數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究.pdf

1、當今是一個網(wǎng)絡(luò)化的時代，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，電子商務(wù)逐漸興起并蓬勃發(fā)展起來，電子商務(wù)的廣泛應(yīng)用使企業(yè)產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，隨著企業(yè)間競爭的加劇，數(shù)據(jù)在某種程度上成為企業(yè)最寶貴的資源，然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)很難充分利用這些數(shù)據(jù)所蘊藏的大量有用知識，因此，我們希望運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間潛在的聯(lián)系，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，為人們提供智能決策支持。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)直接與用戶交互，

2、模擬商店銷售人員向用戶提供商品推薦，幫助用戶找到所需商品，從而順利完成購買過程。在日趨激烈的競爭環(huán)境下，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)能有效保留用戶、防止用戶流失，提高電子商務(wù)系統(tǒng)的銷售能力。
　　 本文首先對數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢進行了論述，討論了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)個性化服務(wù)系統(tǒng)的可行性，在此基礎(chǔ)上提出了基于用戶模式進化(User-Mode Evolution，簡稱UME)的電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計方案，論述了基于U