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

1、在大規(guī)模數(shù)據(jù)集快速增長(zhǎng)的今天，數(shù)據(jù)挖掘已成為目前信息領(lǐng)域和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的前沿研究課題，它使數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段，被公認(rèn)為是最具發(fā)展前景的未來(lái)信息處理骨干技術(shù)之一。作為知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，數(shù)據(jù)挖掘的宗旨在于從原始數(shù)據(jù)中得到“被證實(shí)的知識(shí)”。
　　 本文首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展做了介紹，對(duì)目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題及挑戰(zhàn)做了詳細(xì)的分析，其次對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展做了展望。面對(duì)電子商務(wù)的飛速發(fā)展，文中還對(duì)電子商務(wù)做了

2、介紹并分析了電子商務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之間的關(guān)系。
　　 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶(hù)關(guān)系管理(Customer Relations Management，CMR)中的應(yīng)用是近年來(lái)研究的焦點(diǎn)。本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為在大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用知識(shí)的強(qiáng)有力工具在CMR中的高效應(yīng)用：它不僅能夠從與客戶(hù)有關(guān)的大量數(shù)據(jù)中挖掘出對(duì)企業(yè)有價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則，還能使企業(yè)更好地了解客戶(hù)，為企業(yè)以后的發(fā)展決策提供信息支持。本文同時(shí)分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在CRM的主要流

3、程和應(yīng)用。
　　 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)作為提高企業(yè)服務(wù)水平、實(shí)現(xiàn)企業(yè)效益最大化，滿(mǎn)足客戶(hù)個(gè)性化要求的優(yōu)秀工具，越來(lái)越被人們所推崇。本文針對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)做了深入的研究，主要介紹了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中使用的常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和聚類(lèi)算法的原理做了說(shuō)明，并對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法Apriori算法做了分析運(yùn)算。重點(diǎn)對(duì)聚類(lèi)經(jīng)典算法K-平均算法做了詳細(xì)的分析和計(jì)算，并提出了一種改進(jìn)算法。
　　 基于提出的改進(jìn)K-平均算法，本文