基于客户聚类的商品推荐方法的研究

文中给出了一种新的数据源的获取方法,使用Web2.0技术直接从客户浏览行为中获取需要的数据,避免了传统Web使用数据挖掘时日志数据预处理时的大量繁杂工作,减少了噪声数据,提高了数据准确性。根据所获数据建立用户-商品矩阵,计算此矩阵的欧氏距离,在此基础上使用聚类算法将客户进行聚类,根据聚类结果对新来的客户进行有目的的商品推荐,并对聚类结果进行跟踪评价。目的是为了提高电子商务网站的个性化服务。