基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的web推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)論文(編輯修改稿)
2025-07-24 20:15 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上。到目前為止，由美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)主辦的KDD國(guó)際研討會(huì)已召開了8次，規(guī)模由原來的專題討論會(huì)發(fā)展到國(guó)際學(xué)術(shù)大會(huì)，僅以1999年為例，就有近20個(gè)國(guó)際會(huì)議列有DM專題。這兩年國(guó)內(nèi)也有相當(dāng)多的數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)方面的研究成果，許多學(xué)術(shù)會(huì)議上都設(shè)有專題進(jìn)行學(xué)術(shù)交流。目前， DM的研究重點(diǎn)逐漸從發(fā)現(xiàn)方法的研究轉(zhuǎn)向?qū)嶋H的系統(tǒng)應(yīng)用，國(guó)際上有影響的典型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)有SAS公司的Enterprise Miner， IBM公司的Intelligent Miner， SGI公司的Set Miner等。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分為5類，即預(yù)測(cè)模型化、聚類、數(shù)據(jù)歸納、依賴模型化以及發(fā)現(xiàn)變化和偏差。從國(guó)內(nèi)外目前的研究進(jìn)展來看，各學(xué)科的研究自成一派，沒有突破各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)界限；沒有融合各領(lǐng)域的不同方法；尤其是未將并行優(yōu)化的諸方法集成用于數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)挖掘，從而提高實(shí)時(shí)性，并解決隨機(jī)的、動(dòng)態(tài)的、不完全的及混沌數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘，即所謂智能數(shù)據(jù)挖掘。而且以往多數(shù)技術(shù)都是在駐留于內(nèi)存的數(shù)據(jù)之上進(jìn)行挖掘，沒有把這些技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)相集成。近年來，有些技術(shù)已開始定位于大型數(shù)據(jù)庫上的挖掘，即基于磁盤存貯進(jìn)行挖掘。從而出現(xiàn)了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘等。由于Internet和WEB的廣泛應(yīng)用，出現(xiàn)了基于異構(gòu)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)挖掘，如文檔數(shù)據(jù)挖掘、時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘。伴隨數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，多媒體數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘、空間數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘等也引起了許多人的關(guān)注。預(yù)計(jì)在21世紀(jì)還會(huì)形成更大的高潮,研究焦點(diǎn)可能會(huì)集中到以下幾個(gè)方面:研究專門用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語言,也許會(huì)像SQL語言一樣走向形式化和標(biāo)準(zhǔn)化。尋求數(shù)據(jù)挖掘過程中的可視化方法,使得知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過程能夠被用戶理解 ,也便于在知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程中的人機(jī)交互。研究在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),特別是在Internet上建立DM服務(wù)器,與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器配合,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘。加強(qiáng)對(duì)各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘,如文本數(shù)據(jù)、圖形圖像數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)。但是,無論怎樣,需求牽引,市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)是永恒的,DM將首先滿足信息時(shí)代用戶的急需,大量基于DM的決策支持軟件工具產(chǎn)品將會(huì)問世 。學(xué)術(shù)構(gòu)想與思路、主要實(shí)現(xiàn)內(nèi)容及擬解決的關(guān)鍵技術(shù)學(xué)術(shù)構(gòu)想與思路研究?jī)?nèi)容主要包括：WEB上數(shù)據(jù)挖掘的用途、WEB上數(shù)據(jù)挖掘的分類、WEB上數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)與工具、WEB數(shù)據(jù)挖掘的BN實(shí)現(xiàn)方法。最后給出了一個(gè)WEB數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)站中的應(yīng)用實(shí)例。畢業(yè)設(shè)計(jì)充分的將理論研究和實(shí)際應(yīng)用結(jié)合起來，做到了理論和實(shí)踐的相結(jié)合。該電子商務(wù)網(wǎng)站是基于Jsp/JavaBean的模式的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物系統(tǒng)，這種模式以其穩(wěn)定性和優(yōu)越的速度，被全球企業(yè)證明公認(rèn)為可以高效穩(wěn)定的進(jìn)行企業(yè)運(yùn)算開發(fā)的平臺(tái)。這種平臺(tái)最大的優(yōu)勢(shì)在于可以跨系統(tǒng)，真正的“一次編寫、 到處運(yùn)行”的特點(diǎn)，在這種平臺(tái)上開發(fā)的產(chǎn)品，可以輕松移植到其他的平臺(tái)，例如：Unix、Linux、Windows系統(tǒng)，這樣，在企業(yè)更換平臺(tái)的時(shí)候可以最大的節(jié)約成本，提高運(yùn)算質(zhì)量。 Jsp網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物系統(tǒng)基于jsp+javabean+數(shù)據(jù)庫三層結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)購(gòu)物網(wǎng)站。網(wǎng)站用戶接口（即界面）由jsp完成，數(shù)據(jù)和邏輯處理由beans完成，數(shù)據(jù)儲(chǔ)存由數(shù)據(jù)庫完成。因?yàn)閎eans獨(dú)立負(fù)責(zé)處理整個(gè)網(wǎng)站的全部數(shù)據(jù)邏輯運(yùn)算，所以整個(gè)網(wǎng)站的負(fù)載量和速度都將大大提高，所以基于這種語言和結(jié)構(gòu)開發(fā)的購(gòu)物系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)是其它語言無法比擬的。這就更進(jìn)一步保證了網(wǎng)站的穩(wěn)定性和安全性，而這些，對(duì)于一個(gè)購(gòu)物網(wǎng)站來說是非常重要
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