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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 135 - 148 (14page)
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Aiming at the field of e-commerce, this paper analyzes e-commerce user behavior based on the data characteristics of e-commerce back-end logs and constructs a user behavior mining model. On the basis of Web user behavior theory, it analyzes user behavior based on interactive content. Based on the background of big data, the traditional data mining algorithm is further optimized, which greatly improves the operating efficiency of the algorithm. At the same time, a distributed file storage structure is adopted to improve the fault tolerance of system data processing. This paper studies the advantages and disadvantages of collaborative filtering recommendation algorithms. The Web user behavior mining system constructed in this paper can conduct multi-dimensional and efficient mining. It helps e-commerce merchants and content providers to understand their users and achieve better commercial value through precise marketing and accurate recommendations, and complete the upgrade of data-driven services.
목차
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Wang Fucong / 2015 / Research and implementation of Web log mining system
Li Zhongjun / 2009 / A recommendation system model based on isomorphic integration of content and collaborative filtering / Computer Science 36(12):142~145
Lu Lina / 2000 / Research on data preprocessing in web log mining / Computer Engineering 26(4):66~67
E. Cohen / 1998 / Improving end-to-end performance of the web using server volumes and proxy filters / ACM SIGCOMM Computer Communication Review 28(4):241~253
A. G. Bunchner / 1998 / Discovery Internet marketing intelligence through online analytical Web usage mining / ACM SIGMOD Record 27(4):54~61
Li Zhongjun / 2009 / A recommendation system model based on isomorphic integration of content and collaborative filtering / Computer Science 36(12):142~145
Lu Lina / 2000 / Research on data preprocessing in web log mining / Computer Engineering 26(4):66~67
E. Cohen / 1998 / Improving end-to-end performance of the web using server volumes and proxy filters / ACM SIGCOMM Computer Communication Review 28(4):241~253
A. G. Bunchner / 1998 / Discovery Internet marketing intelligence through online analytical Web usage mining / ACM SIGMOD Record 27(4):54~61
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