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文檔簡介
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)的競爭往往只在鼠標(biāo)的一點(diǎn)之間,因此如何獲取和保持這種相對高流動性的網(wǎng)絡(luò)客戶成為了各電子商務(wù)企業(yè)之間競爭的焦點(diǎn)。企業(yè)開始將客戶關(guān)系管理的理念貫徹到采購,生產(chǎn)、銷售、售后服務(wù)的各個(gè)方面。在這個(gè)過程之中,需要運(yùn)用客戶數(shù)據(jù)倉庫中的各類相關(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)問題。本文的主要工作為:<
2、br> 對當(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)挖掘過程的各個(gè)子任務(wù),在訪問模式挖掘算法上對以往典型性算法進(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)稀疏的問題,從而提出一種改進(jìn)協(xié)同過濾算法,這種算法首先量化用戶對評分項(xiàng)的隱式興趣度,并將這種度量與用戶的顯式評分矩陣相結(jié)合。在修正后的評分矩陣基礎(chǔ)上,根據(jù)用戶角色和評分項(xiàng)的語義信息進(jìn)行降維,從而提高了推薦效果。
對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)用方面說明數(shù)據(jù)挖
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