能测试

5.1 在线应用界面

5.2 系统性能测试与分析

5.3 本章小结

第六章总结与展望

6.1 研究总结

6.2 对今后工作的展望

参考文献

攻读学位期间发表（录用）论文

致谢

GEN_SAMETID 过程算法的代码实现'>附录Ⅰ APRIORI_GEN_SAMETID 过程算法的代码实现

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