人工智能技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用-免費(fèi)閱讀
【正文】 電話和手機(jī)等設(shè)備從任何地方、任何時(shí)間迅速接入Internet獲取服務(wù)和交換信息的新型電子商務(wù)架構(gòu)，已成為每個(gè)人對(duì)未來電子商務(wù)實(shí)現(xiàn)模式的憧憬。作為電子商務(wù)成功的重要因素，Web Mining必將成為一種關(guān)鍵技術(shù)。 方法驅(qū)動(dòng)模塊：它利用挖掘出來的有益信息，去進(jìn)行相應(yīng)的工作。它根據(jù)挖掘要求和挖掘方法的知識(shí)庫(kù)到Web數(shù)據(jù)挖掘算法庫(kù)中去選擇合適的挖掘方法，并且使用該方法去執(zhí)行挖掘任務(wù)。使用各種數(shù)據(jù)挖掘方法分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，為了更方便的加入和替換挖掘方法，把方法做成調(diào)用庫(kù)的形式，可以使用選項(xiàng)來選擇挖掘方法。 Web數(shù)據(jù)挖掘的分類 Web數(shù)據(jù)挖掘可以分為一下幾個(gè)層面： Web內(nèi)容的挖掘：Web內(nèi)容的挖掘是挖掘Internet的頁(yè)面和后臺(tái)交易數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)挖掘是用來發(fā)現(xiàn)不明顯的，有潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)。它發(fā)復(fù)使用多種數(shù)據(jù)挖掘又是一種支持過程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有數(shù)據(jù)，做出歸納性推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)客戶的行為，幫組企業(yè)決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確決策。 智能數(shù)據(jù)庫(kù)信息檢索在電子商務(wù)平臺(tái)應(yīng)用實(shí)踐中，如何根據(jù)用戶的意圖、興趣和特點(diǎn)自適應(yīng)地和智能化地從現(xiàn)有的客戶信息、商品庫(kù)存信息等大量數(shù)據(jù)信息中對(duì)信息進(jìn)行相關(guān)性排列，調(diào)整匹配機(jī)制，以獲得用戶滿意的檢索輸出，成為電子商務(wù)今后應(yīng)用所面臨一個(gè)技術(shù)問題。當(dāng)然，它們都對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行有效利用的技術(shù)手段。其中歷史文件中的“多對(duì)多”（m﹡n）維護(hù)關(guān)系可以簡(jiǎn)化為三模式環(huán)境下的多個(gè)“一對(duì)多”（m*n）關(guān)系。這些系統(tǒng)的最大的特點(diǎn)都是在于企業(yè)之間的協(xié)作。根據(jù)預(yù)測(cè)，全球電子商務(wù)市場(chǎng)在2004年將是去年的50倍，而BtoB市場(chǎng)銷售額會(huì)占7％。在大多數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)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(yǔ)?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠象人一樣思考。人工智能技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用 摘要：人工智能技術(shù)和電子商務(wù)的飛速發(fā)展推動(dòng)了全球科技經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的進(jìn)步，基于人工智能技術(shù)的電子商務(wù)更趨向完美和成熟。如果希望做出一臺(tái)能夠思考的機(jī)器，那就必須知道什么是思考，更進(jìn)一步講就是什么是智慧。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括語(yǔ)言處理、自動(dòng)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(yǔ)言以及自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等。祖國(guó)大陸企業(yè)數(shù)量為5000萬(wàn)家，BtoB電子商務(wù)市場(chǎng)廣闊，遠(yuǎn)遠(yuǎn)未達(dá)到飽和狀態(tài)，大量的服務(wù)和贏利渠道還處于空白狀態(tài)。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”。 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘（DM. Data Mining）和數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD. Kwowledge Discovery in Data base）是隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展而提名的。 生物認(rèn)證技術(shù)目前，許多磁卡、存單大都是用密碼來進(jìn)行安全保障的，一旦密碼泄漏，也就不安全了。3．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web上的應(yīng)用 引言在日益發(fā)展激烈的電子商務(wù)買方市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，任何與消費(fèi)者行為有關(guān)的信息對(duì)商家來說都是非常寶貴的。 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)是人工智能。Web上數(shù)據(jù)挖掘的潛力在于應(yīng)用最新的數(shù)據(jù)挖掘算法，分析Internet服務(wù)器上的日志以及顧客，銷售和產(chǎn)品的外部數(shù)據(jù)。 Web結(jié)構(gòu)的挖掘：Web結(jié)構(gòu)的挖掘是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來重建Web站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)?？梢缘玫揭幌碌男畔ⅲ河脩舻纳钅Ｊ?，愛好，購(gòu)買頻
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