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基于数据挖据的商品推荐系统研究和实现

作　者: 时睿
导　师: 姚天昉; 杨晗
学　校: 上海交通大学
专　业: 电子商务
关键词: 数据挖据 电子商务 社交网络 大数据
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


企业对个人的电子商务（B2C,Business-to-Customer）是企业（Business）针对消费者（Customer）提供的一种商业服务，让消费者可以在企业提供的网上商店消费购物，并进行支付结账。这种新型的业务模式为企业和客户节省了大量的时间和金钱，也提高了购物环节的效率，因此这种模式变得越来越流行，特别在生活节奏日益紧张的大都市和工作忙碌的上班族中。Web数据挖掘主要是为了从网页内容、超链接结构或者网页使用日志中寻找有用的信息。本文通过对B2C消费者购物行为和兴趣的分析，采用若干Web数据挖掘的技术，设计和实现了一个B2C商品的推荐系统。本文首先介绍的是作为基础的用户管理模块，此外本文描述的系统具有社交网络的特征。注册过的用户可以在系统中定义其购物行为或者监测目标的相关信息，这些信息会保存到关系型数据库。一旦监测任务存入数据库，系统的信息收集模块会自动载入监测任务，然后到互联网上获取商品相关的信息，并存入可以处理大数据的非关系型数据库中。同时信息监测模块会对存入的信息进行分析和处理，一旦符合用户期望的行为，结果通知模块就会通知消费者，进行商品的推荐。最后，本文通过若干用户对该系统的使用和反馈，验证了该系统方案设计的可行性和可用性。本文研究工作的成果及意义在于，该文设计的B2C推荐系统能在信息量巨大的互联网上，利用若干Web数据挖掘的方法，为消费者的购物行为进行监测和辅助，从而节省了大量成本和宝贵时间。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
符号说明  7-10
第一章 绪论  10-15
  1.1 背景及问题的提出  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-12
    1.2.1 国外研究现状  11-12
    1.2.2 国内研究现状  12
  1.3 本文研究的目标及其内容  12-13
  1.4 本文的章节结构  13-15
第二章 B2C 商品推荐系统及其相关技术  15-23
  2.1 商品推荐系统  16-18
    2.1.1 利用用户行为  17
    2.1.2 利用社交网络  17-18
  2.2 WEB数据挖掘  18-22
    2.2.1 爬虫技术  20-21
    2.2.2 结构化数据抽取  21
    2.2.3 规则引擎技术  21-22
  2.3 本章小结  22-23
第三章 B2C 商品推荐系统的需求分析与架构设计  23-29
  3.1 B2C 商品推荐系统功能需求  23-26
    3.1.1 用户管理需求  24-25
    3.1.2 信息收集需求  25-26
    3.1.3 信息监测需求  26
    3.1.4 消息通知需求  26
  3.2 B2C 商品推荐系统的架构  26-27
  3.3 本章小结  27-29
第四章 B2C 商品推荐系统的设计与实现  29-51
  4.1 用户管理模块  29-34
    4.1.1 注册子模块  30-31
    4.1.2 登陆子模块  31-32
    4.1.3 社交子模块  32-34
  4.2 信息收集模块  34-45
    4.2.1 爬虫子模块  34-37
    4.2.2 结构化数据抽取模块  37-40
    4.2.3 信息存储子模块  40-45
  4.3 信息监测模块  45-49
    4.3.1 监测目标的定义  45-47
    4.3.2 监测行为的定义  47-48
    4.3.3 信息监测系统  48-49
  4.4 结果通知模块  49-50
  4.5 本章小结  50-51
第五章 B2C 商品推荐系统的使用与测评  51-58
  5.1 B2C 商品推荐系统的使用  51-54
    5.1.1 社交用户功能  51-52
    5.1.2 监测目标定义  52-53
    5.1.3 价格趋势  53
    5.1.4 结果通知  53-54
  5.2 B2C 商品推荐系统的测评  54-57
    5.2.1 测试环境  55
    5.2.2 系统稳定性测试  55
    5.2.3 性能测试  55-56
    5.2.4 功能性测试  56-57
  5.3 本章小结  57-58
第六章 总结与展望  58-61
  6.1 工作与回顾  58-59
  6.2 成果及意义  59
  6.3 存在的进一步工作  59-61
参考文献  61-64
附表 1 价格趋势  64-65
附表 2 目标监测数据  65-66
致谢  66-67
作者攻读学位期间发表的论文  67-70
附件  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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