基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的Web電子商務(wù)應(yīng)用與研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展催生了電子商務(wù)這一全新的在線商業(yè)模式，如何有效獲得海量的客戶信息與企業(yè)信息顯得更加重要。同時(shí)，由于電子商務(wù)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)往往只在鼠標(biāo)的一點(diǎn)之間，因此如何獲取和保持這種相對(duì)高流動(dòng)性的網(wǎng)絡(luò)客戶成為了各電子商務(wù)企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。企業(yè)開始將客戶關(guān)系管理的理念貫徹到采購(gòu)，生產(chǎn)、銷售、售后服務(wù)的各個(gè)方面。在這個(gè)過(guò)程之中，需要運(yùn)用客戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的各類相關(guān)信息。而如何有效的利用這些信息成為了客戶關(guān)系管理領(lǐng)域首要的技術(shù)問(wèn)題。本文的主要工作為：<

2、br>　　 對(duì)當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘及研究情況進(jìn)行調(diào)查和分析，闡述了數(shù)據(jù)挖掘及Web挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用情況及發(fā)展概況。詳細(xì)回顧了與本文相關(guān)的Web使用挖掘相關(guān)研究，涵蓋了從數(shù)據(jù)收集開始的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的各個(gè)子任務(wù)，在訪問(wèn)模式挖掘算法上對(duì)以往典型性算法進(jìn)行比較綜述，并在分析Apriori算法的基礎(chǔ)上提出一種基于劃分的Apriori改進(jìn)算法，研究一種發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的稀有數(shù)據(jù)的有效算法。
　　 針對(duì)目前電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則相關(guān)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，發(fā)

3、現(xiàn)并指出傳統(tǒng)協(xié)同推薦難以解決數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題，從而提出一種改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾算法，這種算法首先量化用戶對(duì)評(píng)分項(xiàng)的隱式興趣度，并將這種度量與用戶的顯式評(píng)分矩陣相結(jié)合。在修正后的評(píng)分矩陣基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶角色和評(píng)分項(xiàng)的語(yǔ)義信息進(jìn)行降維，從而提高了推薦效果。
　　 對(duì)Web挖掘技術(shù)與電子商務(wù)應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化。闡述了數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)中應(yīng)用的一些必要因素，并提出了數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中應(yīng)用的五個(gè)方面，設(shè)計(jì)了服務(wù)器數(shù)據(jù)表，從網(wǎng)站服務(wù)器應(yīng)用方面說(shuō)明數(shù)據(jù)挖