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基于WEB平台的家电类产品智能导购系统的研究

作　者: 李林
导　师: 张凌；黎晓斌
学　校: 华南理工大学
专　业: 软件工程
关键词: 电子商务 Web数据挖掘智能导购
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 25次
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内容摘要

电子商务将信息网络和贸易金融网络有机地结合起来。刚刚过去的2011年11月11日(世纪光棍节),中国的网上销售又创了新高,随着电子商务的蓬勃发展和人们网上消费的越来越普及,电子商务作已成为商品流通不容忽视的重要环节。数据挖掘对电子商务网站的设计、客户关系管理、网络营销等方面起着重要的作用。研究数据挖掘在电子商务的应用具有建设性的意义。本文运用数据挖掘技术,结合了家电产品电子商城的实际案例,主要针对数据挖掘在电子商务中的应用进行研究,设计和实现一个智能导购系统。论文对网上商城家电产品类的导购系统进行了需求分析,从客户的实际需求的提出入手,到解决方案的准备,到要求企业需要解决问题的用户需求开始,直到整个系统的功能需求分析全部确定为止。论文运用关联分析,序列模式分析、分类分析和聚类分析等数据挖掘技术,通过挖掘客户信息和Web日志,对电子商务中的客户行为进行模式分析,用关联规则对家电商城网站的日志数据进行挖掘,并实现了路径分析和序列模式分析等。在此基础上,构建了家电产品智能导购平台系统模型,设计和开发实现了家电产品智能导购系统,并且将上述数据挖掘算法有机地集成到平台开发中,实现家电产品的智能化导购服务。经过某家电公司相关人员针对客户网上消费的统计,基于Web数据挖掘的智能导购系统的实施,使得网上商城与同期相比营业额有明显提高。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-20
  1.1 课题研究背景  10-11
  1.2 电子商务及其特性  11-17
    1.2.1 电子商务的概念  11-12
    1.2.2 电子商务发展过程  12-13
    1.2.3 电子商务发展现状  13-16
    1.2.4 电子商务未来发展趋势  16-17
    1.2.5 具有智能导购功能的电子商务  17
  1.3 智能导购系统发展的现状  17-18
  1.4 研究目的和意义  18-20
第二章数据挖掘及其主要算法  20-36
  2.1 什么是数据挖掘  20-21
  2.2 WEB 数据挖掘的概念与分类  21-23
  2.3 数据挖掘的主要功能  23-26
    2.3.1 分类和预测  23-24
    2.3.2 关联分析  24
    2.3.3 聚类分析  24
    2.3.4 时序演变分析  24-25
    2.3.5 信息抽取  25-26
    2.3.6 偏差分析  26
  2.4 数据挖掘逻辑模型  26-27
  2.5 主要数据挖掘技术研究应用  27-29
  2.6 数据挖掘常用技术及算法  29-36
    2.6.1 路径分析主法  29-32
    2.6.2 关联规则的发现及Apriori 算法  32-33
    2.6.3 序列模式的发现  33-35
    2.6.4 分类规则的发现  35
    2.6.5 聚类分析  35-36
第三章智能导购系统的需求分析  36-43
  3.1 需求的提出  36
  3.2 用户需求  36-41
    3.2.1 提供大量适合挖掘的数据  36-38
    3.2.2 相关页面用XML 改写  38-41
  3.3 导购系统的设计目标  41-42
    3.3.1 智能导购系统的层次性建设  41
    3.3.2 智能导购系统推送服务及个人定制服务  41-42
  3.4 智能化导购系统主要步骤  42-43
    3.4.1 信息采集  42
    3.4.2 信息分析  42
    3.4.3 智能化服务  42-43
第四章智能导购系统设计  43-48
  4.1 智能化导购系统主要功能模块  43-45
    4.1.1 前台系统模块  44
    4.1.2 电子商务的管理与维护后台  44
    4.1.3 后台数据库管理智能化模块  44-45
  4.2 实现模块功能的步骤  45-46
    4.2.1 数据的选择净化  45
    4.2.2 运行数据挖掘算法  45-46
    4.2.3 精化数据和使用结果  46
  4.3 功能模块实现中的难点  46-48
    4.3.1 原始信息的集成  46-47
    4.3.2 知识库的建立和表示  47-48
第五章某家电商城智能导购系统的实现  48-58
  5.1 研发环境  48-50
  5.2 主要功能模块的算法及实现  50-58
    5.2.1 生成可以分析的数据  50-52
    5.2.2 支持度统计  52-53
    5.2.3 删除不符合要求的项目  53-54
    5.2.4 给用户进行标识  54-55
    5.2.5 产品推送管理  55-56
    5.2.6 模块中的主要函数  56-58
第六章某家电商城智能导购系统的测试  58-64
  6.1 测试环境  58
  6.2 主要功能测试  58-64
    6.2.1 数据的使用  58-60
    6.2.2 使用挖掘数据用户进行标识  60-61
    6.2.3 促销管理  61
    6.2.4 产品管理  61-62
    6.2.5 推送管理  62-64
结束语  64-66
  1、基于家电产品智能导购系统开发总结  64
  2、智能导购系统未来发展方向  64-66
参考文献  66-68
攻读硕士学位期间取得的研究成果  68-69
致谢  69

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