Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)科技以及移動(dòng)客戶端的快速發(fā)展，加速了網(wǎng)購(gòu)用戶的熱潮，電子商務(wù)的發(fā)展已經(jīng)成為影響經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵因素，同時(shí)用戶在網(wǎng)購(gòu)過(guò)程中，產(chǎn)生大量的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)看似雜亂但包含巨大的商業(yè)價(jià)值，電子商務(wù)迫切需要對(duì)自身的數(shù)據(jù)信息和相關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從而能取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也成為了高校和企業(yè)的重點(diǎn)研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)實(shí)際需求，編寫爬蟲抓取用戶交易數(shù)據(jù)，并連續(xù)抓取淘寶某些商品的銷量數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)源。
　　首先，

2、介紹了當(dāng)前 Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)的應(yīng)用，主要集中在物品個(gè)性化推薦，根據(jù)其推薦算法不同，有不同類別的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，各有優(yōu)缺點(diǎn)。當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)站最主要的還是在基于用戶和物品的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦。其次，重點(diǎn)介紹模糊聚類算法在客戶群劃分上的應(yīng)用，對(duì)客戶交易數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)模糊聚類算法對(duì)其進(jìn)行分類，根據(jù)每類具有的特性對(duì)客戶進(jìn)行聚類分析，從而提供商業(yè)指導(dǎo)，對(duì)客戶的喜好偏愛以及商品價(jià)格消費(fèi)區(qū)間，以及對(duì)電商站點(diǎn)的貢獻(xiàn)度，是否是優(yōu)質(zhì)客戶源，是否是基礎(chǔ)客

3、戶源或者需要保持的重點(diǎn)客戶源等進(jìn)行研究分類。從而根據(jù)數(shù)據(jù)源，模糊聚類算法在該功能有著很好的聚類效果，將客戶劃分更加明細(xì)。最后，介紹數(shù)據(jù)抓取技術(shù)、安全策略和爬蟲主要的模塊，包括存儲(chǔ)模塊、爬蟲模塊和部署實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊。同時(shí)，對(duì)抓取的淘寶網(wǎng)的30天的商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合冪律分布，以時(shí)間序列對(duì)商品銷量和營(yíng)業(yè)額進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，采用可視化算法將時(shí)間序列數(shù)據(jù)映射到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，研究電商銷量時(shí)間序列分布特點(diǎn)以及波動(dòng)特性的區(qū)別，關(guān)注消費(fèi)者對(duì)商品價(jià)格以及銷售活動(dòng)等