作者简介:姚罡(1973 ),男,江西贵溪人,桂林电子工业学院硕士研究生,研究方向:电子商务（电子商务模式:http://www.CanEb.com）、数据仓库和数据挖掘。文章编号:1006 2475(2002)12 0039 03

数据挖掘在电子商务（电子商务模式:http://www.CanEb.com）推荐系统中的应用设计

姚　罡,麦永浩,党选举(桂林电子工业学院,广西桂林　541004)摘要:提出了基于数据挖掘的电子商务（电子商务模式:http://www.CanEb.com）推荐系统的设计。关键词:电子商务（电子商务模式:http://www.CanEb.com）;推荐系统;数据挖掘中图分类号:ＴＰ311.131;Ｆ724.6　　　文献标识码:ＡＴｈｅＤｅｓｉｇｎｏｆＥ ｃｏｍｍｅｒｃｅＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｕｓｉｎｇＤａｔａＭｉｎｉｎｇＹＡＯＧａｎｇ,ＭＡＩＹｏｎｇ ｈａｏ,ＤＡＮＧＸｕａｎ ｊｕ(ＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,Ｇｕｉｌｉｎ　541004,Ｃｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｄｉｓｃｕｓｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｅ ｃｏｍｍｅｒｃｅ;ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ;ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ0　引　言与传统商业经销方式不同,电子商务（电子商务模式:http://www.CanEb.com）交易双方是不谋面的,商家不能直观地了解客户,能获得的只是大量的相关数据(如用户注册信息、历史购买记录等),这样通过对数据的分析来尽可能地揣摩客户,在恰当的时间向恰当的客户推荐恰当的商品或服务就显得尤为重要。由于电子商务（电子商务模式:http://www.CanEb.com）涉及的数据量大、类型多、模型复杂,以及应用系统的分布性和异构性都使得对这些数据的分析相当困难,而数据挖掘技术恰恰就是从具有上述特征的数据中发现规律,这样把数据挖掘技术应用于推荐系统的开发是很自然的。推荐系统,就是向客户推荐商品或提供信息来引导客户购买什么商品。推荐系统可以是根据其他客户的信息或是此客户的信息,根据该顾客以往的购买行为预测未来的购买行为,模拟销售人员帮助客户完成购买过程,为客户提供个性化服务。推荐的形式包括向客户推荐商品,提供个性化的商品信息、及其他客户的喜恶等。广义而言,推荐技术使得网站更具个性化(网站会调整某些信息来迎合不同的客户)。推荐系统应具备如下作用:将浏览者转变为购买者。有时人们只是看看网站的内容而没有购买的意思。推荐系统可以帮客户找到他们感兴趣的、愿意买的商品。增加交叉销售。基于用户已经购买的商品,推荐客户购买一些相关的商品。建立忠诚度。客户往往愿意到那些最能满足自己需求的网站购物。1　应用数据挖掘技术的推荐系统实现过程　　如图1所示,推荐系统分为离线处理和在线处理两部分。离线部分是客户档案的分析生成过程,利用数据挖掘技术发现客户数据中的规则和模式,为推荐系统做准备。规则和模式的精确与否是至关重要...............................