电子商务智能推荐服务
人工智能电子商务平台中的智能推荐
人工智能电子商务平台中的智能推荐随着人工智能技术的不断发展和应用，电子商务平台也逐渐引入了智能推荐系统，以提供更加个性化和精准的购物推荐服务。
智能推荐系统通过分析用户的历史行为、兴趣偏好和社交网络等数据，为用户推荐符合其需求的商品或服务，提高用户的购物体验和满意度。
本文将探讨人工智能电子商务平台中的智能推荐系统的原理、应用和挑战。
一、智能推荐系统的原理智能推荐系统的核心原理是通过机器学习和数据挖掘技术，对用户的行为数据进行分析和建模，从而预测用户的兴趣和需求。
主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：智能推荐系统需要收集用户的行为数据，包括浏览记录、购买记录、评价等。
这些数据可以通过用户登录、浏览记录、购物车等方式进行收集。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除噪声和异常值，将数据转化为可用的格式。
同时，还需要对数据进行特征提取和降维处理，以减少计算复杂度和提高推荐效果。
3. 用户建模：通过分析用户的行为数据，建立用户的兴趣模型。
可以使用协同过滤、内容过滤、基于关联规则等方法进行建模，以预测用户的兴趣和需求。
4. 商品建模：对商品进行特征提取和建模，以描述商品的属性和特点。
可以使用文本挖掘、图像识别等技术进行商品建模，以提高推荐的准确性和个性化程度。
5. 推荐算法：根据用户的兴趣模型和商品的特征模型，使用推荐算法为用户生成个性化的推荐结果。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
二、智能推荐系统的应用智能推荐系统在电子商务平台中有广泛的应用，可以提供个性化的购物推荐、广告推荐、社交推荐等服务，提高用户的购物体验和满意度。
1. 个性化购物推荐：智能推荐系统可以根据用户的兴趣和需求，为用户推荐符合其口味和喜好的商品。
通过分析用户的购买记录、浏览记录和评价等数据，系统可以了解用户的偏好和购物习惯，从而为用户提供个性化的购物推荐。
2. 广告推荐：智能推荐系统可以根据用户的兴趣和需求，为广告主提供精准的广告投放服务。
人工智能在电子商务中的智能推荐和个性化服务
人工智能在电子商务中的智能推荐和个性化服务近年来，随着人工智能的不断发展，其在电子商务领域的应用也日益广泛。
人工智能技术所带来的智能推荐和个性化服务，不仅提升了消费者的购物体验，也为商家带来了更多的商机。
本文将从不同维度探讨人工智能在电子商务中的智能推荐和个性化服务。
1. 智能推荐的意义随着互联网的快速发展，海量的商品信息给消费者带来了选择的困扰。
而智能推荐可以根据消费者过去的购买历史、浏览记录、兴趣爱好等信息，为其提供个性化、精准的商品推荐，从而帮助消费者迅速找到符合自己需求的产品。
这种个性化的推荐不仅提高了购物效率，也能增加消费者购买的满意度和忠诚度。
2. 个性化服务的实现个性化服务是通过深度学习等人工智能技术实现的。
首先，系统需要对用户进行个性化画像，通过数据分析和挖掘用户习惯等信息，建立用户模型。
对于不同用户，系统会根据其特征个性化推荐商品、优惠券、广告等。
其次，还可以通过语音识别、图像识别等技术，提供更加便捷的交互方式，增加用户的用户体验。
3. 智能推荐的算法原理智能推荐的核心在于算法。
常见的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐等。
协同过滤算法是根据用户之间的相似性或商品之间的相似性来进行推荐。
基于内容的推荐则是根据商品的标签、描述等进行推荐。
而深度学习推荐则是利用深度神经网络对海量的用户历史数据进行训练，从而进行推荐。
4. 智能推荐的优势智能推荐相比传统的推荐方式有很多优势。
首先，智能推荐可以更好地理解用户的个性化需求，提供更准确的推荐结果。
其次，智能推荐可以节省用户的时间和精力，提高购物效率。
最重要的是，智能推荐可以帮助商家更好地了解用户需求，从而提供更好的商品和服务，增加销售。
5. 智能推荐和个人隐私虽然智能推荐通过收集用户的购物记录等个人信息进行推荐，但是隐私问题也格外重要。
平台需要建立完善的隐私保护机制，保障用户的个人信息安全，防止信息泄露和滥用。
6. 智能推荐的风险虽然智能推荐可以带来很多好处，但也存在一定的风险。
人工智能在电商平台中的智能推荐应用
人工智能在电商平台中的智能推荐应用随着互联网的发展和普及，电子商务已经成为人们购买商品和服务的主要方式之一。
但是，在电子商务平台上，许多人面临一个通常的问题：如何正确地找到自己需要的商品？特别是在平台上有几百万个商品出售的情况下，时间和精力都有限。
为了更快地满足用户需求，许多电商平台采用了人工智能技术。
智能推荐系统是其中最为流行和实用的技术之一。
在电商平台上使用智能推荐应用的好处是明显的。
首先，对于用户来说，这种系统可以极大地提高其购买商品的效率。
由于电商平台可以根据用户的搜索记录、购物车和订单历史等数据，找到用户最感兴趣的商品，从而在这些商品上为用户提供优惠和个性化服务。
这样，用户可以在短时间内从数百万个商品中找到最需要的商品，并获得更好的购物体验。
同时，智能推荐系统的个性化服务也可以有效地提高电商平台的销售额，并在激烈的竞争中赢得市场。
其次，对于电商平台来说，它可以通过智能推荐系统更好地掌握用户的需求和行为。
随着数据积累的增加，平台可以利用这些信息来优化自己的商品库存和采购计划。
这不仅可以减少库存的压力，还可以降低采购成本和提高供应链效率。
目前，主要的电子商务平台都使用智能推荐系统来提供用户个性化的购物体验。
这些平台使用的推荐算法通常可以分为三类：基于协作过滤的、基于内容过滤的和混合过滤的。
基于协作过滤的方法是最常用的推荐算法之一。
它通过对用户行为进行分析，比如购买历史以及搜索历史，为用户“推荐”感兴趣的商品。
该方法的精度高，但它有一个缺点就是需要大量的用户数据才能准确地预测用户的需求。
因此，它在新开放的电商平台上经常无法发挥作用。
基于内容过滤的推荐算法主要侧重于对商品内容的分析。
通常，该算法会为每个商品分配一组标签，并且根据这些标签为用户推荐商品。
该算法可以很好地适应新开放的电商平台，但是缺点是它无法进行精细的推荐，而且需要广泛的商品标签体系支持。
混合过滤的方法则是基于以上两个方法的优点来完成推荐。
智能推荐系统在电商领域中的应用
智能推荐系统在电商领域中的应用随着数字技术的发展，电商行业已经成为一个广受欢迎的特殊领域，智能推荐系统的出现和逐渐完善对于电子商务平台来说已经成为一种标准选择。
在现实生活中，我们很多人通过电商平台购物，而电商平台则在不同步骤中自动或手动地向您推荐商品或服务。
概述智能推荐系统（IRS）是一种可以学习和改进经验，从而给访问者推荐最佳选择的计算机技术。
在基于互联网的电子商务中，智能推荐系统为消费者提供了更多的信息，同时也帮助商家预测消费者偏好和行为。
智能推荐系统在电商平台中的应用在电商平台的真实案例中，智能推荐系统可以通过以下方式应用：1.预测和推荐商品或服务在电商平台上，IRS应用最常见的方式是通过分析购物者的历史购买记录和浏览历史记录，将商品或服务推荐给用户。
这些历史记录可以包括您查看或购买的任何商品或服务。
2.提高销售量和消费者满意度通过IRS帮助消费者更好地理解商品或服务，并了解哪些是最符合自己需要的，可以提高消费者的满意度。
消费者更倾向于使用那些能够帮助他们快速获得所需商品或服务的电商平台。
3.提供个性化的推荐IRS可以为不同的消费者提供不同的体验。
系统可以通过不同的推荐策略与每个人的偏好和行为相匹配。
例如，在潜在客户与已知用户之间的推广活动中，就可以用不同的推荐策略。
4.更好地了解顾客通过IRS的应用，可以帮助电商平台更好地了解每个消费者的偏好、行为和需求。
这些信息可以与其他数据结合，从而赋予商家更好的销售策略和更准确的目标客户群体划分。
5.系统升级通过分析回反馈数据，IRS可以为电商平台提供更精细的销售策略改进和后续系统修订。
智能推荐系统发展及趋势分析在电商平台中智能推荐系统的发展追求高效性和准确性。
这些目标将不断带来新科技的引入。
部分系统利用大数据技术进行数据挖掘分析，透露更多有意义的数据和提示信息来优化推荐算法的效能。
同时，随着自然语言处理技术和人工智能技术的不断进步和发展，未来智能推荐系统将更具智能性和人性化。
面向电子商务的智能推荐系统设计与实现
面向电子商务的智能推荐系统设计与实现01 智能推荐系统的概念智能推荐系统是一种自适应和人工智能技术相结合的信息推送技术。
智能推荐系统可以通过学习用户行为、习惯、兴趣等信息，为用户提供更加个性化和准确的推荐服务，帮助用户快速找到自己需要的商品或服务，从而提高用户体验和购买效率。
智能推荐系统是电子商务领域的重要组成部分。
随着电子商务市场的日益增长，越来越多的企业开始采用智能推荐系统，以提高用户满意度和销售额。
本文旨在介绍一种面向电子商务的智能推荐系统的设计和实现方案。
02 智能推荐系统的构成智能推荐系统主要由以下三个组件构成：用户模型、商品模型和推荐算法。
用户模型是指用于表示用户兴趣和行为习惯的模型，可以根据用户的点击、浏览、搜索等行为数据进行学习和预测，以确定用户可能感兴趣的商品或服务。
商品模型是指用于表示商品属性和特征的模型，可以根据商品的类别、标签、描述等数据进行学习和预测，以确定哪些商品最适合推荐给用户。
推荐算法是指用于处理用户模型和商品模型，推荐最适合用户的商品的算法。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于矩阵分解的推荐等。
03 面向电子商务的智能推荐系统的设计与实现在本文中，我们将使用基于协同过滤的推荐算法实现一个面向电子商务的智能推荐系统。
协同过滤推荐算法是目前应用最为广泛的算法之一，它主要基于用户对商品的评价和行为进行推荐。
3.1 数据收集为了构建一个准确的智能推荐系统，首先需要采集和处理大量的数据。
具体来说，我们需要收集用户的浏览历史、购买记录、评价数据等，以及商品的类别、标签、描述等数据。
为了更好地管理这些数据，我们可以将它们存储在关系型数据库中，如MySQL，同时使用Python等编程语言编写数据采集程序，自动获取和处理数据。
3.2 数据预处理在数据收集的过程中，我们难免会遇到一些数据质量问题，如缺失数据、异常值、噪声等。
因此，在应用协同过滤推荐算法之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的准确性和可靠性。
使用AI技术进行智能电子商务推荐的使用教程
使用AI技术进行智能电子商务推荐的使用教程在当今数字化时代，越来越多的人选择在线购物。
然而，随着电商平台上商品的增加和用户个性化需求的不断变化，传统的推荐系统面临着巨大挑战。
为了解决这一问题，许多电商公司开始采用AI技术进行智能电子商务推荐。
本文将为您介绍如何使用AI技术进行智能电子商务推荐。
一、了解智能电子商务推荐系统智能电子商务推荐系统是利用机器学习和数据挖掘技术来分析用户信息和历史行为，以提供个性化的商品、服务或内容建议。
该系统基于大量数据和算法模型来预测用户可能喜欢的物品，并根据用户反馈不断优化推荐结果。
二、准备数据集在构建自己的智能电子商务推荐系统之前，首先需要准备一个适合的数据集。
这个数据集应该包含用户信息、商品描述和购买记录等信息。
您可以通过爬取网站上的商品数据或者与供应商合作获取所需数据。
三、选择合适的算法模型1.协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户行为和偏好的推荐方法，它通过分析用户购买记录和浏览历史来发现相似用户或相似商品，并将这些相似度应用于推荐系统。
协同过滤算法可以分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
2.内容过滤算法内容过滤算法通过对商品属性和用户偏好之间的匹配度进行评估来进行推荐。
该方法需要事先对商品进行分类或特征提取，并根据用户对不同属性的偏好程度生成个性化推荐结果。
3.深度学习模型深度学习模型利用神经网络结构来学习产品特征和用户需求之间的复杂关系。
这些模型可以从庞大而复杂的数据中挖掘出更精确、更高效的推荐结果。
四、数据预处理与特征提取在使用AI技术进行智能电子商务推荐之前，需要对原始数据进行预处理和特征提取。
例如，您可以将文本描述转换为词向量表示，将类别信息编码为独热向量，以便机器学习模型能够更好地理解和处理。
五、训练与优化模型一旦准备好数据和特征，就可以使用选择的算法模型进行训练。
在此过程中，您可以尝试不同参数和超参数的组合，并使用交叉验证等技术来评估模型的性能。
电子商务中的智能推荐技术
电子商务中的智能推荐技术第一章介绍随着互联网的发展，越来越多的消费者开始在电子商务平台上进行购物。
面对庞大的商品数量和繁多的种类，消费者往往无从选择，这就需要一种智能推荐技术来帮助消费者更好地选择商品。
电子商务中的智能推荐技术是指利用计算机算法和数据挖掘技术，自动根据用户历史行为和偏好，为用户推荐相关商品。
第二章推荐算法电子商务中的推荐算法有很多种，下面介绍几种常见的：1.基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是指根据商品的内容属性（如商品的名称、价格、品牌、型号等），将相似度高的商品进行推荐。
该算法的优点是简单易懂，但要求商品的内容属性比较规范和清晰。
2.协同过滤推荐算法协同过滤推荐算法是指根据用户历史行为（如购买、浏览、评价等），找到和当前用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的行为，为当前用户推荐商品。
该算法的优点是能够考虑到用户的兴趣变化和交叉，但需要消费者的历史购买行为较多才能推荐准确。
3.深度学习推荐算法深度学习推荐算法是指利用深度神经网络处理海量数据的方法，根据用户的历史行为和偏好，实现更加准确和个性化的推荐。
该算法的优点是能够处理复杂的非线性关系，但需要较高的计算资源和数据量。
第三章推荐系统的应用1.个性化推荐个性化推荐是指根据消费者的个人信息和历史购买行为，向其推荐符合其兴趣和需求的商品。
个性化推荐可以提高消费者的购买意愿和购买率，提高销售额和用户满意度。
2.场景化推荐场景化推荐是指根据消费者所处的场景（如家庭、工作、出游等），向其推荐符合其场景需求的商品。
场景化推荐可以增加消费者的购买体验和品牌黏性，提高用户满意度和转化率。
3.交叉销售交叉销售是指利用智能推荐技术，向消费者推荐相似或补充的商品，从而增加消费者的购买量。
交叉销售可以提高销售额和利润率，同时增强品牌的影响力和美誉度。
第四章智能推荐技术的挑战和展望虽然智能推荐技术已经得到广泛应用，但仍面临着一些挑战：1.数据安全和隐私保护随着互联网的发展，数据安全和隐私泄露的风险越来越高。
AI在电子商务中的智能推荐技术
AI在电子商务中的智能推荐技术在电子商务领域，随着人工智能的快速发展，智能推荐技术成为了商家提高销售额和用户满意度的重要利器。
本文将探讨AI在电子商务中的智能推荐技术，并分析其应用、优势和挑战。
一、智能推荐技术的概述智能推荐技术是指基于用户的历史行为数据和算法模型，通过分析用户的兴趣、喜好和行为模式，为用户提供个性化的推荐信息。
此技术的核心是利用机器学习和数据挖掘等方法，从大量的数据中提取特征，建立用户画像，并根据用户画像进行精准的推荐。
二、智能推荐技术的应用1. 商品推荐在电子商务平台上，智能推荐技术可以根据用户的购买历史、浏览记录和评价等信息，为用户精准推荐商品。
通过分析用户的购买行为和偏好，智能推荐系统可以将用户感兴趣的商品置于显眼位置，提高用户的购买率。
2. 内容推荐智能推荐技术也可用于在电商平台上推荐相关内容，如文章、视频和新闻等。
通过对用户的兴趣爱好、阅读历史和社交网络等数据的挖掘，智能推荐系统可以为用户提供个性化的内容推荐，提高用户的阅读体验和平台的粘性。
三、智能推荐技术的优势1. 提高用户体验智能推荐技术能够根据用户的个性化需求和兴趣，为用户提供有针对性的推荐信息，提高用户的满意度和购买体验。
用户可以更快地找到符合自己需求的商品或内容，节省时间和精力。
2. 提高销售额智能推荐技术能够有效引导用户进行购买，提高销售转化率。
通过向用户推荐其可能感兴趣的商品或服务，加强用户的购买欲望，提高购买点击率和订单量，从而增加商家的销售额。
四、智能推荐技术面临的挑战1. 数据隐私问题智能推荐技术需要收集和分析大量的用户数据，与此同时也面临着用户数据隐私的问题。
如何保护用户的隐私和个人信息，成为了智能推荐技术发展的一大挑战。
2. 数据偏差和过拟合问题智能推荐技术所依赖的数据可能存在偏差，从而影响推荐结果的准确性；而过拟合问题则可能导致推荐结果过于个性化，忽视了一部分用户的需求。
五、智能推荐技术的未来发展随着人工智能技术的不断进步和发展，智能推荐技术也会呈现出更加精准和智能的特点。
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实现如下目标•按地域研究用户访问时间、访问内容和访问次数等分析主题，深入了解用户对访问网站的行为和目的及关心的内容。
•借助大量用户访问记录，发现用户的访问行为习惯，对不同需求的用户进行相关的服务页面的推荐分析本案例的目标是对用户进行推荐，即以一定的方式将用户与物品之间（本案例指网页）之间建立联系。
为了更好地帮助用户从海量的数据中快速发现感兴趣的网页，在目前相对单一的推荐系统上进行补充，采用协同过滤算法进行推荐。
由于用户访问网站的数据记录很多，如果对数据不进行分类处理，对所有记录直接采用推荐系统进行推荐，必然出现如下问题。
数据量太大意味着物品数与用户数很多，在模型构建用户与物品的稀疏矩阵时，出现设备内存空间不够的情况，并且模型计算需要消耗大量的时间。
用户区别很大，不同的用户关注的信息不一样，因此，即使能够得到推荐结果，其推荐效果也不会很好。
为了避免出现上述问题，需要进行分类处理与分析。
正常的情况下，需要对用户的兴趣爱好以及需求进行分类。
因为在用户访问记录中，没有记录用户访问网页时间的长短，因此不容易判断用户的兴趣爱好。
因此，本文根据用户浏览的网页信息进行分类处理，主要采用以下方法处理：以用户浏览网页的类型进行分类，然后对每个类型中的内容进行推荐。
整个分析过程可以分为如下过程从系统中获取用户访问网站的原始记录。
对数据进行多维度分析，包括用户访问内容，流失用户分析以及用户分类等分析。
对数据进行预处理，包含数据去重、数据变换和数据分类等处理过程。
以用户访问html后缀的网页为关键条件，对数据进行处理。
对比多种推荐算法进行推荐，通过模型评价，得到比较好的智能推荐模型。
通过模型对样本数据进行预测，获得推荐结果。
处理过程数据获取因为本案例是以协同过滤算法为主导，其他的推荐算法为辅助，而协同过滤算法的特点就是通过历史数据找到相似的用户或者网页。
因此，在数据抽取的过程中，尽可能选择大量的数据，这样可以降低推荐结果的随机性，提高推荐结果的准确性，能更好地发掘长尾网页中用户感兴趣的网页。
以用户的访问时间为条件，选取三个月内（2015-02-21~2015-04-29）用户的访问数据作为原始数据集。
每个地区的用户访问习惯以及兴趣爱好存在差异性，本案例抽取广州地区数据进行分析，共837453条记录，所含属性见数据集。
处理过程为：建立数据库—>导入数据（导入方法自行查阅，一般使用mysql的source 命令）—>搭建Python的数据库操作环境—>对数据进行分析—>建立模型。
其中，数据库为mariaDB（免费版本的MySQL）。
安装数据库后导入案例的原始数据文件raw.sql就成功配置好了数据库平台。
# 访问MySQL数据库示例程序# 加载RMySQL包require(RMySQL)# 建立R与数据库的连接con <- dbConnect(MySQL(), host = "127.0.0.1", port = 3306, dbname = "new",user = "root", password = "root")# 修改成自己数据库名称、用户名、密码、端口等# 修改此连接的编码为中文，只针对此连接有效。
dbSendQuery(con, "set character_set_results = gbk")dbSendQuery(con, "set character_set_connection = gbk")dbSendQuery(con, "set character_set_database = gbk")dbSendQuery(con, "set character_set_client = gbk")# R通过连接对表按条件查询，查询fullurl中带有_的并且fullurlid为107001的数据(即知识类型页面)con_query <- dbSendQuery(con, "select * from all_gzdata where fullurlid = 107001")# 提取查询到的数据，n=-1代表提取所有数据，n=100代表提取前100行data <- dbFetch(con_query, n = -1)# 以下命令将本地的数据写入数据表中，name表示写入的表名# value表示需要写入的数据# dbWriteTable(con, name="info", value=info_d, append = T, s = T)# 关闭连接dbDisconnect(con)# 如果需要通过R的连接进行中文查询，可能需要修改下面的编码# set character_set_client = gbk;客户端编码方式# set character_set_connection = gbk;建立连接使用的编码# set character_set_database = gbk;数据库的编码# set character_set_results = gbk;结果集的编码# set character_set_server = gbk;数据库服务器的编码数据探索•网页类型分析•作为第一步，针对原始数据中用户点击的网页类型进行统计，网页类型是指“网址类型”的前三位数字（本身有6-7位数字）。
前面已经提到过，此处处理的要义在于“分块进行”，必要时可以使用多线程或者分布式计算。
可以发现点击“咨询相关”（网页类型101的）最多，其次是“其他类型”（网页类型199的），然后是“知识相关”。
可以得到用户点击页面类型的排行榜为：咨询相关、知识相关、其他方面的网页、法规（301）、律师相关（102）。
可以初步得出相对于长篇的知识，用户更加偏向于查看咨询或者进行咨询。
对咨询类别内部进行统计分析，可以发现咨询内容页（101003）记录最多，其次是咨询列表页（101002）和咨询首页（101001）。
综合上述初步结论，可以得出用户都喜欢通过浏览问题的方式找到自己需要的信息而不是以提问的方式或者查看长篇知识的方式得到所需信息。
对知识相关进行分析，因为只有一种类型（107001），所以利用网址进行分类，主要利用正则表达式进行匹配。
对其他方面进行分析，其中网址带有“?”的占了32%左右，其他咨询相关与法规专题占比达到43%，地区和律师占比26%。
在网页分类中，已经存在了律师等分类，为什么还会存在于其他类别中呢，这是由于网页地址没有匹配到这种格式。
通过对这三种分析，用户的一般使用情况为：咨询内容页、知识内容页、法规专题页、咨询经验（在线咨询页）。
因此，在后续分析中选取占比最多的两类（咨询内容页和知识内容页）进行模型分析。
点击次数分析统计分析原始数据用户浏览网页次数（以“真实IP”区分）的情况可以看出，大约80%的用户（不超过3次）只提供了大约30%的浏览量（几乎满足二八定律）。
在数据中，点击次数最大值为42790次，对其进行分析，发现是律师的浏览信息（通过律师助手进行判断）。
对浏览次数达到7次以上的情况进行分析，大部分用户浏览8-100次。
对浏览次数为1次的用户进行分析，问题咨询页占比78%，知识页占比15%，而且这些记录基本上是通过搜索引擎进入的。
由此可以猜测两种可能：1）用户为流失用户，没有找到自己的需要；2）用户找到了自己想要的信息，因此直接退出。
可以归结为跳出率，需要对这些网页进行针对用户的个性化推荐，帮助用户发现其感兴趣或者需要的网页，针对点击一次的用户浏览的网页进行统计分析，发现排名靠前的都是知识与咨询页面，因此可以猜测大量用户的关注都在知识和咨询上。
网页排名通过查看各个页面的点击率，和通过搜索引擎进入后翻页的概率，从而决策。
数据预处理数据清洗去除无用数据。
require(plyr)# 利用R对数据进行处理，去除多余的属性列,保留用户ip,与访问网址列info <- data[,c(1,11)]# 亦可采用下列方法去除多余属性列# info <- data.frame(cbind(realIP = data$realIP, fullURL = data$fullURL), stringsAsFactors = F)# 处理info类型中存在带有“？”的网址info[,2] <- gsub("\\?.*", "", info[, 2], perl = T)detach("package:RMySQL")# 这里采用sqldf包里的sqldf命令，通过SQL进行删选翻页与不翻页的网页。
info_d <- sqldf::sqldf("select * from info where fullurl like '%!_%' escape '!'")info_q <- sqldf::sqldf("select * from info where fullurl not like '%!_%' escape '!' ")# 读入ask类型的数据,并删选用户与项目属性ask_data <- read.csv(file = "g:/ask02.csv", header = T, stringsAsFactors = F)askitem <- ask_data[, c(1, 2)]# 将ask数据去重处理item_ask <- ddply(askitem, .(realIP,FULLURL), tail, n = 1)数据变换识别翻页，对翻页进行还原。
# 采用正则匹配那些带有翻页的网址，匹配网址的特点为：数字_页数.html的形式stri_p <- regexec("(^.+/\\d+)_\\d{0,2}(.html)", info_d[, 2])# 去除list_1.html形式的网页，以及与其类似的网页infol <- info_d[-(which(sapply(stri_p, length) != 3)), ]# 提取正则匹配到的数据，并将数据进行粘接parts <- do.call(rbind, regmatches(info_d[, 2], stri_p))pas <- paste0(parts[, 2], parts[, 3])# 或者采用命令paste(parts[,2],parts[,3],collapse = NULL)# 将数据进行列组合，并且重新命名，对比处理前后的数据combine <- cbind(parts, pas)colnames(combine) <- c("fullurl", "temp1", "temp2", "new")do.data <- data.frame((combine[, c(1, 4)]), stringsAsFactors = F)# 如果不加stringsAsFactors参数，可能会将其中的数据类型转换为factor型# 可以通过下列命令进行转换处理# do.data[,1] <- as.character(do.data[, 1])# do.data[,2] <- as.character(do.data[, 2])# 判断处理前后的两列数据以及数据位置是否相同？all.equal(infol[, 2], do.data[, 1])# 如果返回为TRUE，两种数据集的连接采用如下方式condata <- data.frame(cbind(infol[, 1], do.data[, 2]), stringsAsFactors = F)colnames(condata) <- names(info_q)# 如果判断结果为FALSE,可以采用如下方法# 找到原始数据在处理后的数据集中的位置，将两种数据集进行连接# pn <- data.frame(cbind(infol[,2], do.data[match(infol[, 2], do.data[, 1]), ]), stringsAsFactors = F) # 如果pn中存在因子型，需要将其转换字符型# for(i in 1:dim(pn)[2]) pn[,i] <- as.character( pn[, i]) all.equal(pn[, 1], pn[, 2])# condata <- cbind(infol[, 1], pn[, 3])# colnames(condata) <- names(info_q)# 采用行连接将处理翻页后的数据与没有翻页的数据综合item_info <- rbind(info_q, condata)# 去重数据,以IP和网址划分数据集，选择其相同数据中的最后一条数据user_info <- ddply(item_info, .(realIP,fullURL), tail, n = 1)# 对网址进行处理，以/ 符合划分网址，获得其类别，结果为list型web <- strsplit(user_info[,2], "/", fixed = TRUE)# 对每个LIST型的数据，将其组合成数据框的格式bine <- ldply(web, rbind)# 获取知识列表中婚姻类别的数据以及在原始数据中的位置hunyi <- bine[which(bine[,5] == "hunyin"), ]item_hunyi <- user_info[s(hunyi), ]# 或者采用更简单的办法，用SQL语句查询包含婚姻知识的关键字# item_hunyi <- qldf::sqldf("select * from user_info where fullurl like '%info/hunyin%' ")属性规约本案例需要的是用户与用户访问的网页，因此，删除其他属性。