本文作者：朱红祥；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2008年28期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：Web数据挖掘是从Web文档和Web活动中发现并抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。在本文中依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进;给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价。
【论文正文预览】：Web数据挖掘是数据挖掘的一个重要分支,是随着数据库技术、人工智能技术和网络技术的发展而提出的。尤其是随着电子商务的不断运作,信息总量不断增加,更迫切需要有效的信息分析工具。当今,电子商务正以其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点而逐步全球流行。在这种新型的商务
【文章分类号】：F713.36
【稿件关键词】：Web日志数据挖掘电子商务关联规则聚类算法
【参考文献】:

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【稿件标题】：【javaweb日志管理系统】基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统
【作者单位】：中华女子学院山东分院;
【发表期刊期数】：《商场现代化》2008年28期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：朱红祥；

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