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人工智能技術(shù)在電子商務中的應用-全文預覽

2024-12-29 22:36 上一頁面

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【正文】 據(jù)挖掘技術(shù)來重建 Web站點的結(jié)構(gòu)。 判斷 Web 站點的效率 ( 1)發(fā)現(xiàn)站點上的高購買率部分和低購買率部分; ( 2) Web 設計者不再完全依靠專家的定性指導來設計網(wǎng)站,而是根據(jù)訪問者的信息來修改和設計網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和外觀; ( 3)電子銷售商可以針對不同顧客提供個性化的服務。 Web 上數(shù)據(jù)挖掘的潛力在于應用最新 的數(shù)據(jù)挖掘算法,分析Inter 服務器上的日志以及顧客,銷售和產(chǎn)品的外部數(shù)據(jù)。當前經(jīng)濟模式的變化,從傳統(tǒng)的實體的商店到 Inter 上的電子交易,同時也改變了銷售商和顧客的關(guān)系。 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)是人工智能。同時,利用有效的顧客信息,可以大大降低公司的運營成本。 3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在 Web 上的應用 引言 在日益發(fā)展激烈的電子商務買方市場競爭中,任何與消費者行為有關(guān)的信息對商家來說都是非常寶貴的。 生物認證技術(shù)作為一種準確、快速和高效的身份認證方法,正應用于如銀行、海關(guān)、醫(yī) 療保險、重要通道控制、信息網(wǎng)絡安全等領(lǐng)域。 生物認證技術(shù) 目前,許多磁卡、存單大都是用密碼來進行安全保障的,一旦密碼泄漏,也就不安全了。 DM 和 KDD 就是一種新型的數(shù)據(jù)分析技術(shù),旨早從大型數(shù)據(jù)庫中提取隱藏的預測性信息,構(gòu)建高校的數(shù)據(jù)倉庫,發(fā)掘數(shù)據(jù)間潛在的模式,以便于用理解和觀察的形式反映給用戶,從而為企業(yè)作出前瞻的,基于知識的決策參考意見。 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn) 數(shù)據(jù)挖掘( DM. Data Mining)和數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)( KDD. Kwowledge Discovery in Data base)是隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù) 、 人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展而提名的。 數(shù)據(jù)倉庫 Tim, shelter 認為:數(shù)據(jù)倉庫是把分布在網(wǎng)絡中不同信息孤島上的數(shù)據(jù)集成到一起,存儲 在一個單一的集成關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。 1996 年,日本將三菱汽車、日本電裝等汽車公司和部件公司聯(lián)合起來,成立了“ vcals 聯(lián)合體”。 90 年代以來,取得了顯著效果的企業(yè)信息系統(tǒng)模式是外貿(mào)部門的 edi 系統(tǒng)、商業(yè)部門的商場信息系統(tǒng)以及制造業(yè)的 mrpⅡ系統(tǒng)。祖國大陸企業(yè)數(shù)量為 5000 萬家,現(xiàn)有 . 域名 22220 個, BtoB 電子商務市場廣闊,遠遠未達到飽和狀態(tài) ,大量的服務和贏利渠道還處于空白狀態(tài)。 電子商務的國內(nèi)外動態(tài) 與此同時,電子商務的發(fā)展在全球也掀起了巨大的商業(yè)浪潮。在人工智能中,這樣的領(lǐng)域包括語言處理、自動定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自 動程序設計等。例如, 1997 年 5 月, IBM 公司研制的深 藍( Deep Blue)計算機戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫( Kasparov)。如果希望做出一臺能夠思考的機器,那就必須知道什么是思考,更進一步講就是什么是智慧。基于人工智能技術(shù)的電子商務將能更好的為其發(fā)展帶來良好的基礎(chǔ),這一過程是電子商務向著良性發(fā)展的必然趨勢。: 人工智能技術(shù)和電 子商務的飛速發(fā)展推動了全球科技經(jīng)濟領(lǐng)域的進步,基于人工智能技術(shù)的電子商務更趨向完美和成熟。 關(guān)鍵詞:電子商務;人工智能;數(shù)據(jù)挖掘 電子商務的飛速發(fā)展給全球經(jīng)濟帶來的沖擊是巨大的??偟恼f來,人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考?,F(xiàn)在人工智能已經(jīng)不再是幾個科學家的專利了,全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科,學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程,在大家不懈的努力下,現(xiàn)在計算機似乎已經(jīng)變得十分聰明了。 在大多數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域,每個領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語??梢灶A言:人工智能的研究
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