本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)倉庫和移動Agent的智能電子商務研究與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 網(wǎng)絡技術與信息技術的飛速發(fā)展以及3G(Third Generation)的推廣普及使得電子商務、網(wǎng)上貿(mào)易已經(jīng)深入到企業(yè)管理、社會生活的各個方面。電子商務憑借著Internet平臺,給人們帶來了極大的便利和取之不盡、用之不竭的資源。但是,資源的豐富性同時也給用戶和電子商務企業(yè)帶來了很多難以解決的問題：如何為電子商務客戶提供個性化服務、如何洞察客戶的消費行為、如何提高廣大中小電子商務企業(yè)的競爭力。這些都是智能電子商務IEC (Intelligent E-Commerce)必須面對和解決的問題。 本文通過數(shù)據(jù)倉庫和移動Agent技術,建立了IEC的體系結構：通過數(shù)據(jù)倉庫,進行挖掘分析,形成預測和知識,以便于企業(yè)業(yè)務決策；借助于移動Agent,實現(xiàn)與加盟網(wǎng)站的信息交互,以提高網(wǎng)站的信息豐富度和競爭力。具體工作如下： (1)提出了RMFRM (Refining Maximal Forward Reference Mode)算法用于獲取用戶事務序列。結合網(wǎng)站的有效頁面編碼,將用戶事務序列轉化為二進制向量。對傳統(tǒng)的蟻群聚類算法的六條規(guī)則進行改進,提出了改進蟻群聚類算法,用于二進制向量的聚類,從而實現(xiàn)用戶的聚類,為個性化服務和推薦做好了準備。 (2)預測了電子商務交易量。鑒于電子商務的交易量對電子商務的運作有著決定性的影響,給出了預測前的數(shù)據(jù)完整性檢查算法。通過極端學習算法預測了電子商務的交易量,取得了較高的預測精度。 (3)提出了集成有序加權平均OWA(Ordered Weighted Averaging)和粗糙集求解電子商務客戶流失權重。探討了電子商務客戶生命周期及其流失預測模型。針對客戶流失給電子商務企業(yè)帶來的嚴重損失,從專家和用戶二個角度出發(fā),通過OWA和粗糙集,全面細致地討論了流失權重的計算過程。通過案例,指出退貨及售后服務是導致客戶流失的主要原因,給出了相應的補救措施。 (4)構建了基于移動Agent的電子商務聯(lián)盟體系結構。給出了基于模糊支持向量機SVM (Support Vector Machine)的加盟算法。為了提高電子商務聯(lián)盟的運作水平,提出了基于模糊理想點法TOPSIS (Technique for Order Preferenceby Similarity to Ideal Solution)算法的電子商務競爭力評估算法。 (5)開發(fā)了基于多層的IEC系統(tǒng)。應用于國外某實際運營的電子商務系統(tǒng)中,取得了良好的效果。
【關鍵詞】：智能電子商務 數(shù)據(jù)倉庫 移動Agent 用戶事務聚類 模糊理想點法
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F713.36
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 緒論12-26
• 1.1 研究背景12-15
• 1.2 研究目的和意義15-17
• 1.3 論文相關領域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-23
• 1.3.1 IEC17-20
• 1.3.2 IEC用戶聚類20
• 1.3.3 IEC交易量和訪問量預測20-21
• 1.3.4 IEC客戶流失分析21-22
• 1.3.5 電子商務聯(lián)盟22-23
• 1.4 當前研究存在的不足23-24
• 1.5 課題的項目支撐24
• 1.6 論文研究內(nèi)容24-26
• 第2章 IEC體系結構26-43
• 2.1 IEC26
• 2.2 基于Web使用挖掘的IEC數(shù)據(jù)倉庫建模26-35
• 2.2.1 電子商務數(shù)據(jù)倉庫的主題27-28
• 2.2.2 電子商務數(shù)據(jù)倉庫維度建模28-31
• 2.2.3 電子商務數(shù)據(jù)ETL31-34
• 2.2.4 面向數(shù)據(jù)倉庫的IEC模型34-35
• 2.3 Web日志的加載35-40
• 2.3.1 Web日志的預處理35
• 2.3.2 數(shù)據(jù)采集35-36
• 2.3.3 數(shù)據(jù)清洗36-38
• 2.3.4 用戶識別38-39
• 2.3.5 會話識別39-40
• 2.3.6 路徑補充40
• 2.4 基于移動Agent的IEC40-42
• 2.4.1 移動Agent40-41
• 2.4.2 基于移動Agent的IEC模型41-42
• 2.5 基于數(shù)據(jù)倉庫和移動Agent的IEC體系結構42
• 2.6 本章小結42-43
• 第3章 基于改進蟻群算法的用戶事務聚類43-54
• 3.1 用戶事務的提取43-45
• 3.1.1 用戶事務43
• 3.1.2 用戶事務的提取方法43-45
• 3.2 基于RMFRM的用戶事務提取45-47
• 3.3 用戶事務序列的二進制向量轉化47-48
• 3.4 改進蟻群聚類算法及其在用戶事務聚類中的應用48-50
• 3.5 自聚類電子商務系統(tǒng)50-53
• 3.5.1 電子商務原型系統(tǒng)50-52
• 3.5.2 原型系統(tǒng)的應用案例52-53
• 3.6 本章小結53-54
• 第4章 電子商務交易量的預測54-61
• 4.1 電子商務預測理論54-55
• 4.1.1 電子商務預測54-55
• 4.1.2 電子商務預測步驟55
• 4.2 預測方法55-57
• 4.2.1 極端學習算法56-57
• 4.3 案例分析57-60
• 4.3.1 研究對象57-59
• 4.3.2 數(shù)據(jù)完整性檢查59-60
• 4.3.3 極端學習算法預測60
• 4.4 本章小結60-61
• 第5章 電子商務客戶流失預測及其原因分析61-80
• 5.1 電子商務客戶流失61-66
• 5.1.1 電子商務客戶生命周期61-62
• 5.1.2 電子商務客戶流失特點62
• 5.1.3 電子商務客戶流失預測62-66
• 5.2 影響電子商務客戶流失的因素66-67
• 5.3 基于模糊OWA的電子商務客戶流失權重評估67-72
• 5.3.1 模糊OWA67-69
• 5.3.2 基于模糊OWA的電子商務客戶流失權重算法69-70
• 5.3.3 案例分析70-72
• 5.4 基于粗糙集的電子商務客戶流失權重評估72-77
• 5.4.1 電子商務客戶流失粗糙集理論及其算法72-73
• 5.4.2 案例分析73-77
• 5.5 集成模糊OWA和粗糙集的電子商務客戶流失分析77-78
• 5.6 預防電子商務客戶流失的措施78-79
• 5.7 本章小結79-80
• 第6章 電子商務聯(lián)盟80-98
• 6.1 電子商務聯(lián)盟80-81
• 6.2 基于移動Agent的電子商務聯(lián)盟框架81-83
• 6.3 基于模糊SVM的電子商務加盟算法83-87
• 6.3.1 加盟算法的比較83-85
• 6.3.2 基于模糊SVM的電子商務加盟算法85-87
• 6.4 基于模糊TOPSIS算法的加盟網(wǎng)站評估87-94
• 6.4.1 TOPSIS87-89
• 6.4.2 模糊TOPSIS89-90
• 6.4.3 基于模糊TOPSIS的加盟網(wǎng)站評估模型90
• 6.4.4 案例分析90-94
• 6.5 電子商務聯(lián)盟原型系統(tǒng)94-97
• 6.5.1 產(chǎn)品查詢94-96
• 6.5.2 訂單跟蹤96
• 6.5.3 電子商務網(wǎng)站加盟96-97
• 6.6 本章小結97-98
• 第7章 IEC的實現(xiàn)98-114
• 7.1 IEC的設計目標98-99
• 7.2 系統(tǒng)需求分析99-102
• 7.2.1 虛擬貨幣兌換99-100
• 7.2.2 C2C商品銷售100-101
• 7.2.3 在線捐款101
• 7.2.4 電子商務網(wǎng)站聯(lián)盟101-102
• 7.3 系統(tǒng)總體結構102-105
• 7.3.1 系統(tǒng)總體結構102-103
• 7.3.2 系統(tǒng)結構設計103-104
• 7.3.3 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境104-105
• 7.4 系統(tǒng)前臺功能105-109
• 7.4.1 虛擬貨幣兌換105-106
• 7.4.2 C2C商品銷售106-107
• 7.4.3 在線捐款107-108
• 7.4.4 基于移動Agent的電子商務聯(lián)盟108-109
• 7.5 系統(tǒng)后臺功能109-113
• 7.5.1 權限管理109-110
• 7.5.2 用戶聚類110-111
• 7.5.3 交易量和訪問量的預測111-112
• 7.5.4 流失分析112-113
• 7.5.5 商家加盟113
• 7.6 本章小結113-114
• 第8章 結論與展望114-116
• 8.1 全文總結114-115
• 8.2 研究展望115-116
• 參考文獻116-124
• 附錄1:攻讀學位期間發(fā)表的學術論文124-126
• 附錄2:攻讀學位期間參與的科研課題126-127
• 附錄3:獲得的版權證書127-128
• 附錄4:英文縮寫表128-129
• 致謝129

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 郭毅;;中小企業(yè)客戶關系管理數(shù)據(jù)倉庫的構建研究[J];中國管理信息化;2012年05期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 魏爽;基于移動Agent的Web分布式聚類挖掘算法的研究[D];華中師范大學;2011年

  本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)倉庫和移動Agent的智能電子商務研究與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：293920