數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用.pdf

1、電子商務(wù)系統(tǒng)在人們的日常的經(jīng)濟生活中，得到了越來越廣泛的應(yīng)用。電子商務(wù)公司企業(yè)通過信息化系統(tǒng)收集到的用戶數(shù)據(jù)也日益增多，但是單憑人工分析處理，并不能從這些寶貴而又龐大的用戶信息和交易數(shù)據(jù)中提取出來有用的信息。所以近些年來，很多電子商務(wù)公司都引進(jìn)了先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘分析軟件，來分析處理這些龐大而又藏著巨大的有價值信息的數(shù)據(jù)。而在電子商務(wù)公司中使用的比較多的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是推薦技術(shù)。推薦系統(tǒng)主要用來幫助用戶處理過量的信息，并提供給用戶個性化的建議

2、，內(nèi)容和服務(wù)。
　　本文在文章的前半部分中主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念和推薦系統(tǒng)的基本算法。在介紹數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的時候，我們主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的分類方法，以及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)怎么和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行整合。而對于推薦系統(tǒng)我們則主要介紹了推薦的經(jīng)典算法。
　　在文章的后半部分，我們提出了一種新的基于決策樹的推薦算法，該算法有以下幾個特點：首先，算法是根據(jù)RFM評分來對客戶進(jìn)行選擇的，這種做法提高了推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。其次，通過Pea