本文關(guān)鍵詞：Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在在線花店推薦中的應(yīng)用研究　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,導(dǎo)致電商網(wǎng)站內(nèi)的商品種類、數(shù)量急劇增,從而造成消費(fèi)者用戶商品選擇困難,對(duì)于電商企業(yè)而言,因無法獲取用戶信息,不能全面了解用戶需要,無法進(jìn)行有效的個(gè)性化的推薦.�；赪eb的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,為解決這一難題提供了很好的思路方法,Web日志挖掘能夠?qū)Ω黝愲娮由虅?wù)系統(tǒng)服務(wù)器端產(chǎn)生的海量日志文件進(jìn)行挖掘分析,獲取隱藏在其中用戶相關(guān)信息,為商家進(jìn)行個(gè)性化推薦提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。文中首先對(duì)電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀、Web數(shù)據(jù)挖掘、個(gè)性化推薦系統(tǒng)等分別進(jìn)行了詳細(xì)論述說明,并對(duì)比分析了當(dāng)前在電子商務(wù)領(lǐng)域內(nèi)廣泛使用的各類推薦算法,重點(diǎn)對(duì)目前使用最為廣泛的協(xié)同過濾推薦算法進(jìn)行了研究說明,同時(shí)將協(xié)同過濾推薦算法實(shí)現(xiàn)過程MapReduce化,并作詳細(xì)步驟說明。根據(jù)在線花店特點(diǎn),本文針對(duì)Web日志文件預(yù)處理過程中的數(shù)據(jù)清洗、用戶識(shí)別階段提出了有效的清洗和識(shí)別規(guī)則,很大程度提高了結(jié)果數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在上述工作的基礎(chǔ)之上,本文提出一種基于Hadoop平臺(tái)的Web日志挖掘個(gè)性化推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案,并成功應(yīng)用到了在線花店網(wǎng)站系統(tǒng)的開發(fā)上。
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13;TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1327516