多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于電子商務(wù)分類問題研究.pdf

1、電子商務(wù)行業(yè)競爭激烈，數(shù)據(jù)的價(jià)值正日益受到市場的重視。然而，相關(guān)統(tǒng)計(jì)工具僅提供統(tǒng)計(jì)信息、統(tǒng)計(jì)模型和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)論，仍缺乏對數(shù)據(jù)空間的細(xì)節(jié)認(rèn)知。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是從數(shù)據(jù)空間和信息論的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，給出宏觀與微觀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征，并利用這些特征幫助對未分類數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)具有不同的分布特征，且名義屬性、數(shù)值屬性的分類效率是截然不同的，這使得傳統(tǒng)分類器只適用于特定的場合。普適優(yōu)化的分類器模型需要在克服以上困難的同時，利用盡可能多

2、的信息對一個分類問題進(jìn)行建模，以統(tǒng)一的方法和流程提供數(shù)據(jù)空間的特征知識，提升預(yù)測性能水平?？紤]到電子商務(wù)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量一般較大，分類器應(yīng)盡量分散計(jì)算負(fù)擔(dān)，以提高訓(xùn)練和預(yù)測計(jì)算速度。同時，電子商務(wù)的數(shù)據(jù)具有分布式，流量大等特點(diǎn)，其數(shù)據(jù)需要被有效整合并理解，以促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。
　　本文對數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了分析，指出現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，如對數(shù)據(jù)類型，尺度和結(jié)構(gòu)限制較多，且分類模型并非普適，對大型數(shù)據(jù)運(yùn)算較慢等。本文描述了產(chǎn)生上述不足