【正文】 {count +=。 break。} else continue。}for(i=0。i7。i++){ if (assess_typeamp。gender[i][1] == true_searchList[1][1]) {count +=。 break。} else continue。}assess_result = count/3。//當(dāng)缺省男女時(shí)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)*****************************************************************//只有品牌屬性時(shí)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)if(getBrand(D_true_search)=getBrand(remend_list)) assess_result = 1。else assess_result = 0。*****************************************************************//只有類型屬性時(shí)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)if(getType(D_true_search)=getType(remend_list)) assess_result = 1。else assess_result = 0。*****************************************************************//只有男女屬性時(shí)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)if(getGender(D_true_search)=getGender(remend_list)) assess_result = 1。else assess_result = 0。四、系統(tǒng)個(gè)性化推薦的實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)由三部分組成，輸入模塊、輸出模塊、評(píng)分模塊。、輸入模塊輸入模塊是一個(gè)IP訪問該淘鞋網(wǎng)時(shí)，輸入IP和訪問日期，？具體界面如下：、輸出模塊無論新IP還是舊IP，輸出模塊中都有7條商品推薦是數(shù)據(jù)，具體界面如下：新人的輸出界面及評(píng)估結(jié)果：訪問過的用戶的輸出界面及評(píng)估結(jié)果：五、局限性分析、個(gè)性化推薦在電子商務(wù)中應(yīng)用的局限性：（1）分布性、異構(gòu)性數(shù)據(jù)源的挖掘還沒完全解決（2）控制整個(gè)Web上知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程還沒完全解決（3）由于個(gè)性化推薦將提取大量用戶瀏覽或購買信息，同時(shí)在登陸后即時(shí)地顯示各個(gè)推薦條目，因此個(gè)性化推薦算法往往受到實(shí)時(shí)性的制約，也影響了個(gè)性化推薦的拓展，同時(shí)存在著網(wǎng)絡(luò)安全隱患。（4）當(dāng)前大部分的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)都只是一個(gè)單一的工具,只能提供一種推薦模型。但由于電子商務(wù)系統(tǒng)本身的復(fù)雜性,不同場(chǎng)合需要不同類型的推薦。因此,需要研究新型電子商務(wù)推薦系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu),以有效集成多種推薦工具,收集多種類型的數(shù)據(jù),提供多種推薦模型,使得不同的推薦工具組合使用,互補(bǔ)長(zhǎng)短,滿足不同類型的推薦需要。:(1) 數(shù)據(jù)集問題: 小組成員所采用的數(shù)據(jù)集是網(wǎng)上已經(jīng)有的淘鞋網(wǎng)數(shù)據(jù)。 網(wǎng)上已有的淘鞋網(wǎng)的數(shù)據(jù)由于是爬取的數(shù)據(jù),存在許多實(shí)際無效的數(shù)據(jù),同時(shí)品牌與類型，男女屬性存在著不少空值。這些空值直接或間接地影響到我們數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)的可靠性與評(píng)估算法的準(zhǔn)確度，同時(shí)加大了處理數(shù)據(jù)的難度。另一方面，由于數(shù)據(jù)集記錄的數(shù)據(jù)是用戶瀏覽的數(shù)據(jù)，而用戶實(shí)際購買情況卻未曾記錄，這也間接地影響到了個(gè)性化推薦算法的效率和精度。(2)問卷調(diào)查分析： 問卷調(diào)查所發(fā)放的問卷較少，使統(tǒng)計(jì)出來的網(wǎng)上購鞋個(gè)性化推薦現(xiàn)狀的可靠性降低，同時(shí)可能會(huì)使得獲得的數(shù)據(jù)品牌互斥性的重要程度降低從而影響數(shù)據(jù)挖掘深度。(3) 數(shù)據(jù)處理問題: 由于爬取的數(shù)據(jù)多達(dá)2萬多條，最終衍生出來的表格有上百個(gè)，在實(shí)際操作的過程中無法實(shí)現(xiàn)批量處理，因而這種個(gè)性化推薦的方式效率會(huì)受到限制。 創(chuàng)建模型的訓(xùn)練集是固定的數(shù)據(jù)集，但是在實(shí)際的電子商務(wù)交易中，要實(shí)時(shí)地更新訓(xùn)練集以生成省份熱門表和全國(guó)熱門表，這使得系統(tǒng)所操作的數(shù)據(jù)量進(jìn)一步加大，拓展性受到制約。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。(4) 評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)是由小組成員結(jié)合網(wǎng)上搜索到論文而思考而成，由于測(cè)試集的數(shù)據(jù)量少于訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)量，因而在實(shí)際操作的過程中可能存在算法準(zhǔn)確度不高的風(fēng)險(xiǎn)及其他某些未被發(fā)現(xiàn)和處理的誤差。216。 商品單一，只是針對(duì)鞋子的單一推薦。216。 所推薦的鞋子只推薦了“品牌、類型、男女”這三個(gè)重要的屬性，忽略了商品的評(píng)分以及優(yōu)惠。216。 對(duì)于“男女”這一屬性的推薦，主要針對(duì)品牌而言，準(zhǔn)確率不高。216。 推薦列表中包括了7條推薦數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是綜合“省份熱門+全國(guó)熱門+瀏覽記錄+隨機(jī)”，存在一定的錯(cuò)誤率。216。 對(duì)于一個(gè)新人，由于沒有瀏覽記錄，推薦的準(zhǔn)確率相對(duì)低。由于技術(shù)水平、時(shí)間的有限，以上局限性在接下的學(xué)習(xí)過程中，我們將努力解決，做到更完善。六、總結(jié)與體會(huì)本次數(shù)據(jù)挖掘極大地提高了我們對(duì)這門課程的了解度、創(chuàng)新性與小組成員之間的凝聚力。通過對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，關(guān)聯(lián)性分析，對(duì)相關(guān)算法的討論和實(shí)現(xiàn)，對(duì)相關(guān)課題的研究和分析，和對(duì)《數(shù)據(jù)挖掘原理》的理解和思考，以及對(duì)整個(gè)框架的理解與對(duì)過程的總結(jié)和對(duì)最終評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)，本小組成員中的每個(gè)人都進(jìn)行了認(rèn)真地研究與討論。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，我們也遇到了許多問題，比如剛開始選題不明確，對(duì)研究方向存在盲目性，導(dǎo)致后期對(duì)數(shù)據(jù)處理方式出現(xiàn)分歧；處理數(shù)據(jù)量過于龐大，加上對(duì)數(shù)據(jù)挖掘處理軟件的使用生疏，使我們的數(shù)據(jù)清理階段變得十分困難；混淆了數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的概念，初期報(bào)告只進(jìn)行了相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)；最終系統(tǒng)相關(guān)算法的確定等等。但通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的摸索與討論，對(duì)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。對(duì)于整個(gè)課題的完成，大家都付出了辛勤的努力。同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘也有了更加深刻的認(rèn)識(shí)。在對(duì)淘鞋網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并嘗試找出關(guān)聯(lián)的個(gè)性化推薦的過程中，對(duì)于數(shù)據(jù)分析對(duì)人們生活的影響也有了更深的認(rèn)識(shí)?？此茻o關(guān)的數(shù)據(jù)，如果找到了相應(yīng)的規(guī)律，將對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站產(chǎn)生比較大的影響。雖然在做這個(gè)項(xiàng)目的過程中走了許多彎路，最終還是能夠找出一個(gè)比較適合的方向。同時(shí)運(yùn)用所學(xué)計(jì)算機(jī)語言做出了簡(jiǎn)單的推薦系統(tǒng)，編程能力也有一定的提高。也深刻認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時(shí)代所起到的重要作用，通過在大量的數(shù)據(jù)中處理并獲取有用的數(shù)據(jù)，可以得出對(duì)生活，尤其是對(duì)商業(yè)銷售的重要結(jié)論，將這些結(jié)論應(yīng)用于生活領(lǐng)域，可以產(chǎn)生很多積極影響。我也深刻認(rèn)識(shí)到了團(tuán)隊(duì)合作的重要性，團(tuán)隊(duì)中需要積極配合，也要提出自己的想法，共同討論研究。在項(xiàng)目進(jìn)程中，我們遇到了很多困難，我們要不懈努力，迎難而進(jìn)才能收獲更大的成功。 增加成員分工與自評(píng)分?jǐn)?shù)參考文獻(xiàn): [1]朱郁筱,呂琳媛. [2] .2006. 9799[3] 張磊，李蘇軍. 精通c附錄附錄1網(wǎng)上購鞋情況調(diào)查問卷問題1：您經(jīng)常瀏覽購物網(wǎng)站嗎？?經(jīng)常 ?不經(jīng)常 ?從未問題2：您曾經(jīng)在網(wǎng)上購買過鞋子嗎？?是 ?否問題3：若您在網(wǎng)上購買鞋子首先考慮的要素是什么？?品牌 ?類型 ?價(jià)格 ?款式 ?是否有優(yōu)惠價(jià)格 ?喜歡的明星代言問題4：您是否對(duì)特定的品牌有強(qiáng)烈偏好以至排斥相同類型的其他牌子（如阿迪達(dá)斯和耐克）？?是 ?否 ?沒想過問題5：是什么原因讓您選擇網(wǎng)上購鞋（多選）？?方便快捷 ?價(jià)格優(yōu)惠 ?款式多樣 問題六：對(duì)于現(xiàn)有的購物網(wǎng)站的個(gè)性化推薦（如亞馬遜的定制首頁，淘寶、京東等的猜你喜歡）覺得有刺激購買的作用嗎？?有 ?沒有 ?沒注意問題七：您覺得現(xiàn)有的個(gè)性化推薦您最不滿意的是哪點(diǎn)？?推薦太多很煩躁 ?根據(jù)瀏覽或購買記錄推薦已有的東西，不夠智能?沒什么不滿意 問題八：您覺得以下哪種形式的個(gè)性化推薦您比較容易接受？?根據(jù)瀏覽購買記錄推薦 ?根據(jù)和您有相似的愛好的人的購買或?yàn)g覽記錄推薦?根據(jù)熱門商品推薦 問題八：從您購買某一特定類型的鞋子之后，多久會(huì)考慮再次購買該類型的鞋子？?根據(jù)具體類型而定 ?看到好看的就買 ?等到上一個(gè)鞋子穿壞了就買?具體時(shí)間__________(月)左右 感謝您的支持，祝您生活愉快！ 30 / 31