国产精品电影一区_電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談?wù)撐?/title> <meta name="keywords" content="電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談?wù)撐?> <meta name="description" content="[論文關(guān)鍵詞]電子商務(wù)Web數據挖掘Web日志 [論文摘要]在電子商務(wù)中，數據挖掘有助于發(fā)現業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢，幫助企業(yè)做出正確的決策。本文對目前電子商務(wù)中的Web數據挖掘方法進(jìn)行了總結，并對電子商務(wù)中的Web數據對象進(jìn)行了分類(lèi)，對網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的作用進(jìn)行了分析"> <link rel="stylesheet" href="http://www.fzlwr.cn/static/css/v2/article.css">  <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-transform" /> <meta http-equiv="Cache-Control" content="no-siteapp" /> </head> <body> <h1><a href="http://www.fzlwr.cn/">激情欧美日韩一区二区,浪货撅高贱屁股求主人调教视频,精品无码成人片一区二区98,国产高清av在线播放,色翁荡息又大又硬又粗视频</a></h1><div id="cj63k" class="pl_css_ganrao" style="display: none;"><kbd id="cj63k"><tbody id="cj63k"></tbody></kbd><tbody id="cj63k"></tbody><cite id="cj63k"><noframes id="cj63k"><div id="cj63k"><ul id="cj63k"></ul></div></noframes></cite><label id="cj63k"></label><mark id="cj63k"></mark><div id="cj63k"></div><pre id="cj63k"></pre><menuitem 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href='http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/' title='電子商務(wù)畢業(yè)論文'>電子商務(wù)畢業(yè)論文</a><code>></code>電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談?wù)撐? </div> <div id="ddhxvffh" class="search"> </div> <div id="ddhxvffh" class="rougao"> <a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/usr/login.html" title="我要投稿">我要投稿</a> <a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/contact.html" class="jianyi" title="投訴建議">投訴建議</a> </div> </div> </div> <div id="ddhxvffh" class="main"> <div id="ddhxvffh" class="main-left"> <div id="ddhxvffh" class="article"> <h1 class="title">電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談?wù)撐?/h1> <div id="ddhxvffh" class="info"> <span id="ddhxvffh" class="time">時(shí)間：2024-09-12 06:55:33 </span> <span id="ddhxvffh" class="sm_after_time"></span> <span id="ddhxvffh" class="source"><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/" title="電子商務(wù)畢業(yè)論文">電子商務(wù)畢業(yè)論文</a></span> <span id="ddhxvffh" class="source"><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/usr/login.html" title="我要投稿">我要投稿</a></span> </div> <div id="ddhxvffh" class="content"> <div id="ddhxvffh" class="excellent_articles_box"> <ul> <li id="ddhxvffh" class="excellent_articles_title">相關(guān)推薦</li> </ul> </div> <p>電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談?wù)撐?/p> <p>　　[論文關(guān)鍵詞]電子商務(wù)Web數據挖掘Web日志</p><p style="text-align: center;"><img loading="lazy" src="https://p.9136.com/00/l/c2dbcec41_2.jpg" alt="電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談?wù)撐?/></p><p>　　[論文摘要]在電子商務(wù)中，數據挖掘有助于發(fā)現業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢，幫助企業(yè)做出正確的決策。本文對目前電子商務(wù)中的Web數據挖掘方法進(jìn)行了總結，并對電子商務(wù)中的Web數據對象進(jìn)行了分類(lèi)，對網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的作用進(jìn)行了分析，為今后電子商務(wù)中實(shí)用Web數據挖掘軟件的開(kāi)發(fā)與應用提供了參考。</p><p>　　<strong>一、電子商務(wù)和數據挖掘簡(jiǎn)介</strong></p><p>　　電子商務(wù)是指個(gè)人或企業(yè)通過(guò)Internet網(wǎng)絡(luò )，采用數字化電子方式進(jìn)行商務(wù)數據交換和開(kāi)展商務(wù)業(yè)務(wù)活動(dòng)。目前國內已有網(wǎng)上商情廣告、電子票據交換、網(wǎng)上訂購，網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上支付結算等多種類(lèi)型的電子商務(wù)形式。電子商務(wù)正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受時(shí)間和空間的限制等突出優(yōu)點(diǎn)而逐步在全球流行。</p><p>　　數據挖掘(DataMining)是伴隨著(zhù)數據倉庫技術(shù)的發(fā)展而逐步完善起來(lái)的。數據挖掘主要是為了幫助商業(yè)用戶(hù)處理大量存在的數據，發(fā)現其后隱含的規律性，同時(shí)將其模型化，來(lái)完成輔助決策的作用。它要求從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數據中，提取人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識。數據挖掘的過(guò)程有時(shí)也叫知識發(fā)現的過(guò)程。</p><p>　　而電子商務(wù)中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術(shù)從www的資源（即Web文檔）和行為（即We服務(wù)）中自動(dòng)發(fā)現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術(shù)涉及到Internet技術(shù)學(xué)、人工智能、計算機語(yǔ)言、信息學(xué)、統計學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。</p><p>　　<strong>二、Web數據挖掘對象的分類(lèi)</strong></p><p>　　Web數據有3種類(lèi)型：HTML標記的Web文檔數據，Web文檔內連接的結構數據和用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數據。按照對應的數據類(lèi)型，Web挖掘可以分為3類(lèi)：</p><p>　　1.Web內容挖掘:就是從Web文檔或其描述中篩選知識的過(guò)程。</p><p>　　2.Web結構挖掘:就是從Web的組織結構和鏈接關(guān)系中推導知識。它的目的是通過(guò)聚類(lèi)和分析網(wǎng)頁(yè)的鏈接，發(fā)現網(wǎng)頁(yè)的結構和有用的模式，找出權威網(wǎng)頁(yè)。</p><p>　　3.Web使用記錄挖掘：就是指通過(guò)挖掘存儲在Web上的訪(fǎng)問(wèn)日志，來(lái)發(fā)現用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)Web頁(yè)面的模式及潛在客戶(hù)等信息的過(guò)程。</p><p>　　<strong>三、電子商務(wù)中數據挖掘的方法</strong></p><p>　　針對電子商務(wù)中不同的挖掘目標可以采用不同的數據挖掘方法，數據挖掘的方法有很多，主要包括下面3大類(lèi)：統計分析或數據分析，知識發(fā)現，基于預測模型的挖掘方法等。</p><p>　　1.統計分析。統計分析主要用于檢查數據中的數學(xué)規律，然后利用統計模型和數學(xué)模型來(lái)解釋這些規律。通常使用的方法有線(xiàn)性分析和非線(xiàn)性分析、連續回歸分析和邏輯回歸分析、單變量和多變量分析，以及時(shí)間序列分析等。統計分析方法有助于查找大量數據間的關(guān)系，例如，識別時(shí)間序列數據中的模式、異常數據等，幫助選擇適用于數據的恰當的統計模型，包括多維表、剖分、排序，同時(shí)應生成恰當的圖表提供給分析人員，統計功能是通過(guò)相應的統計工具來(lái)完成回歸分析、多變量分析等，數據管理用于查找詳細數據，瀏覽子集，刪除冗余等。</p><p>　　2.知識發(fā)現。知識發(fā)現源于人工智能和機器學(xué)習，它利用一種數據搜尋過(guò)程，去數據中抽取信息，這些信息表示了數據元素的關(guān)系和模式，能夠從中發(fā)現商業(yè)規則和商業(yè)事實(shí)。利用數據可視化工具和瀏覽工具有助于開(kāi)發(fā)分析以前挖掘的數據，以進(jìn)一步增強數據發(fā)掘能力。其他數據挖掘方法，如可視化系統可給出帶有多變量的圖形化分析數據，幫助商業(yè)分析人員進(jìn)行知識發(fā)現。</p><p>　　3.預測模型的挖掘方法。預測模型的挖掘方法是將機器學(xué)習和人工智能應用于數據挖掘系統。預測模型基于這樣一個(gè)假設：消費者的消費行為具有一定的重復性和規律性，這使得商家可以通過(guò)分析收集存儲在數據庫中的交易信息，預測消費者的消費行為。按消費者所具有的特定的消費行為將其分類(lèi)，商家就能將銷(xiāo)售工作集中于一部分消費者，即實(shí)現針對性銷(xiāo)售。</p><p>　　<strong>四、Web挖掘的作用</strong></p><p>　　通過(guò)收集、加工和處理涉及消費者消費行為的大量信息。確定特定消費群體或個(gè)體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進(jìn)而推斷出相應消費群體或個(gè)體未來(lái)的消費行為，然后對所識別出來(lái)的消費群體進(jìn)行特定內容的定向營(yíng)銷(xiāo)，節省成本，提高效率，從而為企業(yè)帶來(lái)更多的利潤。</p><p>　　1.優(yōu)化Web站點(diǎn)。Web設計者不再完全依靠專(zhuān)家的定性指導來(lái)設計網(wǎng)站，而是根據訪(fǎng)問(wèn)者的信息來(lái)設計和修改網(wǎng)站結構和外觀(guān)。站點(diǎn)上頁(yè)面內容的安排和鏈接就如超級市場(chǎng)中物品的擺放一樣，把相關(guān)聯(lián)的物品擺放在一起有助于銷(xiāo)售。網(wǎng)站管理員也可以按照大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽模式對網(wǎng)站進(jìn)行組織，按其所訪(fǎng)問(wèn)內容來(lái)裁剪用戶(hù)與Web信息空間的交互，盡量為大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽提供方便。</p><p>　　2.設計個(gè)性化網(wǎng)站。強調信息個(gè)性化識別客戶(hù)的喜好，使客戶(hù)能以自己的方式來(lái)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站。對某此用戶(hù)經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的地方，有針對性地提供個(gè)性化的廣告條，以實(shí)現個(gè)性化的市場(chǎng)服務(wù)。</p><p>　　3.留住老顧客。通過(guò)Web挖掘，電子商務(wù)的經(jīng)營(yíng)者可以獲知訪(fǎng)問(wèn)者的個(gè)人愛(ài)好，更加充分地了解客戶(hù)的需要。根據每一類(lèi)(甚至是每一個(gè))顧客的獨特需求提供定制化的產(chǎn)品，有利于提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度，最終達到留住客戶(hù)的目的。</p><p>　　4.挖掘潛在客戶(hù)。通過(guò)分析和探究Web日志記錄中的規律，可以先對已經(jīng)存在的訪(fǎng)問(wèn)者進(jìn)行分類(lèi)。確定分類(lèi)的關(guān)鍵屬性及相互間關(guān)系，然后根據其分類(lèi)的共同屬性來(lái)識別電子商務(wù)潛在的客戶(hù)，提高對用戶(hù)服務(wù)的質(zhì)量。</p><p>　　5.延長(cháng)客戶(hù)駐留時(shí)間。在電子商務(wù)中，為了使客戶(hù)在網(wǎng)站上駐留更長(cháng)的時(shí)間就應該了解客戶(hù)的瀏覽行為，知道客戶(hù)的興趣及需求所在，及時(shí)根據需求動(dòng)態(tài)地向客戶(hù)做頁(yè)面推薦，調整Web頁(yè)面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶(hù)滿(mǎn)意。</p><p>　　6.降低運營(yíng)成本。通過(guò)Web挖掘，公司可以分析顧客的將來(lái)行為，進(jìn)行有針對性的電子商務(wù)營(yíng)銷(xiāo)話(huà)動(dòng)，可以根據關(guān)心某產(chǎn)品的訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽模式來(lái)決定廣告的位置，增加廣告針對性，提高廣告的投資回報率�？梢缘玫娇煽康氖袌�(chǎng)反饋信息，降低公司的運營(yíng)成本。</p><p>　　7.增強電子商務(wù)安全。Web的內容挖掘還包括挖掘存有客戶(hù)登記信息的后臺交易數據庫�？蛻�(hù)登記信息在電子商務(wù)話(huà)動(dòng)中起著(zhù)非常重要的作用，特別是在安全方面，或者在對客戶(hù)可訪(fǎng)問(wèn)信息的限制方面。</p><p>　　8.提高企業(yè)競爭力。分析潛在的目標市場(chǎng)，優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營(yíng)模式，根據客戶(hù)的歷史資料不僅可以預測需求趨勢，還可以評估需求傾向的改變，有助于提高企業(yè)的競爭力。</p><p>　　<strong>五、小結</strong></p><p>　　本文介紹了在電子商務(wù)中可以被用來(lái)進(jìn)行數據挖掘的數據源，以及可用于電子商務(wù)中的基于Web上的幾種數據挖掘技術(shù)。將數據挖掘技術(shù)應用于電子商務(wù)，對這些數據進(jìn)行挖掘，可以找出這些有價(jià)值的“知識”，企業(yè)用戶(hù)可以根據這些“知識”把握客戶(hù)動(dòng)態(tài)，追蹤市場(chǎng)變化，做出正確的針對性的決策，比如改進(jìn)網(wǎng)站、向各類(lèi)用戶(hù)推出個(gè)性化的頁(yè)面，或者向高流失客戶(hù)群提供優(yōu)惠政策進(jìn)行挽留等等。但是在電子商務(wù)中進(jìn)行Web的數據挖掘時(shí)還有很多問(wèn)題需要解決。例如，如何解決不同國家不同地區存儲Web數據的語(yǔ)義不一致性，如果提供更安全、快捷的服務(wù)方面還有很多工作要做。</p><p>　　<strong>參考文獻：</strong></p><p>　　[1]郝先臣張德干尹國成趙海:用于電子商務(wù)中的數據挖掘技術(shù)研究.小型微型計算機系統[J].2007(7)786～787</p><p>　　[2]趙煥平等:WEB數據挖掘及其在電子商務(wù)中的應用.福建電腦[J].2008(1)167</p><p>　　[3]石巖：Web挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用.科技情報開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟[J].2006(7)235～236</p><p>　　[4]凌傳繁:Web挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用.情報雜志[J].2006(1)93～94</p> <p>【電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談?wù)撐摹肯嚓P(guān)文章：</p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/356935.html" title="電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談">電子商務(wù)中數據挖掘方法淺談</a><span>08-12</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/116789.html" title="淺談數據挖掘在電子商務(wù)中的應用">淺談數據挖掘在電子商務(wù)中的應用</a><span>10-08</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/245218.html" title="探析電子商務(wù)中數據挖掘方法的應用">探析電子商務(wù)中數據挖掘方法的應用</a><span>10-19</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/732328.html" title="數據挖掘在旅游電子商務(wù)中應用論文">數據挖掘在旅游電子商務(wù)中應用論文</a><span>08-07</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/109568.html" title="Ｗｅｂ數據挖掘在電子商務(wù)中的應用.">Ｗｅｂ數據挖掘在電子商務(wù)中的應用.</a><span>10-08</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/114464.html" title="談數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用">談數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用</a><span>10-09</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/gongshangguanli/53960.html" title="淺談現代企業(yè)物流管理中的數據挖掘技術(shù)">淺談現代企業(yè)物流管理中的數據挖掘技術(shù)</a><span>09-02</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/jisuanji/293076.html" title="在電子商務(wù)中如何正確的使用數據挖掘技術(shù)">在電子商務(wù)中如何正確的使用數據挖掘技術(shù)</a><span>10-01</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/163357.html" title="數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)站中的應用">數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)站中的應用</a><span>09-24</span></p><p><a target="_blank" href="http://www.fzlwr.cn/biyelunwen/fanwen/dianzishangwu/109534.html" title="Ｗｅｂ數據挖掘在電子商務(wù)中的應用研究">Ｗｅｂ數據挖掘在電子商務(wù)中的應用研究</a><span>09-16</span></p> </div> </div> </div> <div id="ddhxvffh" class="main-right"> <div id="ddhxvffh" class="right_fix"> <div id="ddhxvffh" class="right_box"> <span>最新推薦</span> <ul> <li><a 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