Web日志数据挖掘模型研究Web日志数据挖掘模型研究

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一eans聚类算法进行 了改进;最后利用实际网站数据对基于聚类的协同过滤推荐系统的聚类算法进行 了实现，给出了系统试验结果，并对结果做出解释和评价。

　《.NET最佳实践》是.NET领域的集大成之作和公认经典。书中总结了大量.NET开发人员公认的最佳实践，并有针对性地阐明了如何恰当地在个人、小组、组织和行业中应用这些最佳实践。书中的最佳实践涵盖.NET开发的方方面面，从基础技术到核心技术，从开发方法到开发流程，从开发工具到团队协作，等等。所有最佳实践都辅之以实际的项目案例，并对案例代码进行了深入分析，实践性和可操作性极强。 　　《.NET最佳实践》可分为四个部分。第一部分（第1～5章）着重教授你如何选择和发现这些实践，如何提升团结度，如何量

随着移动智能操作系统技术的突破,智能手机的普及,移动互联网时代的到来,web app每天都在产生TB甚至PB级的web日志,如何从这些海量日志信息中提取用户的个人爱好及其他信息,为用户提供个性化推荐服务,为人们的生活带来便利,成为各大互联网公司和科研机构研究人员的研究热点。由于开源云计算平台Hadoop的出现,解决海量web日志信息的数据挖掘成为可能。 本文的研究内容主要包含以下几个方面： 一、对Hadoop云计算平台进行研究。Hadoop是Apache下的顶级开源项目,该平台能够利用成千上万的

随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的