挖掘电子商务论文范文-试述Web挖掘在电子商务中的应用word版下载

1、挖掘电子商务论文范文:试述web挖掘在电子商务中的应用word版下载导读：本论文是一篇关于web挖掘在电子商务中的应用的优秀论文范 文，对正在写有关于挖掘论文的写作者有一定的参考和指导作用，论 文片段：blockeel. webminingresearch:asurvey. sigkddexllorations, 2000, 2(1). 王继成、潘金贵、张福炎web文本挖掘技术研究计算机 研 究 与 发 展， 2000,37(5)jiaweillan, michelinekamber. datemining:conceptsandtechniques copyright2001bymorgan

2、kaufmannpublishers, inc. , 2001. ellenspertus miningstr摘 要：主要介绍了 web挖掘的定义，并对口志挖掘进行详细的说明, 介绍了常用的web挖掘策略，本文还讨论了分类算法的实际应用，最 后总结了 web挖掘在电子商务中的应用。关键词：web挖掘 电子商务web1. 引言internet的迅速发展推动了世界经济的发展，随着网络技术的 发展，各种在线交易和交易平台不断涌现，随着网络信息量的急剧增 加，人们越来越关心如何来利用这些信息。然而，实际中现在的一些 工具和技术还不能够满足人们的需要。另一方面，电子商务的繁荣， 网络信息处理技术的相对滞

3、后，在这样的环境下产生了 web挖掘，很 快它成为网络信息搜索和信息服务领域的热门课题。2. web挖掘2. 1 web挖掘的定义和分类web挖掘是从上进行客户信息智能挖掘，就是通过对客户和产 品的历史交易信息，进行客户消费倾向和偏好的分析，以及产品销路 和受欢迎程度的分析，为企业在现有客户上挖掘更多的销售机会提供 了可能，同时也为企业作产品分析决策提供依据。文8中的web使 用挖掘模型能够发现用户的浏览和购买行为模式。3.2优化web站点网站中网页之间的链接以及安排就如同在超市货架上展示商 品，为了更高的进行促销会把相关的产品摆放在一起。基于web挖掘 屮的关联规则分析，网站的结构要被动态的

4、调整，这样相关页面之间 的链接更加直接，顾客才能更容易的找到他想浏览的页面，如果一个 网站可以提供这样的方便的话，顾客就会对该网站留有好印象，最终 提升顾客回头率。3. 3顾客聚类顾客聚类是电子商务屮一个很重要的方面。通过对于具有和似 浏览行为的顾客聚类，进一步分析每一类顾客的共同特点，这样商家 就能够更好的了解自身的顾客提供很相关的服务。比如，有些顾客 段时间浏览，baby toys，和'baby clothes，这样的页面,经过行 为分析后，这些顾客可以归为“即将成为父母”的这一类顾客，因此 他们看到的页面内容和服务就同其他类看到的不同。显然，顾客聚类 还能够提醒商家及时地修改网页

5、的内容以满足特定类顾客的需求。3.4电子商务推荐系统电子商务推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户 提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日 趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户，防止用户 流失，提高电子商务系统的销售能力。4. 结论电子商务在企业和商贸领域正占据着越来越多的市场份额，对 于web挖掘也是目前研究的热点，但是挖掘技术在实际中的应用还是 不多，更多的研究集中在挖掘技术的研究这一方面。随着电子商务的 进一步发展，以及各种技术的日益成熟，相信这一领域会有很好的前 景。参考文献：leyzioni 0. the world wide web:

6、quagmire or gold minej. communication of the acm, 1996, 39(11).札(关范文由写2raymond kosala, hendrik blockeel. webmining research: a survey j. s1gkdd exllorations, 2000,2(1).3王继成、潘金贵、张福炎web文木挖掘技术研究j 计算机研究与发展,2000, 37 (5).4 ji awe i han, michel ine kamber .date mining: concepts and techniquesmcopyright 200

7、1 by morgan kaufmann publishers, inc,2001.5 ellen spertusmining structural information on thewcbc. in: proc of the sixth international world wide web browsing patternsjknowledge and informationsystems, 1999(1)6 宋爱波、胡孔法、董逸生web日志挖掘j 东南大学学报， 2002, 32 (1)7 chen m s, park j s, yu p s data mining for path traversal patterns in a web environment c in: proceedings of the 16th inte