數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用論-wenkub
2023-01-23 09:17:21 本頁面
【正文】 發(fā)表的 5篇論文代表了當(dāng)時 KDD研究的最新成果和動態(tài) ,較全面地論述了 KDD 系統(tǒng)方法論、發(fā)現(xiàn)結(jié)果的評價、 KDD 系統(tǒng)設(shè)計的邏輯方法 ,集中討論了鑒于數(shù)據(jù)庫的動態(tài)性冗余、高噪聲和不確定性、空值等問題 ,KDD 系統(tǒng)與其它傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)理統(tǒng)計分析系統(tǒng)的聯(lián)系和區(qū)別 ,以及相應(yīng)的基本對策。 二、 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 KDD（從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識）一詞首次出現(xiàn)在 1989 年 8 月舉行的第 11 屆國際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會議上。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是獲取信息的最有效的技術(shù)工具。本文討論了數(shù)據(jù)挖掘的主要方法，具體闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的作用及應(yīng)用。迄今為止 ,由美國人工智能協(xié)會主辦的 KDD 已經(jīng)召開了 7 次 ,規(guī)模由原來的專題討論會發(fā)展到國際學(xué)術(shù)大會 ,人數(shù)由二三十人到七八百人 ,論文收錄比例從 2X1 到 6X1,研究重點(diǎn)也逐漸從發(fā)現(xiàn)方法轉(zhuǎn)向系統(tǒng)應(yīng)用 ,并且注重多種發(fā)現(xiàn)策略和技術(shù)的集成 ,以及多種學(xué)科之間的相互滲透。 6 篇論文摘要展示了 KDD 在從建立分子模型到設(shè)計制造業(yè)的具體應(yīng)用。其中，北京系統(tǒng)工程研究所對模糊方法在知識發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究。 電子商務(wù)（ ECommerce）是以指利用電子數(shù)據(jù)交換（ Electronic Data Interchange， EDI）、電子郵件（ Email）、電子資金轉(zhuǎn)賬（ Electronic Funds Transfer， EFT）和 Inter 等主要技術(shù)在個人、企業(yè)和國家之間進(jìn)行無紙化的信息交換，包括商品信息及其訂購信息、資金信息及其支付信息、安全及其認(rèn)證信息等，即以現(xiàn)代信息技術(shù)為手段，以經(jīng)濟(jì)效益為中心的現(xiàn)代化商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)模式。商業(yè)電子化的趨勢不僅為客戶提供了便利的交易方式和廣泛的選擇，同時也為商家提供了更加深入了解客戶需求信息和購物行為特征的可能性。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)，時序關(guān)聯(lián)，因果關(guān)聯(lián)。 遺傳算法 GA（ Geic Aigorithms） 該算法是基于進(jìn)化理論，并采用遺傳結(jié)合、遺傳變異及自然選擇等方法優(yōu)化結(jié)果。在由聚類生成的數(shù)據(jù)對象集合中，這些對象具有相似性，并與其他集合中的對象具有相異性。 決策樹 決策樹是能夠被看成一棵樹的預(yù)測模型。所以從根到葉節(jié)點(diǎn)的一條路徑就對應(yīng)著一條規(guī)則，整棵決策樹就對應(yīng)著一組吸取表達(dá)式規(guī)則。 在神經(jīng)元求得輸入值后，再匯總計算總輸入值；由過濾機(jī)比較總輸出值，確定網(wǎng)絡(luò)的輸出值。對數(shù)據(jù)庫中的元組根據(jù)各個屬性不同的屬性值分成相應(yīng)的子集，然后對條件屬性劃分的子集與結(jié)論屬性劃分的子集之間上下近似關(guān)系生成判定規(guī)則。 1. 數(shù)據(jù)挖掘階段分析 數(shù)據(jù)挖掘階段作為整個項目的重中之重，通常數(shù)據(jù)挖掘的流程包括項目理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評估和模型發(fā)布等。除此之外，此階段還需要對相關(guān)專業(yè)術(shù)語進(jìn)行解釋說明等。 建立模型階段 數(shù)據(jù)挖掘項目的建立模型都要經(jīng)過三個階段：建立模型，測試并調(diào)整模型，應(yīng)用模型。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)集描 述 清洗數(shù)據(jù) 構(gòu)造數(shù)據(jù) 選擇數(shù)據(jù) 格式化數(shù) 據(jù) 整合數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 運(yùn)營分析 調(diào)研驗證 模型發(fā)布階段 在模型通過評估滿足商業(yè)目標(biāo)情況后，進(jìn)入模型發(fā)布階段。 客戶細(xì)分 隨著以客戶為中心的經(jīng)營理念不斷深入人心，分析客戶、了解客戶并引導(dǎo)客戶的需
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