【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 于Web的挖掘技術(shù)有路徑選擇、關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)規(guī)則、聚類(lèi)分析、序列分析、依賴性建模等等。(3)模式分析。模式分析是從模式發(fā)現(xiàn)階段獲得的模式、規(guī)則中過(guò)濾掉不感興趣的規(guī)則和模式。通過(guò)技術(shù)手段，對(duì)得到的模式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出有意義的結(jié)論。常用的技術(shù)手段有：關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類(lèi)、聚類(lèi)、序列模式等。三、電子商務(wù)中幾種常用的數(shù)據(jù)挖掘方法關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要模式之一，側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，找出滿足給定條件下的多個(gè)域間的依賴關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)ο笠话闶谴笮蛿?shù)據(jù)庫(kù)，該規(guī)則一般表示式為：A1∧A2∧…Am=B1∧B2∧…Bm，其中，Ak(k=1,2,…, m)，Bj(j=1,2,…,n)是數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)。有Support(A=B)=p(A∪B)，Confidence(A=B)=p(A|B)。數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)可以導(dǎo)出另一些數(shù)據(jù)項(xiàng)在同一事務(wù)中的出現(xiàn)。關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則用于尋找在同一個(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性，比如在一次購(gòu)買(mǎi)活動(dòng)中所買(mǎi)不同商品的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)分析的典型例子是購(gòu)物籃分析，描述顧客的購(gòu)買(mǎi)行為，可以幫助零售商決定商品的擺放和捆綁銷(xiāo)售策略。如著名的(面包+黃油→牛奶)例子就屬于關(guān)聯(lián)分析：在超市中，90%的顧客在購(gòu)買(mǎi)面包和黃油的同時(shí)，也會(huì)購(gòu)買(mǎi)牛奶。直觀的意義是：顧客在購(gòu)買(mǎi)某種商品時(shí)有多大的傾向會(huì)購(gòu)買(mǎi)另外一些商品。找出所有類(lèi)似的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)于企業(yè)確定生產(chǎn)銷(xiāo)售、產(chǎn)品分類(lèi)設(shè)計(jì)、市場(chǎng)分析等多方面是有價(jià)值的。類(lèi)聚分析就是直接比較樣本中各事物之間的性質(zhì)，將性質(zhì)相近的歸為一類(lèi)，而將性質(zhì)差別較大的分在不同的類(lèi)。對(duì)變量聚類(lèi)計(jì)算變量之間的距離，對(duì)樣本聚類(lèi)則計(jì)算樣本之間的距離。它的目的是使得屬于同一類(lèi)別的個(gè)體之間的距離盡可能小，而不同類(lèi)別上的個(gè)體間的距離盡可能大。聚類(lèi)分析用于把有相似特性的客戶、數(shù)據(jù)項(xiàng)集合到一起。在電子商務(wù)中, 聚類(lèi)分析常用于市場(chǎng)細(xì)分。根據(jù)已有客戶的數(shù)據(jù)，利用聚類(lèi)技術(shù)將市場(chǎng)按客戶消費(fèi)模式的相似性分為若干細(xì)分市場(chǎng)，以進(jìn)行有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，提供更適合、更滿意的服務(wù)。如自動(dòng)給一個(gè)特定的客戶聚類(lèi)發(fā)送銷(xiāo)售郵件，為一個(gè)客戶聚類(lèi)動(dòng)態(tài)地改變一個(gè)特殊的站點(diǎn)等。通過(guò)對(duì)聚類(lèi)的客戶特征的提取，電子商務(wù)網(wǎng)站還可以為客戶提供個(gè)性化的服務(wù)。分類(lèi)系統(tǒng)是基于遺傳算法的機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類(lèi)，它包括一個(gè)簡(jiǎn)單的基于串規(guī)則的并行生成子系統(tǒng)、規(guī)則評(píng)價(jià)子系統(tǒng)和遺傳算法子系統(tǒng)。分類(lèi)系統(tǒng)正在被人們?cè)絹?lái)越多地應(yīng)用于科學(xué)、工程和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中，是目前遺傳算法研究領(lǐng)域中一個(gè)非?；钴S的領(lǐng)域。分類(lèi)分析是數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用最多的方法。分類(lèi)要解決的問(wèn)題是為一個(gè)事件或?qū)ο髿w類(lèi)，既可以用于分析已有的數(shù)據(jù)，也可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。分類(lèi)通過(guò)分析已知分類(lèi)信息的歷史數(shù)據(jù)，總結(jié)出一個(gè)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)哪些人可能會(huì)對(duì)郵寄廣告、產(chǎn)品目錄等有反應(yīng)，可以針對(duì)這一類(lèi)客戶的特點(diǎn)展開(kāi)商務(wù)活動(dòng)，提供個(gè)性化的信息服務(wù)。序列模式挖掘就是要挖掘出交易集之間有時(shí)間序列關(guān)系的模式。它挖掘的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后或因果關(guān)系，找到那些“一些項(xiàng)跟隨另一些項(xiàng)”，以預(yù)測(cè)未來(lái)的訪問(wèn)模式。序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析類(lèi)似，其目的也是為了挖掘數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，但序列模式分析的側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中形如“在某一段時(shí)間內(nèi)，顧客購(gòu)買(mǎi)商品A，接著購(gòu)買(mǎi)商品B，而后購(gòu)買(mǎi)商品C，即序列ABC出現(xiàn)的頻率較高”之類(lèi)的知識(shí)。序列模式分析描述的問(wèn)題是：在給定交易序列數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)序列是按照交易時(shí)間排列的一組交易集，挖掘序列函數(shù)作用在這個(gè)交易序列數(shù)據(jù)庫(kù)上，返回該數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的高頻序列。在進(jìn)行序列模式分析時(shí)，同樣也需要有用戶輸入最小置信度C和最小支持度S。序列模式便于進(jìn)行電子商務(wù)的組織，預(yù)測(cè)客戶的訪問(wèn)模式，對(duì)客戶開(kāi)展有針對(duì)性的廣告服務(wù)或者主動(dòng)推薦客戶感興趣的頁(yè)面，以滿足訪問(wèn)者的特定要求。四、結(jié)束語(yǔ)電子商務(wù)是現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，也是未來(lái)商業(yè)運(yùn)作模式的必然選擇。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析大量的數(shù)據(jù)，可以挖掘出商品的消費(fèi)規(guī)律與客戶的訪問(wèn)模式，幫助企業(yè)制定有效的營(yíng)銷(xiāo)策略，充分發(fā)揮企業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)管理創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。隨著電子商務(wù)發(fā)展的勢(shì)頭越來(lái)越強(qiáng)勁, 面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑹且粋€(gè)非常有前景的領(lǐng)域。它能自動(dòng)預(yù)測(cè)客戶的消費(fèi)趨勢(shì)、市場(chǎng)走向，指導(dǎo)企業(yè)建設(shè)個(gè)性化智能網(wǎng)站，帶來(lái)巨大的商業(yè)利潤(rùn)，可以為企業(yè)創(chuàng)建新的商業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)。但是在面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘中也存在很多問(wèn)題急需解決，比如怎樣將服務(wù)器的日志數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成適合某種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)格式，怎樣解決分布性、異構(gòu)性數(shù)據(jù)源的挖掘，如何控制整個(gè)Web上知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程等。隨著硬件環(huán)境、挖掘算法的深入研究及應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的積累，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及在電子商務(wù)中的應(yīng)用必將取得長(zhǎng)足的進(jìn)展。第三篇：數(shù)據(jù)挖掘電子商務(wù)應(yīng)用中調(diào)研報(bào)告調(diào)研報(bào)告調(diào)研題目: :關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中應(yīng)用得調(diào)研報(bào)告指導(dǎo)老師: :學(xué)生姓名：學(xué)號(hào)：西安交通大學(xué)軟件學(xué)院2016 年 年 3 3 月 月 2 2 １日關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中應(yīng)用得調(diào)研報(bào)告摘要電子商務(wù)正處在蓬勃發(fā)展得大好時(shí)期,它所產(chǎn)生得豐富得信息資源,為數(shù)據(jù)挖掘得應(yīng)用開(kāi)辟了廣闊得應(yīng)用舞臺(tái)。本文通過(guò)優(yōu)化企業(yè)資源、管理客戶數(shù)據(jù)、評(píng)估商業(yè)信用、確定異常事件四個(gè)方面來(lái)闡述數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中得應(yīng)用,：電子商務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘。調(diào)查報(bào)告 目 錄 一、概述隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)得成熟，全球傳統(tǒng)商務(wù)正經(jīng)歷一次重大變革，向電子商務(wù)全速挺進(jìn)。電子商務(wù)就是商業(yè)領(lǐng)域得一種新興商務(wù)模式,它就是以網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)，以現(xiàn)代信息技術(shù)為手段，以經(jīng)濟(jì)效益為中心得現(xiàn)代化商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)模式,其最終目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)商務(wù)活動(dòng)得網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化與智能化。電子商務(wù)得產(chǎn)生改變了企業(yè)得經(jīng)營(yíng)理念、管理方式與支付手段,給社會(huì)得各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)了巨大得變革。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得迅猛發(fā)展與社會(huì)信息化水平得提高，電子商務(wù)顯示出巨大得市場(chǎng)價(jià)值與發(fā)展?jié)摿?。?dāng)電子商務(wù)在企業(yè)中得到應(yīng)用時(shí)，企業(yè)信息系統(tǒng)將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用得信息與知識(shí)，為企業(yè)創(chuàng)造更多潛在得利潤(rùn)，數(shù)據(jù)挖掘概念就就是從這樣得商業(yè)角度開(kāi)發(fā)出來(lái)得。數(shù)據(jù)挖掘就是一種新得商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點(diǎn)就是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中得大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析與其她模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策得關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。利用功能強(qiáng)大得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以使企業(yè)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用得信息幫助決策,從而在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)地位。二、