【摘 要】
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日常商业运作中，电子商务网站会产生大量的商业数据，商务智能领域研究的任务之一就包括从Web服务器日志中挖掘出知识集。其中，通过分析客户的浏览行为和发现客户的浏览模式来提
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日常商业运作中，电子商务网站会产生大量的商业数据，商务智能领域研究的任务之一就包括从Web服务器日志中挖掘出知识集。其中，通过分析客户的浏览行为和发现客户的浏览模式来提供个性化服务，已得到人们越来越多的重视。 基于此目的，本文提出智能电子商务个性化服务推荐引擎系统，该系统使用推荐引擎技术和Apriori算法，提供动态、实时的个性化服务。系统在结构上分为离线模块和在线模块，离线模块包括原始数据的预处理和挖掘算法的运行：在线模块使用个性化推荐引擎向客户提供个性化Web页面推荐。 最后，该推荐引擎技术成功地运用到美国Ox International公司的DFW电子商务系统中，实现了DFW电子商务个性化服务推荐引擎系统，它能够高效稳定地向客户推荐个性化的商品Web页面。
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