數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用論-資料下載頁
2025-01-08 09:17本頁面
【正文】 與傳統(tǒng)的商務模式相比 ,電子商務系統(tǒng)使得用戶擁有越來越多的選擇 ,用戶更換商家及其方便 ,只需要一兩次鼠標的點擊就可以在不同電子商務系統(tǒng)之間跳轉(zhuǎn)。電子商務推薦系統(tǒng)分析用戶的購買習慣 ,根據(jù)用戶需求向用戶提供有價值的商品推薦。如果電子商務推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量很高 ,用戶可以很容易找到自己想要的商品 ,那么用戶會再次訪問這個網(wǎng)站 ,并會推薦給其他人 ,這對于網(wǎng)站來說是一個很大的優(yōu)勢。 數(shù)據(jù)挖掘技術應用于推薦系統(tǒng)具體表現(xiàn) 數(shù)據(jù)挖掘是在大型數(shù)據(jù)存儲庫中 ,自動地發(fā)現(xiàn)有用信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術用來探查大型數(shù)據(jù)庫 ,發(fā)現(xiàn)先前未知的有用模式。電子商務推薦系統(tǒng)將數(shù)據(jù)挖掘技術運用到電子商務領域 ,以數(shù)據(jù)挖掘為基礎衍生出許多算法。 （ 1）基于關聯(lián)規(guī)則的推薦算法 關聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘技術的一種 ,該技術挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關聯(lián)或相關聯(lián)系。關聯(lián)規(guī)則挖掘的一個典型例子就是購物籃分析。該過程通過發(fā)現(xiàn)顧客放入其購物籃中不同商品之間的聯(lián)系 ,分 析顧客的購買習慣。通過了解哪些商品頻繁地被顧客同時購買 ,這種關聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助商家制定營銷策略。 關聯(lián)規(guī)則的挖掘是一個兩步過程 : 首先 ,找出所有頻繁項集。這些項集出現(xiàn)的頻繁性至少和預定義的最小支持計數(shù)一樣。其次 ,由頻繁項集產(chǎn)生強關聯(lián)規(guī)則。這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小置信度。 關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的瓶頸出現(xiàn)在第一步。由于第一步需要反復掃描交易數(shù)據(jù)庫 ,所以增加了系統(tǒng)的開銷 ,降低了系統(tǒng)性能。例如 :Aprior 算法是一種最有影響的挖掘關聯(lián)規(guī)則頻繁項集的算法。該算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法尋找頻繁項 集 ,它開創(chuàng)性地使用基于支持度的剪枝技術 ,系統(tǒng)地控制候選項集指數(shù)增長。它缺點就是由于數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的增多 ,需要多次掃描數(shù)據(jù)庫 ,這樣便影響了系統(tǒng)的性能。 （ 2）基于內(nèi)同的推薦算法 基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)的產(chǎn)生根源于信息檢索與信息過濾。其具體是根據(jù)項之間的相似性來進行推薦的 ,先用機器學習等技術分析用戶已經(jīng)評分的項的內(nèi)容 ,建立用戶檔案 ,然后從項集中選擇與用戶檔案相似的項 ,再從中根據(jù)評分選擇一定的項推薦給用戶 ,最后根據(jù)用戶的反饋信息修正推薦。 基于內(nèi)容得推薦技術具有一定的局限性。首先 ,資源內(nèi)容必須以機器可以理解的格 式表示 ,而很多信息例如圖像、視頻等多媒體信息是很難做到這一點的 。其次 ,資源內(nèi)容的分析范圍比較小 ,不能提供較多的建議 。再次 ,基于內(nèi)容的推薦不能從質(zhì)量、樣式、審美等角度對項進行過濾。 （ 3）協(xié)同過濾推薦算法 協(xié)同過濾是在信息過濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容過濾直接分析內(nèi)容進行推薦不同 ,協(xié)同過濾分析用戶興趣 ,在用戶群中找到指定用戶的相似 (興趣 )用戶 ,綜合這些相似用戶對某一信息的評價 ,形成系統(tǒng)對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。 三、總結 數(shù)據(jù)挖掘是指按企業(yè)既定業(yè)務目標，對大量 的企業(yè)數(shù)據(jù)進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。電子商務是現(xiàn)代信息技術發(fā)展的必然結果，也是未來商業(yè)運作模式的必然選擇。企業(yè)數(shù)據(jù)量日益龐大，其中真正有價值的信息卻很少，利用數(shù)據(jù)挖掘技術，從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過深層分析，獲得有利于商業(yè)運作、提高競爭力的信息，發(fā)揮企業(yè)的獨特優(yōu)勢，促進管理創(chuàng)新和技術創(chuàng)新。
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