数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术.随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为目前研究的热点问题.文中对电子商务和数据挖掘技术的发展进行了阐述,分析了数据挖掘的技术方法及其在电子商务中的应用流程.     

数据挖掘技术在电子商务上的应用

随着信息化的发展,在大数据背景下的数据挖掘技术也日趋壮大,成为了先进的信息处理技术,电子商务逐步发展成当下最热门的商业模式,因此,人们个性化的服务需求也不断增加。本文主要是对数据挖掘技术在电子商务上的应用进行重点分析,并探究了数据挖掘技术在电子商务中的应用前景及所存在的问题。     

数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

介绍了数据挖掘技术的产生、发展和现状,分析了数据挖掘技术在电子商务中应用较为成功的电子商务推荐系统,同时对常用的数据挖掘算法提出了一种改进算法,并通过实验进行了验证。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用概述

目前,数据挖掘技术正以前所未有的速度发展,在未来越来越激烈的市场竞争中,拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应,赢得更多的商业机会.我国在这一领域正处在研究开发阶段,加快研究数据挖掘技术,并把它应用于电子商务中,应用到更多行业中,势必会有更好的商业机会和更光明的前景.本文通过阐述数据挖掘技术的概念、功能及作用等方面来介绍数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘技术在电子商务中的广阔的应用前景.     

数据挖掘技术在网上书店系统中的应用

随着网络技术的迅速发展,电子商务逐渐成为发展的趋势.数据挖掘是电子商务中重要的应用技术之一.设计了具有数据挖掘功能的网上书店系统,介绍了其设计思想和体系结构,并分析了该系统各部分的功能.     

电子商务中的数据挖掘

电子商务中的海量Web数据与多样性的数据生成过程对数据挖掘的具体应用产生了极大的影响.依据现有的电子商务数据,数据挖掘任务和数据挖掘方法,本文首先介绍了电子商务中信息数据的特点,而后根据挖掘对象的不同,分析了电子商务中数据挖掘应用的类别,最后对电子商务数据挖掘的基本实现过程,尤其是挖掘模式进行了系统的分析.     

数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法.本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统.     

电子商务网络营销中数据挖掘技术分析

随着经济与网络技术的不断发展,使企业的营销模式也有了全新的变化.通过借助网络平台的优势,发展电子商务网络营销.不仅仅给企业的发展带来了挑战更带来了更多的机遇.而在电子商务网络营销中的数据挖掘技术则给网络营销企业带来了极大地便利,使他们能够更好地对营销客户进行把控.从而进一步地进行管理运营.然而,在企业发展的过程中,面对不同的客户所对应的数据、问题时可能会得到不同的结果.而目前的数据挖掘技术包含了很多的理论和技术内容,且每种技术都有其自身的使用条件以及特点.本文将引入目前在电子商务网络营销中常用到的几种经典的挖掘技术,并对其进行分析以确定在面对不同的客户要求的情况下能够提供更加适合企业营销发展需求的策略,提升客户管理的力度.     

基于Web日志的用户访问模式挖掘

本文通过探讨数据挖掘在电子商务中的应用,阐述了数据挖掘的原理,数据挖掘与电子商务工者完美结合的可行性以及如何对电子商务网站的Web数据进行挖掘。     

大数据环境下O2O电商用户数据挖掘探讨

随着互联网发展与普及,网络逐步改变着人们的生活。在信息逐渐丰富、快速的大数据环境下,消费者的消费观念也发生了很大的变化,近几年网上购物成为一种时尚潮流,电子商务经济得到迅速发展。在电子商务的发展基础上分析O2O电商用户数据特征,提出一种应对大数据信息冲击的一种数据挖掘框架和数据挖掘方法。文章主要从电商用户、商家、平台等方面讨论O2O电商用户数据挖掘应用问题。     

网络挖掘技术在电子商务决策中的应用

讨论电子商务环境中数据挖掘技术在网站管理分析中的应用。将网络挖掘技术和电子商务进行融合,用一个顾客行为类型的应用挖掘案例为背景,诠释了在数据处理和整合的过程中,不同的数据挖掘算法都要有选择地针对不同的应用而采纳。     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

介绍了数据挖掘的定义以及数据挖掘的三个过程．重点阐述了数据建模的三种主要技术，并对数据挖掘在电子商务上的应用进行了论述。     

电子商务中数据挖掘技术的使用

数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

数据挖掘技术在E-Learning中的应用

数据挖掘是一种前沿技术,e-Learning的迅猛发展迫切需要满足个性化学习的需求.首先介绍数据挖掘技术,然后应用数据挖掘技术中聚类和关联规则两种方法,可以实现对学生练习结果进行科学的、客观的分析.数据挖掘技术在e-Learning学习系统中的应用提高了学习系统的个性化服务水平,为系统的决策分析提供了智能的辅助手段.     

电子商务中的智能挖掘技术及其应用研究

电子商务过程中企业和组织面临一系列网络信息的获取问题,对解决这些问题的智能W eb内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘技术进行了综述,研究了智能数据挖掘技术在现在电子商务中的应用。     

基于电子商务数据挖掘技术的研究与应用

数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的“信息缺乏”的最有效手段之一,受到了学术界和企业界的极大关注。文章阐述了电子商务中数据挖掘技术的框架、数据资源、基本方法,分析了数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

数字图书馆中多媒体数据挖掘技术研究

多媒体数据挖掘技术是数字图书馆的核心技术,可以帮助人们检索到文本信息、视频信息,能够为读者提供更加优质的服务.就多媒体数据挖掘技术的相关概念以及内容进行阐述,分析数字图书馆中多媒体数据挖掘技术系统结构,并探讨多媒体数据挖掘技术的应用,以便提高多媒体数据挖掘技术在数字图书馆中的应用效率.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

介绍了入侵检测技术和数据挖掘技术,以及将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的方法.通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型.采用关联分析中的Apriori算法进行入侵模式特征的挖掘.通过实验给出数据挖掘技术在入侵检测系统应用中的主要优点和所需解决的问题.     

论电子商务中选择数据挖掘技术的依据

数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类，也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，提出选择数据挖掘技术的两个重要依据．以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

在电子商务中如何更好的使用数据挖掘技术

数据挖掘是数据分析的较先进手段,结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出在实际中开发数据挖掘系统时选择数据挖掘技术的两个重要依据。