【正文】 在對淘鞋網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并嘗試找出關(guān)聯(lián)的個性化推薦的過程中，對于數(shù)據(jù)分析對人們生活的影響也有了更深的認(rèn)識。 商品單一，只是針對鞋子的單一推薦。else assess_result = 0。i++){ if (assess_brandamp。 break。for(i=0。i++){ if (assess_brandamp。} else continue。i7。gender[7][2]。i++){ remend_list[i][2]=getGender(remend_list[i][0],D_gender)。 if(number = 2) return 男； else return 女；} break。 //產(chǎn)生隨機(jī)推薦表}、生成新用戶推薦列表算法：算法四：產(chǎn)生新人推薦表輸入：該搜索日期全國熱度表D，該搜索日期新人所在省份熱度表Di，隨機(jī)推薦表D_random,品牌及其男女屬性對應(yīng)表D_gender輸出：新人推薦列表ArrayList remend_list[7][3]。j5。i++){for(int j=0。i++){ brand_list[i][1] = countbrand(D)。for(int i=0。i5。三、推薦系統(tǒng)設(shè)計、系統(tǒng)設(shè)計流程步驟一：比對數(shù)據(jù)庫，判斷訪問該淘鞋網(wǎng)站的IP是新IP還是曾經(jīng)有歷史記錄的舊IP，并判斷該IP所在的省份。⑤ 在這168個品牌中搜索量小于10的有76各品牌，%。(5)時間序列分析在時間序列分析中，數(shù)據(jù)的屬性值是隨著時間不斷變化的。從大量商務(wù)事務(wù)記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以幫助許多商務(wù)決策的制定。 優(yōu)質(zhì)的個性化推薦系統(tǒng)能為用戶發(fā)掘用戶新的興趣點，為用戶推薦一些他感興趣但他從沒聽說過的商品。但消費者網(wǎng)購的商品中是否曾經(jīng)購過鞋子呢？我們的調(diào)查問卷調(diào)查結(jié)果顯示如下：調(diào)查結(jié)果顯示，大約85%的網(wǎng)購者曾經(jīng)在網(wǎng)上購買過鞋子，由此可見，我們項目所研究的針對淘鞋網(wǎng)推薦特定的“品牌、類型、男/女”具有重大的意義。本項目是對某一特定的淘鞋網(wǎng)進(jìn)行研究，主要為購買鞋的網(wǎng)購者推薦相應(yīng)的“品牌、類型、男/女”的鞋子。在用戶決定一個電子商務(wù)網(wǎng)站的前途的今天，個性化推薦系統(tǒng)就是一個為用戶而生的系統(tǒng)，商品個性化推薦具有以下重大意義：216。因此針對特定網(wǎng)站進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品推薦顯得相當(dāng)有必要。許多數(shù)據(jù)挖掘算法試圖使孤立點的影響最小化，或者排除它們。 隨機(jī)挑選情況一:有瀏覽歷史記錄的舊IP：216。④在用戶有搜索傾向的品牌中，少部分品牌占據(jù)了大部分的搜索量，大部分品牌僅有少數(shù)人搜索。 }sort(type_list[i][1])。i++){ brand_frequency[i][0]=brand_list[i][0]。、生成省份熱門表算法：算法二：生成每日省份熱度表輸入：近十五日某省份數(shù)據(jù)集Di；輸出：該省份熱度表；ArrayList brand_list[getCount][2]。 }}ArrayList hot[25][2]。 }//類型前五名的頻率for(int i=0。for(int i=0。}//根據(jù)品牌及其男女屬性對應(yīng)表得出男女屬性；procedure getGender(remend_list[i][0],D_gender):int number。remend_list[6][1]=find_item(remend_search,4)。ArrayList assess_brandamp。gender[i]={getType(remend_list),getGender(remend_list)}。i++){ if (assess_typeamp。} else continue。true_searchList[1]={null,getGender(D_true_search)}。i7。} else continue。*****************************************************************//只有類型屬性時的評估標(biāo)準(zhǔn)if(getType(D_true_search)=getType(remend_list)) assess_result = 1。系統(tǒng)只產(chǎn)生3條屬性的推薦條目，可能存在推薦的廣度的制約。但通過對數(shù)據(jù)挖掘的摸索與討論，對網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)的查找與篩選，最終讓我們逐步解決了這些問題。同時運(yùn)用所學(xué)計算機(jī)語言做出了簡單的推薦系統(tǒng)，編程能力也有一定的提高。216。（4）當(dāng)前大部分的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)都只是一個單一的工具,只能提供一種推薦模型。} else continue。//當(dāng)缺省類型時的評估標(biāo)準(zhǔn)if(get_Null_Gender){ ArrayList true_searchList[3][2]。type[i][1] == true_searchList[0][1]) {count +=。} else continue。***********************************************************if(get_Null_Brand){ ArrayList true_searchList[3][2]。 break。true_searchList[1]={getBrand(D_true_search),getGender(D_true_search)}。switch(gender){ case 0: { number = (1,2)。 break。//抽取全國熱門表前兩條數(shù)據(jù)；remend_list[2][1]=find_item(Di,1)。//根據(jù)權(quán)重產(chǎn)生該省份熱度表procedure weight(brand_frequency[j][1],type_frequency[j][1])double result。 }//產(chǎn)生無排序的熱度備選數(shù)組；ArrayList brand_frequency[5][2]。for(int i=0。 type_frequency[i][1]=getfrequency(type_list[i][1])。j++) { hot[i][j]={brand_list[i][0],type_list[j][0]}。步驟四：對于一個舊IP，通過比較權(quán)重，分別從瀏覽歷史記錄、省份熱門、全國熱門、隨機(jī)挑選，選出4條、1條、1條、1條作為品牌以及品牌對應(yīng)的類型作為推薦數(shù)據(jù)。⑩ 男女比例相近。時間序列分析目前有三個基本功能：一是模式挖掘，即通過分析時間序列的歷史形態(tài)來研究事務(wù)的行為特征；二是趨勢分析，即利用歷史時間序列預(yù)測數(shù)據(jù)的未來數(shù)值；三是相似性搜索，即使用距離度量來確定不同時間序列的相似性。就是研究已分類資料的特征，分析對象屬性，據(jù)此建立一個分類函數(shù)或分類模型，然后運(yùn)用該模型計算總結(jié)出的數(shù)據(jù)特征，將其他未經(jīng)分類或新的數(shù)據(jù)分派到不同的組中。幫助用戶輕松地找到所想要購買的商品。 就目前中國人民的消費水平而言，購買者更在乎的是價格、質(zhì)量，而不是特定的某一牌子。關(guān)鍵詞重新提煉一、緒論、項目背景中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）在北京發(fā)布的《第 29 次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示：電子商務(wù)類應(yīng)用繼續(xù)保持穩(wěn)步發(fā)展，其中網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達(dá)到 億人，增長率達(dá)到 %。推薦實質(zhì)上是替用戶評估他從來沒見過的商品，這些商品可以是電影、書、笑話、網(wǎng)頁、甚至還可以是旅游、音樂、電子產(chǎn)品等等；對用戶來說，推薦根本上就是一個讓用戶自身對商品信息從未知到已知的過程?？梢哉f，前兩種推薦由于根本未考慮不同用戶的個性特點，因此推薦完全不具備個性化的特點，第三種推薦有一定的個性化成份，但多數(shù)網(wǎng)站還僅僅停留在僅針對該用戶一個人的購買歷史，只是為每個用戶建立了一個個人購買檔案，沒有橫向進(jìn)行信息綜合，因此沒有協(xié)作推薦價值，所以也無法實現(xiàn)商品的實時綜合推薦。聚類分析的主要方法有劃分方法、層次方法、基于網(wǎng)格的方法、統(tǒng)計學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的方法。針對特定的淘鞋網(wǎng)站，實現(xiàn)的可行性方法如下：情況一：沒有瀏覽歷史的新IP