数据挖掘技术在电子商务领域的应用研究

随着互联网技术的发展,电子商务应运而生且越来越多的交易活动从传统的线下式交易转到线上交易。而随着交易量和时间的累计,相关的交易数据则越来越多。面对如此浩大的数据,如何从中提取有价值的信息,受到了广大电子商务商家以及电子商务平台的重视。文章针对电子商务这一领域,结合数据挖掘相关技术,阐述了如何利用数据挖掘技术针对电子商务中存在的问题以及需求进行解决。     

基于卷积神经网络的网络通信安全态势感知模型

为实现对网络通信安全态势的实时感知,进一步提高对通信节点安全态势感知的精度,本文引进卷积神经网络,设计一种针对网络通信安全态势的感知模型。通过网络通信安全态势数据获取与评价指标设计、基于卷积神经网络的特征数据融合与训练处理、模型安全响应结果输出,完成对感知模型的设计。通过对比实验证明,本文设计的感知模型输出值与期望输出完全一致,安全态势感知的精度较高,可以实现对网络通信安全态势的感知,能够满足研究目的,具有较好的实际应用性能。