【正文】 服務(wù)器 毒 吳腑 １９ 等黼 蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于ＣＦ的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究 圖３．４信息檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ２、信息檢索評(píng)價(jià) 信息檢索技術(shù)的主要缺點(diǎn)在于以下幾個(gè)方面： （１）較難對(duì)商品進(jìn)行分類，客戶需要逐層尋找自己需要的商品，例如在淘 寶網(wǎng)購(gòu)買手機(jī)，需要先確定數(shù)碼大類，然后進(jìn)入手機(jī)小類，查找品牌，最后才能 鎖定型號(hào)。 （２）關(guān)鍵字查詢，基本上所有電子商務(wù)網(wǎng)站都具有關(guān)鍵字查詢功能，用來 快速查找和定位到所選商品，關(guān)鍵字查詢應(yīng)該是電子商務(wù)中應(yīng)用最早并且最簡(jiǎn)單 的推薦系統(tǒng)【２７１。如淘寶網(wǎng)， 先將使所有商品分成虛擬、數(shù)碼、美容、服裝、配飾、家居、母嬰、食品、文體、 服務(wù)、保險(xiǎn)十一個(gè)大類，然后在此技術(shù)上再進(jìn)一步細(xì)分。常見的信息檢索系統(tǒng)有網(wǎng)絡(luò)搜索 引擎Ｇｏｏｇｌｅ、Ｂａｉｄｕ、ｓｏｈｕ等。本文重點(diǎn)介紹信息檢索技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過 濾三種技術(shù)。 ５、頁(yè)面布局（Ｐａｇｅ Ｌａｙｏｕｔ），根據(jù)客戶的興趣，將客戶感興趣的商品顯示在 電子商務(wù)網(wǎng)站頁(yè)面的顯眼位置。 ３、排序列表（Ｓｏｒｔ Ｌｉｓｔ），根據(jù)客戶對(duì)商品特征查詢，返回客戶需求的商品 排序列表。電 子商務(wù)推薦系統(tǒng)的推薦表現(xiàn)形式主要有以下幾種： ｌ、電子郵件（Ｅｍａｉｌ），電子商務(wù)管理者可以將電子商務(wù)推薦系統(tǒng)推薦出來的 客戶感興趣的商品信息發(fā)送給客戶。 ３．３．２電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源 電子商務(wù)的推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源主要來自客戶數(shù)據(jù)庫(kù)、銷售數(shù)據(jù)庫(kù)、服務(wù)器上 記錄的客戶訪問日志或經(jīng)過數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)（第二章已有介 紹），具體的數(shù)據(jù)來自以下幾個(gè)方面： １、客戶的在電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽行為； ２、客戶注冊(cè)信息； ３、客戶對(duì)某產(chǎn)品的等級(jí)評(píng)價(jià)或評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)； ４、客戶輸入的關(guān)鍵詞或商品屬性； ５、客戶購(gòu)買歷史數(shù)據(jù)； ６、商品信息； ７、企業(yè)活動(dòng)信息； ８、購(gòu)物籃信息。 ３．３電子商務(wù)推薦系統(tǒng)概述 ３．３．１電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的定義 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)（Ｅ．ｃｏｍｍｅｒｃｅ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ）是應(yīng)用于電子商務(wù)的 商品推薦軟件系統(tǒng)，該系統(tǒng)模擬傳統(tǒng)商務(wù)模式的營(yíng)銷員，作為電子商務(wù)網(wǎng)站的“虛 擬店員”，向客戶提供商品建議和信息【２６１。 （３）產(chǎn)品的市場(chǎng)定位。 （２）產(chǎn)品生命周期策略。通過孤立點(diǎn)分析，找出與其他客戶群體不同的客 戶，對(duì)該客戶進(jìn)行分析，預(yù)防欺詐行為。分析現(xiàn)有客戶的購(gòu)買行為，通過預(yù)測(cè)模型對(duì)客 戶將來的消費(fèi)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，挖掘客戶的潛在購(gòu)買力，提前對(duì)客戶進(jìn)行商品推薦。對(duì)現(xiàn)有客戶進(jìn)行聚類分析，并根據(jù)聚類結(jié)果對(duì)客戶進(jìn)行分類， 根據(jù)不同分類人群的特點(diǎn)，采取不同的營(yíng)銷策略，以增加電子商務(wù)面向?qū)ο笸扑] 的針對(duì)性和實(shí)效性。如通過對(duì) 已有數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)年齡在３５歲左右收入在５０００元左右的女性對(duì)某名牌包的 購(gòu)買興趣比較大，當(dāng)發(fā)現(xiàn)具有相同特征的新客戶的時(shí)候，便可以向該客戶推薦該 品牌包。 （２）發(fā)掘潛在客戶。對(duì)電子商務(wù)企業(yè)來說，客戶是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵和命脈，對(duì) 一個(gè)企業(yè)來說，利潤(rùn)的最大化不僅僅是簡(jiǎn)單的擴(kuò)大市場(chǎng)份額，還存在著如何保留 已有客戶這一嚴(yán)重的問題。數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、信息庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、清理和集 成工作；數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器，根據(jù)挖掘主題負(fù)責(zé)提取與主題相關(guān)的數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)挖掘引擎用來進(jìn)行模式挖掘；模式評(píng)估模塊，度量用戶的興趣度，一般該模 塊使用興趣度閾值的方法過濾發(fā)現(xiàn)的模式；知識(shí)庫(kù)為某個(gè)主題領(lǐng)域的知識(shí)，用于 指導(dǎo)搜索，指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘，并為模式評(píng)估提供支持，這些知識(shí)【２５】主要包括不同 領(lǐng)域的興趣度限制、閩值和元數(shù)據(jù)、用戶確信的知識(shí)等；圖形用戶界面實(shí)現(xiàn)用戶 和系統(tǒng)的交互，并將挖掘的模式顯式給顧客。 目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)廣泛的應(yīng)用到了分子生物學(xué)、產(chǎn)品質(zhì)量分析、基因工程 研究、信息檢索、訪問模式發(fā)現(xiàn)、金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及分類發(fā)現(xiàn)多個(gè)領(lǐng)域【２３１。包括機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)、粗糙集、模糊數(shù) 學(xué)等相關(guān)技術(shù)【２２１。 本章的內(nèi)容將為以下幾章的數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容提供數(shù)據(jù)支持和保障。確定每天進(jìn)行一次數(shù)據(jù)更新，所以調(diào)度包的時(shí)間是 一天，可以將作業(yè)的執(zhí)行頻率為一天。 Ｑ Ｌ語(yǔ)句選擇更新后的數(shù)據(jù)， ２、完成包的創(chuàng)建以后，就可以通過生成項(xiàng)目，對(duì)包進(jìn)行部署，根據(jù)不同的 要求，可以把包部署到不同的位置：ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ 統(tǒng)。如銷售事 實(shí)表，有時(shí)則需要覆蓋已前的信息，有時(shí)需要增量裝載，要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行確 定。 我們需要增量增添裝載相應(yīng)的內(nèi)容。自動(dòng)更新步驟如下： ａｕｔｏ １、建立“電子商務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)更新”解決方案Ｅ ｕｐｄａｔｅ，在該解決方 案中建立包括三個(gè)任務(wù)的一個(gè)包，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)立方體、事實(shí)表和維表的更新。我們可以將電子商務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù) 的更新周期定為一天或者是更短的時(shí)間（需要根據(jù)電子商務(wù)實(shí)際需要進(jìn)行定）。 表２．４維表概況 電子商務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)裝載階段利用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)提供的后端管理，對(duì) 事實(shí)表和維表進(jìn)行匯總、建立索引、排序、計(jì)算視圖與備份等操作，并將數(shù)據(jù)分 級(jí)處理、增量地更新到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。本文設(shè)計(jì)電子商務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有七個(gè)維表：如表２．４所示，時(shí)間 維表分為年、月、周、日、小時(shí)、分、秒７各層次，并可以根據(jù)時(shí)間維表進(jìn)行 ＯＬＡＰ的上卷和下鉆操作；地點(diǎn)維表包含國(guó)家、省份、城市三個(gè)概念抽象層次； 商品維表記錄商品的名稱、型號(hào)、類型、顏色、材料等信息；活動(dòng)維表記錄會(huì)話 開始、會(huì)話結(jié)束、登錄、下載、點(diǎn)擊、購(gòu)買等活動(dòng)；客戶維表記錄客戶的性別、 年齡等信息；ＩＰ地址維表記錄電子商務(wù)網(wǎng)站訪問客戶的ＩＰ地址信息；引用維表 記錄客戶引用或訪問ＵＲＬ地址情況。 表２．２銷售事實(shí)表 如表２．３所示，客戶行為事實(shí)表包含６個(gè)維表的關(guān)鍵字，月ｊ戶維表關(guān)鍵字 ｕｓｅｒ＿ｋｅｙ、時(shí)間維表鍵字ｔｉｍｅ＿ｋｅｙ、地點(diǎn)表關(guān)鍵字ｌｏｃａ＿ｋｅｙ、活動(dòng)維表關(guān)鍵字ｂｅｈａ 蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于ＣＦ的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究 ｋｅｙ、引用維表關(guān)鍵字ｒｅｃｏ＿ｋｅｙ和ｉｐ地址維表關(guān)鍵字ｉｐ＿ｋｅｙ和以及頁(yè)面瀏覽時(shí)間 ｖｉｓｉｔ＿ｔｉｍｅ、傳輸字節(jié)數(shù)ｕｎｉｔｓ＿ｓｏｌｄ和Ｈ”ｒＰ狀態(tài)碼ｈｔｔｐ＿ｅｏｄｅ ３個(gè)度量，傳輸字節(jié)數(shù) 和ＨＴＴＰ狀態(tài)碼從Ｗｅｂ使用日志大小域和狀態(tài)域中提取。本文提出的電子商務(wù)數(shù) 據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型包括銷售事實(shí)表和客戶點(diǎn)擊事實(shí)表兩個(gè)主題事實(shí)表。 （１）事實(shí)表。因?yàn)殡娮由虅?wù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，我們采用事實(shí)星座模型的多維 數(shù)據(jù)模型，也便于數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理，如圖２．６所示。 ２．２．４數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)裝載與多維數(shù)據(jù)模型構(gòu)建 電子商務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)集成階段是基于多維的數(shù)據(jù)模型。如果在客戶的歷史訪 問記錄中，直接鏈接到該頁(yè)面有多個(gè)頁(yè)面，根據(jù)網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，我們從請(qǐng) 求時(shí)間上選定最接近當(dāng)前請(qǐng)求頁(yè)面的頁(yè)面，作為本次請(qǐng)求的參照補(bǔ)充頁(yè)面實(shí)現(xiàn)路 徑補(bǔ)充。具體的補(bǔ)充辦法如下： （１）路徑不完整判斷：客戶被請(qǐng)求的Ｗｅｂ頁(yè)面不是直接鏈接到當(dāng)前客戶已 經(jīng)請(qǐng)求的最后一個(gè)Ｗｅｂ頁(yè)面上，我們認(rèn)為就出現(xiàn)了路徑不完整的情況，需要對(duì) 客戶訪問路徑進(jìn)行補(bǔ)充。 我們可以結(jié)合站點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)客戶訪問路徑進(jìn)行補(bǔ)充，我們將站點(diǎn)的拓?fù)? 結(jié)構(gòu)用前綴樹進(jìn)行表示，如圖２．５所示。當(dāng)我們利用不完整的訪 １０ 蘭州人學(xué)碩士學(xué)位論文 基于ＣＦ的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究 問日志進(jìn)行電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，挖掘出的模式很可能是片面的、不準(zhǔn)確的。 ４、路徑補(bǔ)充 當(dāng)客戶向Ｗｅｂ服務(wù)器發(fā)出頁(yè)面請(qǐng)求時(shí)，由于客戶端頁(yè)面緩存技術(shù)和代理服 務(wù)器的使用，如果被請(qǐng)求的頁(yè)面存在于代理服務(wù)器或者緩存當(dāng)中，電子商務(wù)Ｗｅｂ 服務(wù)器就不會(huì)接收到這個(gè)請(qǐng)求信息。會(huì)話可以采用如下形式進(jìn)行表示： Ｓｅｓｓｉｏｎ＝｛ｕｉｄ，ｔｉｍｅｂ，ｔｉｍｅｅ“（ｕｒｌｌ，ｔｉｍｅｌ），（ｕｒｌ２，ｔｉｍｅ２），……（ｕｒｌｎ，ｔｉｍｅｎ）］｝。 會(huì)話識(shí)別。這樣根據(jù)ＩＰ地址識(shí)別客戶變得困難。通過客戶的注冊(cè)登記信息進(jìn)行識(shí)別比較容易， 但對(duì)于未注冊(cè)客戶無法進(jìn)行識(shí)別。 表２．１ Ｗｅｂ Ｌｏｇ表 序號(hào) 字段名 中文名 數(shù)據(jù)類型 備注 ９ 蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于ＣＦ的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究 １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ｉｔｅｍｋｅｙ ｕｓｅｒ＿ｋｅｙ ｓｅｓｓｉｏｎ ｋｏ／ ｉｐ＿ａｄｄｒｅｓｓ ｖｉｓｉｔｔｉｍｅ ｖｉｓｉｔ＿ｕｆｌ ｒｅｆｅｒｅｄ 索引 客戶ＩＤ 客戶會(huì)話ＩＤ 客戶口地址訪問時(shí)間 訪問ＵＲＬ 參考頁(yè)面 Ｃｈ缸２０） Ｃｈａｒ（５０） Ｃｈａｒ（５０） Ｃｈａｒ（３０） Ｃｈａｔ（６０） Ｃｈａｒ（６０） 外鍵 外鍵 外鍵 ■●■■●■■■■■■■■■■■■●●■■■■■■■■一 167。以一個(gè)Ｗｅｂ日志數(shù)據(jù)為例，Ｗｅｂ日志數(shù)據(jù)包括以下幾個(gè) 部分： ２ １ ０．２６．５ １．３９－［０７／Ｍａｙ／２００９：００：ｏｏ：ｏｏ＋００００】ｆｔＧＥＴ／ｌｚｕｓｄｈ／ｎｏｔｉｃｅ．ｈｔｍｌ ＨＴＴＰ／１．０２００”３０４”ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｕａｎｗｅｉ．１ｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／”Ｍｏｚｉｌｌａ／４．０４” 對(duì)以上ＷＥＢ同志數(shù)據(jù)進(jìn)行解讀：ＩＰ地址為２１０．２６．５１．３９；訪問時(shí)間為 “０７／Ｍａｙ／２００９：００：００：００＋００００”；狀念“ＧＥＴ”；請(qǐng)求網(wǎng)址為“／ｌｚｕｓｄｈ／ｎｏｔｉｃｅ．ｈｔｍｌ”； 協(xié)議為“ＨＴＴＰ／１．０２００”； 狀態(tài)為“３０４”； 參考頁(yè)面為 “ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｕａｎｗｅｉ．１ｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／”；代理“Ｍｏｚｉｌｌａ／４．０４”。 （１）通過狀態(tài)域識(shí)別出的客戶請(qǐng)求失敗的訪問記錄； （２）通過檢查ｒｏｂｏｔｓ．ｔｘｔ文件或檢查代理域，識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Ｃｒａｗｌｅｒ ＯＩ＂ Ｓｐｉｄ哪和搜索代理（Ａｇｅｎｔ）等對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站進(jìn)行訪問的記錄【２０】； （３）識(shí)別出文件后綴名為ｚｉｐ、ｊＰｇ、ｊｐｅｇ、ｇｉｆ，ｃｇｉ、ｊＳ的訪問記錄。由于客戶對(duì)電子商務(wù)Ｗｅｂ服務(wù)器進(jìn)行請(qǐng)求， 需要每個(gè)文件都形成一個(gè)連接，這樣客戶向電子商務(wù)網(wǎng)站請(qǐng)求的一個(gè)頁(yè)面中包含 多個(gè)文件，就需要進(jìn)行多個(gè)連接，同時(shí)也在電子商務(wù)服務(wù)器同志上形成了多條記 錄。在電子商務(wù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理中，客戶數(shù)據(jù)文件、商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù) 的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)清理工作較簡(jiǎn)單，可以采用分箱、聚類、計(jì)算機(jī)和人工相結(jié)合、 回歸等方法，已有的論述也比較多，本文不再進(jìn)行介紹，本文介紹的重點(diǎn)是Ｗｅｂ 使用日志中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與數(shù)據(jù)清洗【２０】： 數(shù)據(jù)清洗。 ２、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與消噪 經(jīng)過數(shù)據(jù)抽取后的數(shù)據(jù)大多是含噪聲的（錯(cuò)誤的或偏離期望的孤立點(diǎn)）、不 蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于ＣＦ的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究 完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值，或僅包含聚集數(shù)據(jù)）或不一致的數(shù)據(jù)。客戶數(shù)據(jù) 庫(kù)的信息主要記錄客戶的相關(guān)特征，如客戶名、客戶ＩＤ、年齡、性別、職業(yè)、 收入、學(xué)歷、電子郵件、聯(lián)系方式和家庭住址等，這些數(shù)據(jù)可以從客戶登記信息 中或從電子商務(wù)網(wǎng)站的注冊(cè)頁(yè)面中獲得。 ２．２．３原始數(shù)據(jù)處理 １、數(shù)據(jù)抽取 電子商務(wù)數(shù)據(jù)抽取是指在電子商務(wù)系統(tǒng)中，提取與電子商務(wù)決策相關(guān)數(shù)據(jù)的 過程。以隱式數(shù)據(jù)為研究對(duì)象的電 子商務(wù)推薦系統(tǒng)能自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)，一般不需要客戶人為地給出自己的偏好信息。 隱式數(shù)據(jù)指的是客戶以一種隱蔽的方式表達(dá)自己的興趣偏好，通常這種偏好 反映在客戶網(wǎng)上瀏覽或購(gòu)物的過程中所表現(xiàn)出自己的興趣偏好。顯 示數(shù)據(jù)的針對(duì)性較強(qiáng)，數(shù)據(jù)的可用性較大。 ７ 蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于ＣＦ的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究 ２．２．２數(shù)據(jù)源分類 根據(jù)數(shù)據(jù)的來源形式，可以將數(shù)據(jù)源分為顯式數(shù)據(jù)和隱式數(shù)據(jù)。 ５、查詢數(shù)據(jù) 查詢數(shù)據(jù)是電了商務(wù)站點(diǎn)在服務(wù)器上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。ＵＲＬ可以是一個(gè)靜態(tài)文件， 也可以是在應(yīng)答時(shí)需要調(diào)用的可執(zhí)行文件的名字，即ＵＲＬ地址。其中 ＩＰ，Ｓｅｒｖｅｒ，Ｂｙｔｅｓ，Ｒｅｑｕｅｓｔ，Ｓｔａｔｕｓ，Ｓｅｒｖｉｃｅ ｎａｍｅ，Ｐｒｏｔｏｃｏｌ ｏｆ ｖｅｒｓｉｏｎ，Ｔｉｍｅ，Ｕｓｅｒ ａｇｅｎｔ，Ｃｏｏｋｉｅ，Ｒｅｆｅｎ＇ｅｒ＇’客戶訪問電子 商務(wù)網(wǎng)站的信息內(nèi)容。其中服務(wù)器上存儲(chǔ)的ｃｏｏｋｉｅ部分是 ｃｏｏｋｉｅ ｌｏｇｓ，Ｃｏｏｋｉｅ ｌｅｖｅｌ”。 ｌｏｇｓ： ｅｒｒｏｒ ｌｏｇｓ為請(qǐng)求失敗的數(shù)據(jù)，包括超時(shí)，授權(quán)失敗，丟失連接等。 ４、電子商務(wù)網(wǎng)站服務(wù)器上存儲(chǔ)的客戶瀏覽日志。 ２、存儲(chǔ)在傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)里的有關(guān)電子商務(wù)的商品信息、商務(wù)站點(diǎn)信息、 客戶交易數(shù)據(jù)、購(gòu)物籃數(shù)據(jù)、客戶對(duì)商品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)等。２電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源 ２．２．１數(shù)據(jù)來源 電子商務(wù)的數(shù)據(jù)源主要存儲(chǔ)在客戶數(shù)據(jù)庫(kù)、商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Ｗｅｂ使用日志中， 這些數(shù)據(jù)源主要包括以下幾種㈣： １、客戶注冊(cè)信息，如客戶的姓名、年齡、性別、所在地、職業(yè)、收入狀況 等信息。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中起到承上啟下的作用。 蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于ＣＦ的個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究 第二章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù) ２．１基于電子商務(wù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)模型 圖２．４基于電子商務(wù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)模型 如圖２．４，基于電子商務(wù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)集成與裝 載、提供分析處理服務(wù)三個(gè)部分。 第四章基于協(xié)同過濾算法提出個(gè)性化的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，針對(duì)不同的客戶 采取不同的推薦算法，并提出面向客戶的