基于Web文本挖掘的電子商務網(wǎng)站個性化推薦研究.pdf

1、Web文本挖掘的目的在于從Web頁面中提取有用的信息和知識，而個性化推薦可以看成一種“信息找人”的方式。有效的信息是產(chǎn)生精確個性化推薦的基礎，因此Web文本挖掘已成為了個性化推薦研究的一個熱點。同時，大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)爆炸式的增長，正是由于這種爆炸式的增長，人們發(fā)現(xiàn)自己感興趣信息的難度也在增大。因此，個性化推薦技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)很多領域變得更加重要。
　　電子商務個性化推薦的研究對用戶和網(wǎng)站來說是一種雙贏的模式。對用戶而言，

2、可以快捷方便的得到自己的需求物品，滿足自己的真實需求;對于網(wǎng)站經(jīng)營者而言，可以充分的展示自己的商品，充分的挖掘長尾理論帶來了銷售額。從研究的價值角度上是很有前景的。
　　本文對電子商務網(wǎng)站個性化推薦的研究是基于Web文本挖掘模型的，推薦的數(shù)據(jù)來源為網(wǎng)站的Web服務器日志，并給出了基于Web文本挖掘的電子商務個性化推薦模型。首先，模型分析了電子商務網(wǎng)站的拓撲結(jié)構(gòu)和頁面結(jié)構(gòu)，通過對日志進行數(shù)據(jù)過濾、會話識別、用戶識別和路徑補充來提取交

3、易事務;其次，進行Web文本挖掘，主要涉及到中文分詞，特征詞條權(quán)重計算以及特征詞條集合的提取等;進而對交易事務集進行特征化的轉(zhuǎn)換表示和聚類分析;最后，當用戶訪問網(wǎng)站時，通過分析當前用戶會話的特征信息，計算與聚類集中交易事務的相似性，進而產(chǎn)生個性化推薦集。本文最后建立了基于Web文本挖掘的電子商務網(wǎng)站個性化推薦系統(tǒng)，用于驗證文中的模型，驗證的衡量指標為個性化推薦研究領域認可的精準率、召回率、推薦結(jié)果覆蓋率以及新穎度。同時，實驗中對比了傳統(tǒng)