電子商務挖掘技術運用(編輯修改稿)
2025-04-14 01:40 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 象。其次收集數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)的真實性、全面性直接影響到后續(xù)工作。數(shù)據(jù)源主要有服務器端/客戶端數(shù)據(jù)、中間數(shù)據(jù)等。收集完數(shù)據(jù)后,需要對其進行預處理,一般包括用戶識別、格式化等階段,刪除無用無關的信息,以提高挖掘效率。之后運用機器學習及其數(shù)學統(tǒng)計方法對這些數(shù)據(jù)進行挖掘和分析,找到相同想去的用戶群,對用戶群構建興趣模型。最后用已知的數(shù)據(jù)對興趣模型進行反復測試和不斷分析,再次應用興趣模型得到最終挖掘的信息。具體步驟如圖1所示。下面對幾個重要步驟進行更詳盡的分析。在電子商務中,Web數(shù)據(jù)源的選定的準確性、全面性直接關系到整個數(shù)據(jù)挖掘流程,所謂重中之重。這些數(shù)據(jù)都有量大類多的特點,歸納一下主要有以下幾種數(shù)據(jù),如圖2所示。①日志數(shù)據(jù)。當用戶訪問網(wǎng)頁時,Web網(wǎng)頁會記錄一些日志文件,這些文件通常以文本形式存儲在服務器上,比如cookies日志文件、錯誤日志文件等。②用戶喜好信息。指的是用戶經(jīng)常訪問的一些產(chǎn)品信息,用戶感興趣的產(chǎn)品等等。③搜索查詢數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)是電子商務網(wǎng)站中比較常見的而且很典型的數(shù)據(jù)。當用戶用Web網(wǎng)頁中的搜索引擎搜索需要的產(chǎn)品信息或廣告信息時,We
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