基于Web数据挖掘的B2C推荐系统的设计

电子商务相对传统贸易具有成本上面的优势。随着互联网的普及,电子商务的一种重要分支,企业对个人的电子商务（BUSINESSTOCUSTOMER,B2C）被越来越多人们接受和使用。但是互联网上的信息量非常巨大,普通消费者往往不知道如何才能买到自己心仪的商品。利用WEB数据挖掘的相关技术,设计了一个可以在B2C贸易中推荐优惠商品给用户的系统。     

一种基于名词的微博语义计算方法

微博具有传播快、数量大、语言简练等特点,对舆情分析提出了更高要求。从微博短文本中提取特征用来计算相似度时,现有的字符串匹配方法在语义分析方面存在局限性。因此本文从语义角度提出一种基于名词语义的微博相似度算法。该算法将名词集合作为微博特征,利用《知网》词典树状结构,计算得到微博短文本间的相似度。中等规模微博数据集实验表明,本文提出的算法能够准确判断微博主题含义,同一类别微博相似度90%以上分布在0.6-1.0之间,可为后续微博聚类服务。