数据挖掘在电子商务中的应用

网络技术的发展使得大数据、信息化成为了时代的标尺,在电子商务领域亦是如此.对于商业来说,掌握先机才能够掌握更多的资源,从而获得更有利的竞争力和服务能力.通过对大数据分析得出商业信息和客户需求信息,从而提供客户满意度高的商品或服务,提高企业竞争力和影响力,数据挖掘对于电子商务有着重要的作用.从电子商务和数据挖掘的内涵入手,详细讲解数据挖掘技术在数据挖掘中的任务和过程,并探讨了数据挖掘在电子商务中的应用.     

利用数据挖掘技术提高电子商务网站的效益

电脑及网络技术的快速发展,电子商务网站不断普及,如何提高站点的服务竞争力,提高电子商务的效益成为企业最关心热点.本文讨论了利用数据挖掘技术,对服务器里积累的有关信息进行有效的分析挖掘,从多方面改善网站的设计,提高企业的盈利.     

电子商务网站违法行为监管平台

针对当前网络交易违法现象人工识别、排查难的监管问题,本文通过运用互联网搜索引擎、文本检索、数据挖掘以及bloom过滤技术设计了电子商务网站违法行为监管平台.该平台支持对电子商务网络经济主体网站的识别与建库、网络违法经营行为与网络违法广告行为的自动排查、电子标识亮照与防伪检测等功能,在实践应用中,该平台充分表现出明显高于人工监管的效率与优势,提升了网络违法案件的查处效率.     

基于聚类挖掘技术在电子商务网站中的应用

数据挖掘技术是一种新的信息处理技术。其目的是从海量数据中抽取潜在的,有价值的数据规律或数据模型。通过数据挖掘技术对电子商务网站数据的分析处理,结合客户关系管理策略,建立反映客户个性特征的客户特征模型,建立动态适应性的服务机制,有效地为不同类型的客户进行个性化服务。该文主要将聚类技术应用到电子商务网站,通过建立商品数据库,利用频繁项集的方法得到客户聚类向量,计算出客户的相异度矩阵,用聚类技术实现客户的分类。     

Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是随着网络的发展产生的一种新兴事物,电子商务的迅速崛起,使得不管是商家还是客户对基于Web数据检索、挖掘等需求不断提高。目前静态结构的Web页面显然已经被众多个性化的动态结构站点所代替。网站如何根据Web服务器日志文件,客户交易数据中挖掘出有意义的用户访问模式和潜在的客户群,为企业提供全方位信息服务和开展有针对性的电子商务活动。针对电子商务方面论述了数据挖掘的优势和应用。介绍了数据挖掘、数据挖掘的分类、电子商务中Web数据挖掘的步骤等。     

数据挖掘技术在Web上的应用及其工具设计

电子商务网站顾客在Web上的行为都会产生大量数据信息,不仅包括本次交易信息,而且还有利用搜索引擎以及在站点内进行浏览的相关数据。这些数据集合包含了对市场分析及预测非常有益的潜在信息。本文针对此类信息并结合数据挖掘技术,分析了在Web上应用数据挖掘和数据仓库技术（即Web Mining技术）的重要性,并给出了Web上数据挖掘技术的应用方案以及设计实现。最后总结了此技术方案在电子商务发展中的应用前景。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务网站中一般都有搜索引擎来帮助客户进行查询商品和信息,通过数据挖掘在搜索引擎方面的应用可以提高查准率。     

点击流中事务数据模型的设计与实现

点击流数据简单说就是Web服务器上一系列有序的日志记录。随着WWW应用及电子商务的高速发展,电子商务网站的Web服务器上自动收集了大量的用户访问信息记录,即所谓的Web日志。Web日志蕴涵了大量的有用信息,如客户来源、客户访问趋势、客户兴趣、网站流量等,因而记录和分析Web日志数据已逐渐成为e企业的一项重大活动。点击流数据仓库对原始的Web日志数据进行过滤、清洗并集成,以便于利用联机分析处理和数据挖掘技术对点击流数据做进一步分析,从而为企业创造巨大的信息财富。     

WEB使用挖掘在电子商务网站建设中的应用研究

本文介绍了数据挖掘技术及其在电子商务网站建设中的应用,运用Web数据挖掘技术对客户的购买活动进行分析,并进行实验验证,实验结果表明使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群。     

电子商务中数据挖掘技术的应用研究

随着电子商务的普及和数据挖掘技术的发展,将数据挖掘技术应用到电子商务中可以解决电子商务中数据量庞大的问题,从而获得真正有价值的信息。文章简要的介绍了电子商务以及数据挖掘的概念,并针对电子商务中所使用到的分类、聚类分析、关联规则挖掘、序列模式分析等主要数据挖掘技术进行了详细的分析,这些数据挖掘技术的使用可以帮助企业节省开支,细分市场,规划网站以及制定合理的营销策略,从而促使电子商务能更好、更快的进行。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘,了解客户的访问行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务更具个性化和针对性。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘。了解客户的访问行为，从而调整站点结构、市场策略等，使电子商务更具个性化和针对性。     

校园网网站建设和网页制作的方法

教育的信息化发展推动了校园网建设。校园网与教育的有机结合又可以促进教育的信息化进程。本文主要介绍了校园网站建设及网页制作的一些方法和技巧。     

基于协同商务平台的信息交换技术研究及应用

对分布式企业信息的交互困境进行了描述,并从如何通过企业客户端和网络平台实现企业间业务数据的交互和处理进行了研究,提出了通过将C/S体系结构的客户端系统和BS体系结构的协同商务平台并用的模式解决分布式数据交互和集中式处理的方案。     

校园网网站建设和网页制作的方法

教育的信息化发展推动了校园网建设,校园网与教育的有机结合又可以促进教育的信息化进程。本文主要介绍了校园网站建设及网页制作的一些方法和技巧。     

基于CloudStack的旅行社电子商务解决方案

对国内旅行社开展电子商务面临的问题进行分析,提出一种基于开源云平台的旅行社电子商务创新模式。该模式并不是云计算加电子商务的简单叠加,而是在成熟度最高的开源云平台CloudStack的基础上,设计出能对异构云平台进行整合的整合开发云,进而构建出旅行社电子商务公共服务平台,实现对平台内外的旅行社上游产品资源以及下游的客户信息的整合,旅行社可以根据自身的需求选择不同的商业模式,从而获取到高质量、低成本的电子商务服务,达到改进整个旅游产业运行体系和生态环境的目的。     

无线CRM嵌入式终端的开发与设计

近年来,移动电子商务作为电子商务领域发展的新方向显示出巨大的潜力。作为企业最重要的商务系统之一的客户关系管理(CRM),更加需要无线应用模式来实现用户和企业之间快速高效的信息交互。本文提出了一种基于Java技术的嵌入式无线CRM应用的分布式设计方案。重点对基于J2ME平台的嵌入式客户端应用程序的设计与开发进行了研究。     

基于Android的智慧校园手机系统

为了满足在校师生和在校经商者对校园信息及时全面的获取,设计出一款基于Android系统的智慧校园手机系统,通过手机客户端、Web服务器端和数据库之间数据的相互传递,实现校园信息共享,有效地提高了校园实时信息的传播效率。     

面向电子商务的增量挖掘算法

对商务信息挖掘理论进行了研究，给出了电子商务运作模式的定义、性质、定理及相关证明；提出了一种用于跟踪电子商务活动的数据模型，在模型中定义了网页监控点与商务指标之间的“点-集”映射关系，建立了商务网站的访问事件、网页中事先设定的监控点，以及商务工作流程之间的联系；根据这些研究结果对关联规则挖掘算法中的发现和剪枝过程进行改进，设计了面向电子商务的增量挖掘算法，并在第三方物流信息系统中实现。实践表明，该算法在频繁变化的数据集中的挖掘效率大大高于传统的非增量挖掘算法，基于智能Agent技术的商务信息挖掘模型有效地提高了电子商务的实时跟踪与分析能力。     

中间件在电子商务中的应用

电子商务系统通过C/S、B/S方式实现信息的传递与处理,本文讨论了在电子商务应用系统采用中间件 技术的作用。