基于Web的數(shù)據挖掘的研究及其應用.pdf

1、數(shù)據挖掘技術是近年來伴隨著人工智能技術和數(shù)據庫技術的發(fā)展而出現(xiàn)的一種全新的信息技術。它融合了數(shù)據庫、模式識別、決策控制、人工智能以及統(tǒng)計學等多種學科的知識，并試圖從海量的數(shù)據中提取出先前未知、有效并且實用的知識，為各種決策提供強有力的支持。目前，關于數(shù)據挖掘的研究工作已經被眾多領域關注，如信息管理、過程控制、金融等領域。 萬維網(WorldWideWeb)自1991年誕生以來，已經發(fā)展成為擁有億萬用戶和上萬站點的巨大分布式信息空

2、間。如今互聯(lián)網上的數(shù)據資源以每月20％的速度劇增，使互聯(lián)網成為儲存、發(fā)布以及獲取信息的最重要的載體。 與互聯(lián)網的迅速發(fā)展和普及一樣，電子商務也以極其迅猛的速度向前發(fā)展。這種商業(yè)電子化的趨勢不僅為顧客提供了更加便利的交易方式和廣泛的選擇，也給商家提供了無數(shù)的商機。而基于Web的數(shù)據挖掘技術的出現(xiàn)不僅為商家做出正確的商業(yè)決策提供了強有力的工具，也為商家更加深入地了解客戶需求信息和購物行為特征提供了可能性。 本文首先綜述了數(shù)據

3、挖掘的主要方法、常用技術以及挖掘過程；討論了Web挖掘的定義、分類、流程、應用領域、研究方向以及當前面臨的問題；著重探討了電子商務、電子商務推薦系統(tǒng)與個性化服務等相關問題。 同時，針對現(xiàn)代電子商務推薦提出了一種智能評分推薦算法。該算法直接針對大型電子商務系統(tǒng)中以往推薦方法的某些弊端，通過對用戶評分進行智能相似性評估，并在此基礎上用改進的方法發(fā)現(xiàn)用戶最近鄰居，最后得到商品推薦。實驗數(shù)據表明，該算法可以有效解決傳統(tǒng)方法在實際應用中的