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      探析電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用

      時間:2024-10-19 03:18:23 電子商務(wù)畢業(yè)論文 我要投稿
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      探析電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用

      摘要: 電子商務(wù)是現(xiàn)代商業(yè)的主流趨勢,如何充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢,成為企業(yè)制勝的法寶。本文介紹了常用的數(shù)據(jù)挖掘方法,以及在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用,分析了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建設(shè)動態(tài)、高效電子商務(wù)的可行性。

      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 數(shù)據(jù)庫
        
        一、引言
        
        電子商務(wù)是指以Internet網(wǎng)絡(luò)為載體、利用數(shù)字化電子方式開展的商務(wù)活動。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的飛速發(fā)展,電子商務(wù)正顯示越來越強(qiáng)大的生命力。電子商務(wù)的發(fā)展促使公司內(nèi)部收集了大量的數(shù)據(jù),并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識,為公司創(chuàng)造更多潛在的利潤。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地幫助企業(yè)分析從網(wǎng)上獲取的大量數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)隱藏在其后的規(guī)律性,提取出有效信息,進(jìn)而指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整營銷策略,給客戶提供動態(tài)的個性化的高效率服務(wù)。
        
        二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
        
        1.數(shù)據(jù)挖掘
        數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門廣義的交叉學(xué)科,它匯聚了不同領(lǐng)域尤其是數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計、可視化、并行計算等方面的知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用領(lǐng)域,它不僅是面向特定數(shù)據(jù)庫的簡單檢索查詢調(diào)用,而且,要對數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計、分析、綜合和推理,以指定實際問題的求解,企圖發(fā)現(xiàn)事件間的相互關(guān)聯(lián),甚至利用已有的數(shù)據(jù)對未來的活動進(jìn)行預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融、保險、電信、大型超市等積累有大量數(shù)據(jù)的電子商務(wù)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用,如信用分析、風(fēng)險分析、欺詐檢驗、用戶聚類分析、消費者習(xí)慣分析等。
        2.數(shù)據(jù)挖掘過程
        挖掘數(shù)據(jù)過程可以分為3個步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)、模式分析。
        (1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。實際系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此,數(shù)據(jù)挖掘一般不對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,要通過預(yù)處理提供準(zhǔn)確、簡潔的數(shù)據(jù)。預(yù)處理主要完成以下工作:包括合并數(shù)據(jù),將多個文件或多個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理;選擇數(shù)據(jù),提取出適合分析的數(shù)據(jù)集合;數(shù)據(jù)清洗、過濾,剔除一些無關(guān)記錄,將文件、圖形、圖像及多媒體等文件轉(zhuǎn)換成可便于數(shù)據(jù)挖掘的格式等。
        (2)模式發(fā)現(xiàn)。模式發(fā)現(xiàn)階段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新穎的、潛在的、有用的以及最終可以理解的信息和知識?捎糜赪eb的挖掘技術(shù)有路徑選擇、關(guān)聯(lián)分析、分類規(guī)則、聚類分析、序列分析、依賴性建模等等。
        (3)模式分析。模式分析是從模式發(fā)現(xiàn)階段獲得的模式、規(guī)則中過濾掉不感興趣的規(guī)則和模式。通過技術(shù)手段,對得到的模式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,得出有意義的結(jié)論。常用的技術(shù)手段有:關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、序列模式等。
        
        三、電子商務(wù)中幾種常用的數(shù)據(jù)挖掘方法
        
        1.關(guān)聯(lián)規(guī)則
        關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要模式之一,側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系,找出滿足給定條件下的多個域間的依賴關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)ο笠话闶谴笮蛿?shù)據(jù)庫,該規(guī)則一般表示式為:A1∧A2∧…Am=
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