智能决策支持系统：Web数据挖掘优化网上购物体验

本文主要探讨了智能决策技术在设计和实现一个网上购物决策支持系统中的应用。随着电子商务的飞速发展，网上购物成为消费者日常生活的一部分，然而，海量信息和复杂的决策过程使得购物体验变得困难。本研究旨在解决这些问题，通过Web数据挖掘技术，提升消费者的购物效率和满意度。 首先，文章明确了研究背景和意义，指出传统的网上购物系统在推荐实时性和质量之间存在挑战。作者采用了两阶段推荐框架，将处理分为离线模块和在线模块，以优化推荐效果，解决这一不平衡问题。这体现了对现有系统不足的深入理解和改进策略。 接着，作者详细介绍了相关的知识，包括Web数据挖掘技术。Web数据挖掘涵盖概念、分类，如基于内容的推荐、协同过滤、关联规则、效用和知识驱动的推荐，以及组合推荐等，这些技术将在决策系统中发挥关键作用。此外，开发工具部分提到了Java技术、MVC模式、SSH框架和常见的Web开发工具如JSP、Servlet、Tomcat服务器和Eclipse的运用。 在需求分析阶段，系统可行性被深入评估，考虑了技术成熟度、市场接受度以及经济效益等因素。此外，文章还讨论了系统的需求，包括用户界面设计、个性化推荐、搜索功能、数据安全性等方面，这些都是构建有效决策支持系统必不可少的部分。 最后，章节安排上，除了前面的概述和理论基础，还可能包括系统设计、具体实现步骤、系统测试与评估以及结论等内容，以全面展示智能决策技术如何优化网上购物体验，提高购物决策的科学性和便捷性。 本文通过对智能决策技术和Web数据挖掘的深入研究，结合电子商务的实际应用场景，设计并实现了一个网上购物决策支持系统，旨在提升消费者的购物体验，降低决策成本，是电子商务领域的重要贡献。