本文關(guān)鍵詞：多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對于電子商務(wù)分類問題研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 分類模型

【摘要】：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(shí),利用盡可能多的信息對一個(gè)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(shí),提升預(yù)測性能水平。考慮到電子商務(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(shí),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)生上述不足的原因,在改進(jìn)現(xiàn)有挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出針對電子商務(wù)數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)的新模型,并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果和模型的加速性能,通過和現(xiàn)有模型的對比,論證該模型方案的有效性和優(yōu)越性,同時(shí),明確相關(guān)指標(biāo)閥值的重要性。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 分類模型
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第一章 引言7-10
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 本文貢獻(xiàn)8-9
• 1.3 本文結(jié)構(gòu)9-10
• 第二章 預(yù)備知識(shí)及定義10-12
• 2.1 屬性分類10
• 2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理10-11
• 2.3 數(shù)據(jù)分群11-12
• 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法分析12-30
• 3.1 聚類12-16
• 3.1.1 基于中心聚類12-13
• 3.1.2 基于密度聚類及可視化改進(jìn)13-15
• 3.1.3 聚類評價(jià)指標(biāo)15-16
• 3.2 非線性分類器16-30
• 3.2.1 決策樹16-18
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及算法改進(jìn)18-23
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堆疊泛化及算法改進(jìn)23-24
• 3.2.4 高斯過程24-29
• 3.2.5 預(yù)測準(zhǔn)確度定義29-30
• 第四章 電子商務(wù)分類優(yōu)化整合模型設(shè)計(jì)30-43
• 4.1 聚類算法特性分析30-32
• 4.2 非線性分類器特性分析32-34
• 4.3 模型設(shè)計(jì)方案34-41
• 4.3.1 模型設(shè)計(jì)思路34-37
• 4.3.2 模型訓(xùn)練37-39
• 4.3.3 模型預(yù)測39-41
• 4.3.4 模型準(zhǔn)確度定義41
• 4.4 G-KM-NC模型綜述41-43
• 第五章 模型性能分析43-63
• 5.1 實(shí)驗(yàn)1,互聯(lián)網(wǎng)廣告43-53
• 5.1.1 性能基線44
• 5.1.2 分群44-49
• 5.1.3 分群+聚類49-52
• 5.1.4 加速52
• 5.1.5 小結(jié)52-53
• 5.2 實(shí)驗(yàn)2,小額信貸審批53-61
• 5.2.1 性能基線55
• 5.2.2 分群55-57
• 5.2.3 分群+聚類57-59
• 5.2.4 加速59-60
• 5.2.5 小結(jié)60-61
• 5.3 模型性能綜述61-63
• 第六章 總結(jié)63-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 碩士期間發(fā)表的論文69-70

【相似文獻(xiàn)】

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