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《上海交通大学》 2008年
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关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用

马刚  
【摘要】: 随着信息技术和互联网技术的发展,电子商务作为一种新型、高效的商务模式开始普及,现在用户可以在计算机前轻点鼠标就能完成复杂的商品买卖行为,但电子商务在给人们带来方便、快捷的同时也带来了信息过载的问题,尤其是对B2C电子商务而言,用户在大量产品信息中很难找需要的商品或服务。数据挖掘技术可以解决这类问题,通过关联规则挖掘,找出销售的商品之间﹑商品与客户之间的存在内在联系,对于电子商务中个性化商品推荐﹑企业的市场定位以及相应的进销存策略有非常重要的指导意义。 本文详细描述了关联规则挖掘的基本理论以及关联规则挖掘的经典算法Apriori算法,分析了在电子商务领域中,Apriori算法存在着规则冗余度大、效率不高和不能挖掘定量规则等问题,文中提出了基于粗集的关联规则挖掘算法,由于粗集理论的特性,该算法能够较好的应用在电子商务领域中,处理好上述问题。 本文还重点研究了电子商务发展的一个重要趋势:个性化服务。个性化推荐是实现个性化服务的技术手段,文中介绍了现在流行的几种常用的电子商务推荐技术如基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和基于关联规则的推荐,分析了它们存在的不足之处,并提出了基于关联规则挖掘和ART神经网络的电子商务推荐技术,该推荐技术不仅能根据用户的浏览行为或购买行为进行推荐,还将用户划分成不同的组,根据用户组的特征来进行相关的推荐,本文最后还在该推荐技术的基础上实现了一个原型的电子商务推荐系统,以验证该推荐技术的可行性及应用性。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP311.13

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