數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用論(完整版)
【正文】 使用的方法層出不窮，隨著電子商務(wù)的興起，電子商務(wù)將是未來 數(shù)據(jù) 挖掘的主要發(fā)展方向之一，它在各種商業(yè)領(lǐng)域都存在廣泛的使用價(jià)值。原始數(shù)據(jù)采集完后，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述和處理，比如進(jìn)一步探查已選變量與目標(biāo)變量之間是否存在關(guān)系，各變量數(shù)據(jù)的基本探查，如空值數(shù)目、唯一值數(shù)目、最小最大值的統(tǒng)計(jì)以及數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗(yàn)等。非線性回歸是在基本線性模型上添加多個(gè)項(xiàng)式項(xiàng)形成為線性回歸模型。通常神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由三個(gè)層次組成：輸入層，中間層，輸出層。這種不完美但是可行的思想模式，可以使之運(yùn)用到更廣的用戶群中。使用的三個(gè)問題是：尋找確定的歷史數(shù)據(jù)；決定表示歷史數(shù)據(jù)的最有效方法；決定距離函數(shù)、聯(lián)合函數(shù)和鄰近的 數(shù)量。在電子商務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)中，相關(guān)的用戶數(shù)據(jù)日益增多，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)特定規(guī)律的能力。但是國內(nèi)的高校，例如清華大學(xué)、中科院計(jì)算機(jī)技術(shù)研究所等，都已開展了不同程度的知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用研究。 二、 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 KDD（從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識(shí)）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(huì)議上。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。 6 篇論文摘要展示了 KDD 在從建立分子模型到設(shè)計(jì)制造業(yè)的具體應(yīng)用。 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(gè)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。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)，時(shí)序關(guān)聯(lián)，因果關(guān)聯(lián)。在由聚類生成的數(shù)據(jù)對(duì)象集合中，這些對(duì)象具有相似性，并與其他集合中的對(duì)象具有相異性。所以從根到葉節(jié)點(diǎn)的一條路徑就對(duì)應(yīng)著一條規(guī)則，整棵決策樹就對(duì)應(yīng)著一組吸取表達(dá)式規(guī)則。對(duì)數(shù)據(jù)庫中的元組根據(jù)各個(gè)屬性不同的屬性值分成相應(yīng)的子集，然后對(duì)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。除此之外，此階段還需要對(duì)相關(guān)專業(yè)術(shù)語進(jìn)行解釋說明等。 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(yàn)證 模型發(fā)布階段 在模型通過評(píng)估滿足商業(yè)目標(biāo)情況后，進(jìn)入模型發(fā)布階段。也許很多因素表面上看起來和購買該種商品不存在任何聯(lián)系，但數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果卻證明他們之間有聯(lián)系。 （ 2）提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售能力 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在用戶購買過程中向用戶提供其它有價(jià)值的商品推薦 ,用戶能夠從提供的推薦列表中購買自己確實(shí)需要但在購買過程中沒有想到的商品 ,從而有效提高電子 商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到電子商務(wù)領(lǐng)域 ,以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)衍生出許多算法。這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小置信度。 基于內(nèi)容得推薦技術(shù)具有一定的局限性。企業(yè)數(shù)據(jù)量日益龐大，其中真正有價(jià)值的信息卻很少，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過深層分析，獲得有利于商業(yè)運(yùn)作、提高競爭力的信息，發(fā)揮企業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢，促進(jìn)管理創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新。其次 ,資源內(nèi)容的
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