本文關(guān)鍵詞：Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著網(wǎng)絡(luò)科技以及移動(dòng)客戶端的快速發(fā)展,加速了網(wǎng)購(gòu)用戶的熱潮,電子商務(wù)的發(fā)展已經(jīng)成為影響經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵因素,同時(shí)用戶在網(wǎng)購(gòu)過程中,產(chǎn)生大量的用戶訪問數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)看似雜亂但包含巨大的商業(yè)價(jià)值,電子商務(wù)迫切需要對(duì)自身的數(shù)據(jù)信息和相關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,從而能取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也成為了高校和企業(yè)的重點(diǎn)研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)實(shí)際需求,編寫爬蟲抓取用戶交易數(shù)據(jù),并連續(xù)抓取淘寶某些商品的銷量數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)源。首先,介紹了當(dāng)前Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)的應(yīng)用,主要集中在物品個(gè)性化推薦,根據(jù)其推薦算法不同,有不同類別的個(gè)性化推薦系統(tǒng),各有優(yōu)缺點(diǎn)。當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)站最主要的還是在基于用戶和物品的關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦。其次,重點(diǎn)介紹模糊聚類算法在客戶群劃分上的應(yīng)用,對(duì)客戶交易數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)模糊聚類算法對(duì)其進(jìn)行分類,根據(jù)每類具有的特性對(duì)客戶進(jìn)行聚類分析,從而提供商業(yè)指導(dǎo),對(duì)客戶的喜好偏愛以及商品價(jià)格消費(fèi)區(qū)間,以及對(duì)電商站點(diǎn)的貢獻(xiàn)度,是否是優(yōu)質(zhì)客戶源,是否是基礎(chǔ)客戶源或者需要保持的重點(diǎn)客戶源等進(jìn)行研究分類。從而根據(jù)數(shù)據(jù)源,模糊聚類算法在該功能有著很好的聚類效果,將客戶劃分更加明細(xì)。最后,介紹數(shù)據(jù)抓取技術(shù)、安全策略和爬蟲主要的模塊,包括存儲(chǔ)模塊、爬蟲模塊和部署實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊。同時(shí),對(duì)抓取的淘寶網(wǎng)的30天的商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合冪律分布,以時(shí)間序列對(duì)商品銷量和營(yíng)業(yè)額進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,采用可視化算法將時(shí)間序列數(shù)據(jù)映射到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),研究電商銷量時(shí)間序列分布特點(diǎn)以及波動(dòng)特性的區(qū)別,關(guān)注消費(fèi)者對(duì)商品價(jià)格以及銷售活動(dòng)等敏感度相關(guān)性。
【關(guān)鍵詞】：Web數(shù)據(jù)挖掘 模糊聚類 電子商務(wù) 爬蟲 電商銷售數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13;F724.6
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-18
• 1.1 課題研究背景及意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)15-16
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀15
• 1.2.2 Web挖掘在電子商務(wù)中的現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 Web挖掘在電子商務(wù)中發(fā)展趨勢(shì)16
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容16-17
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘與Web數(shù)據(jù)挖掘18-26
• 2.1 引言18
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)18-21
• 2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述18
• 2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘主要技術(shù)18-20
• 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域20-21
• 2.3 Web數(shù)據(jù)挖掘21-23
• 2.3.1 Web數(shù)據(jù)挖掘概念21
• 2.3.2 Web數(shù)據(jù)特點(diǎn)21-22
• 2.3.3 Web數(shù)據(jù)挖掘分類22
• 2.3.4 Web挖掘的新研究領(lǐng)域22-23
• 2.4 面向電子商務(wù)的Web挖掘23-25
• 2.4.1 面向電子商務(wù)的Web數(shù)據(jù)源23-24
• 2.4.2 面向電子商務(wù)的Web挖掘技術(shù)24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 電子商務(wù)中推薦系統(tǒng)研究26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 電子商務(wù)概述26-27
• 3.2.1 電子商務(wù)的概念26
• 3.2.2 電子商務(wù)的類型26-27
• 3.3 電子商務(wù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)類型27-29
• 3.3.1 基于協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦系統(tǒng)27
• 3.3.2 基于內(nèi)容的個(gè)性化推薦系統(tǒng)27-28
• 3.3.3 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)28
• 3.3.4 混合個(gè)性化推薦系統(tǒng)28
• 3.3.5 基于Web挖掘的推薦系統(tǒng)28-29
• 3.4 個(gè)性化推薦算法29-33
• 3.4.1 協(xié)同過濾算法29-30
• 3.4.2 聚類分析算法30-31
• 3.4.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)31-32
• 3.4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 基于模糊聚類的客戶群劃分34-48
• 4.1 引言34
• 4.2 聚類分析概述34-36
• 4.2.1 聚類分析方法34-35
• 4.2.2 聚類算法存在問題及改進(jìn)方法35-36
• 4.3 模糊C-均值聚類36-41
• 4.3.1 FCM算法思想36-38
• 4.3.2 變權(quán)劃分熵38-40
• 4.3.3 模糊加權(quán)指數(shù)40-41
• 4.4 試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析41-47
• 4.4.1 數(shù)據(jù)來源41-42
• 4.4.2 FCM核心代碼42-44
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析44-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第5章 基于網(wǎng)絡(luò)的電商銷售數(shù)據(jù)分析48-64
• 5.1 引言48
• 5.2 數(shù)據(jù)抓取技術(shù)48-50
• 5.2.1 爬蟲原理48
• 5.2.2 數(shù)據(jù)抓取策略48-49
• 5.2.3 安全策略49-50
• 5.3 數(shù)據(jù)抓取模塊50-56
• 5.3.1 系統(tǒng)的整體架構(gòu)50-51
• 5.3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊51-53
• 5.3.3 爬蟲模塊53-54
• 5.3.4 實(shí)時(shí)監(jiān)控54-56
• 5.4 電商銷售數(shù)據(jù)分析56-63
• 5.4.1 可視化和冪律分布56-57
• 5.4.2 自相性分析57-58
• 5.4.3 度分布58
• 5.4.5 數(shù)據(jù)銷量分布試驗(yàn)58-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 結(jié)論與展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：338764