数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

在现代社会中数据库技术飞速发展,其中包含的数据信息也在与日俱增。在企业运营过程中,数据库系统也逐渐被广泛应用到日常信息管理中,也就是通过相关技术手段有效组织利用数据库中的海量信息,帮助相关数据所有者找到其中有价值的信息及知识,用来指导企业的发展规划,提高企业的运行效率。这成为了当下电子商务行业经营者非常关注的热点话题之一,而数据挖掘技术正好可以帮助电子商务经营者解决此类问题。数据挖掘是人工智能和自然语言理解等相关技术的综合利用,目的是从大量数据中提取出可利用、有价值的信息或模式。本课题首先分析和总结了国内外学者的研究成果,对数据挖掘在电子商务中的应用做初步了解,接着对数据挖掘和电子商务概念、数据挖掘的方法进行阐述,本文还采用了理论分析和案例分析等研究方法,同时还对来自不同企业的员工进行了问卷调查,对数据挖掘技术在电子商务领域在相关应用情况、推广过程中存在的难点以及解决电子商务发展瓶颈的相关办法进行充分讨论研究,以此探析电子商务发展与数据挖掘的切合点,全面推进技术创新应用。通过本文的研究,对数据挖掘技术在电子商务中的应用现状有了一个了解,其中的问题以及解决方案也能为数据挖掘在电子商务中的更好应用提供一个好的平台。     

浅析数据挖掘技术在电子商务中的应用

随着网络技术的发展、Intemet的普及和数据库技术的成熟,全球传统商务正经历一次重大变革,电子商务正以令人难以置信的速度蓬勃发展。电子商务的发展也促使电子商务网站积累了大量的客户数据信息。如何充分利用这些数据,将这些数据转换成有用的信息,从而更好地提高网站的服务质量和创造更多的利润空间,是电子商务迫切需要解决的问题。本文主要介绍了数据挖掘技术,以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用,并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

电子商务中数据挖掘技术的研究与应用探索

顾客在电子商务网站的访问行为会产生大量数据信息,这些数据中包含了大量对市场分析及预测有用的潜在信息,可运用数据挖掘技术对客户访问信息的Web数据进行挖掘,从而了解客户的访问行为。本文主要讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

数据挖掘在电子商务中应用问题研究

随着商业信息和商业数据的急剧增加，如何有效地分析和利用这些信息，找出其中的内在联系，为经营活动服务成为电子商务经营者共同关注的问题。本文论述了数据挖掘的由来、数据挖掘的基本功能、国内外数据挖掘技术的发展概况以及数据挖掘在电子商务中的应用等问题。     

关联规则挖掘在图书销售系统设计中的使用

随着现代互联网技术的高速发展与普及,大数据的时代已经到来,越来越多的数据不断涌现出来。这些海量数据中很多有价值的信息还没有被发掘并利用,如何将这些数据转换成有用的数据,去创造更多的潜在收益,数据挖掘技术在其中起决定性作用。将数据挖掘的思想和方法应用于图书销售系统中,能帮助企业分析网络中的大量数据,筛选出有效信息,进而为企业做出最佳营销策略指导,给用户提供更加个性化的高效率服务。     

Web挖掘应用研究

随着互联网的广泛应用,利用数据挖掘技术对Web中的信息进行深度分析成为研究的热点。本文在对国内外Web挖掘应用最新成果研究的基础上,从个人和企业的实际应用出发介绍数据挖掘技术在Web中的各种应用,并以电子商务网站的Web挖掘为实例,详细介绍了如何在Web中利用数据挖掘技术获取企业或个人所需的信息。     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中Web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨。     

基于数据挖掘的移动电子商务用户群体特征分析

相比传统电子商务,移动电子商务在位置相关性、个性化和随时随地访问性等方面有无法比拟的优势.在总结国内外移动电子商务研究现状和发展趋势的基础上,通过网络问卷收集数据集,利用数据挖掘方法研究移动电子商务用户群体特征,对1 748份有效问卷进行挖掘分析,得出一些已使用移动电子商务用户的特征以及认知低而使用意愿比较高的用户特征,为发展移动电子商务业务的企业实现精准营销提供借鉴.     

网络信息挖掘系统评价初探

随着电子商务的蓬勃兴起 ,许多企业已经开始意识到其所拥有的丰富的信息资源在商业决策中具有潜在的巨大商业价值。更好的决策支持需求和企业电子商务的开展正推动着网络信息挖掘系统的研究与开发。鉴于网络信息挖掘是在数据挖掘的基础上发展起来的 ,因此对于网络信息挖掘系统的基本问题 ,本文仍将利用数据挖掘系统的基本理论来描述。目前 ,由于网络信息挖掘系统的发展正在起步阶段 ,因此它的分类还无法达到数据挖掘系统分类那样细致。具体而言 ,对网络信息挖掘系统分类可以从商业能力、挖掘数据类型、挖掘功能、数据分析方法和应用领域角度…     

XML技术在网络购物平台信息处理中的应用

XML技术的应用非常广泛，可以用XML技术来解决Internet网络、人工智能、知识库和数据挖掘等领域的问题。本文以网络购物为实例对XML技术在电子商务的信息处理系统中的应用进行了研究，主要针对数据信息的文档类型定义、数据的存储和检索，以及用于显示的样式表进行了设计。     

数据挖掘在电子商务的应用研究

网络的发展推动了电子商务的繁荣,但是如何更有效的运用海量数据,并发挥最大效用,仍然是人们关注的热点。出现已有一段时间、应用范围越来越广泛的数据挖掘在一定程度上能解决此问题。探讨数据挖掘在电子商务的应用研究变得很有意义。通过对数据挖掘概念及一般工作过程的研究,数据挖掘在电子商务中应用的阐述,运用数据挖掘技术如何在一定程度上解决电子市场繁荣背后隐藏问题的分析,数据挖掘技术存在的问题很容易的呈现给研究者,这将为为以后的研究奠定理论基础。     

构建数据挖掘技术的模型化

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、数据挖掘的方法以及它的模型构建:通过数据挖掘解决网络建模过程中所遇到的具体问题,确定何种数据挖掘方式。     

基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理研究

针对传统网络安全管理系统无法有效处理海量数据的不足,提出了基于数据挖掘的数字图书馆网络安全管理模型。该模型利用多源数据采集策略获取各种安全产品的相关数据并进行整合,利用数据挖掘技术处理海量数据的优势进行综合分析、智能分析和自动响应。实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,能够有效地从大量安全事件中准确识别出真实的攻击行为,实现了报警信息的精炼化,降低了安全设备的虚警和误警,增强了网络安全管理的准确性、智能性和自适应性,能够满足新的网络安全形势的需要。     

基于网络文本分类技术的应用研究

网络文本分类是数据挖掘技术的重要组成部分,是从互联网中获取有效信息资源的重要方式之一.本文论述了网络文本分类及其技术,通过对具有主题的大量网络文本的有效分析和挖掘,使网络文本分类技术在自主网络信息定制和自动信息获取中得到更加广泛地应用研究.     

基于语义挖掘的智能竞争情报系统研究

语义挖掘是一种从非结构化数据中准确地提取有用信息和知识的新兴数据挖掘技术。利用语义挖掘对这些非结构化数据和信息进行智能采集、分析和处理,可以帮助企业快速建立起经济有效的竞争情报流程。本文融合语义挖掘的相关技术来探索竞争情报的智能采集与分析原理,构建了一个基于语义数据挖掘的企业智能竞争情报系统。     

数据挖掘技术的应用探析

随着数据库技术和网络技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据也在迅速增长。数据挖掘,就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,并结合常用的方法来分析庞大数据,广泛应用于诸多领域。文章着重分析了数据挖掘在各领域的应用及发展趋势。     

数据挖掘技术在制药行业中的应用

计算机网络技术的不断发展使得各行各业都在不断建立健全自己的信息化管理系统,然而随着信息化水平的不断提高,产生的数据也越来越多,这就导致存储在数据库中的大量数据闲置。由此就需要采用特殊的方式和工具对这些数据进行分析,以发现数据之间的深层联系达到信息的最大化利用。本文就数据挖掘技术的概念及其在医药行业中的应用做了详细的分析,并简单介绍了数据挖掘技术在医药行业的发展前景。     

KDD技术及数据库营销在商业中的应用

如何借助计算机技术，利用企业积累的大量原始销售等信息，根据有关需求能自动挖掘为企业中上管理决策层所用的决策依据。是目前我国绝大部分企业还没仍意识到的问题，尝试利用数据挖掘与知识发现技术对这一问题进行了探索，以求实现一个从数据到信息再知识的质的飞跃过程。     

浅谈数据挖掘在物流仓储管理中的应用

针对目前物流企业仓储管理系统在随机的仓储运作中产生了大量的业务数据,而这些数据又很难直接为物流仓储决策提供真正有价值信息的问题,对数据挖掘、数据挖掘与物流仓储管理系统的结合相关以及数据挖掘技术进行阐述,提出用数据挖掘技术来解决物流仓储管理中存在的问题,并给出几种常见问题的解决方案。     

电子商务的信息安全隐患与防范策略

随着信息技术的快速发展,企业利用计算机及网络进行日常的商务活动越来越普遍,在此过程中产生了大量的重要电子数据信息。如何更好的保证电子商务信息的安全性和保密性,防止电子数据信息被非法的盗取、扩散造成企业的经济损失是企业关注和急需要解决的问题。本文对电子商务过程中存在的信息安全隐患进行了分析研究,对相应的防范策略进行了探讨。