發(fā)布時間：2017-09-07 00:35

  本文關鍵詞：聚類算法在B2M電子商務中的應用研究

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【摘要】：電子商務是世界經(jīng)濟發(fā)展的新一代源動力,是企業(yè)向外界展現(xiàn)自我形象、推廣產(chǎn)品、尋求最佳合作伙伴和擴大營銷規(guī)模的有效途徑。企業(yè)借助電子商務來調(diào)整企業(yè)自身的運營模式、提高企業(yè)信譽,從而不斷壯大自身實力。電子商務的出現(xiàn)給當今企業(yè)帶來了無限商機和利益,電子商務模式必將成為未來經(jīng)濟的主流發(fā)展模式。 隨著網(wǎng)絡技術的迅猛發(fā)展、Internet的迅速普及和數(shù)據(jù)庫技術的不斷成熟,電子商務正在以驚人的速度蓬勃發(fā)展,電子商務在企業(yè)經(jīng)營模式的改革大潮中發(fā)揮了舉足輕重的作用。它規(guī)范了內(nèi)部交易流程和交易手續(xù),減少了交易的中間環(huán)節(jié),降低了企業(yè)的經(jīng)營成本；并使經(jīng)營活動不再受地域和時間的限制,方便了客戶,使企業(yè)和客戶的關系更加密切。 目前,電子商務平臺的發(fā)展?jié)摿薮?給社會帶來了無限的商機和新的就業(yè)高潮,但是電子商務平臺發(fā)展的同時也產(chǎn)生了很多問題：海量商務數(shù)據(jù)的沉積,商務信息的滯后性和片面性,等等。這些都給電子商務的發(fā)展帶來了不小的阻礙。 針對當前電子商務發(fā)展中存在的問題,本文采用數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析技術,結(jié)合電子商務的特點和不足,采用基于Web范疇的聚類分析技術,設計并實現(xiàn)能夠依據(jù)數(shù)據(jù)類型而動態(tài)調(diào)用適應聚類算法進行數(shù)據(jù)分析的算法分析器,為電子商務的商務決策提供有力的數(shù)據(jù)支持與保障。 本文對電子商務的領域知識以及數(shù)據(jù)挖掘技術進行了深入的研究,針對B2M(Business to Manager,即企業(yè)對職業(yè)經(jīng)理人)模式中電子商務數(shù)據(jù)的特點,詳細闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術對B2M電子商務數(shù)據(jù)的分析與應用,并把聚類分析技術應用到B2M電子商務平臺中。 本文的數(shù)據(jù)來源是中俄電子商務平臺的貿(mào)易洽談平臺和CMS新聞發(fā)布平臺,通過ETL工具Kettle對原始數(shù)據(jù)進行預處理和整合,對電子商務數(shù)據(jù)進行深入的分析,為正確的決策制定提供可靠的支持和依據(jù)。
【關鍵詞】：電子商務 B2M 數(shù)據(jù)挖掘 聚類分析
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要2-3
• Abstract3-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 課題研究的背景及意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.4 本文的主要工作9-11
• 第二章 WEB數(shù)據(jù)挖掘與聚類算法11-21
• 2.1 Web數(shù)據(jù)挖掘11-12
• 2.2 Web挖掘的分類12-13
• 2.3 聚類的概念及形式描述13-15
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法15-21
• 第三章 電子商務模式及應用領域21-32
• 3.1 電子商務主要模式21-23
• 3.2 電子商務應用領域23
• 3.3 B2M電子商務模式23-26
• 3.4 中俄電子商務平臺26-32
• 第四章 聚類算法在B2M電子商務平臺中的應用32-53
• 4.1 數(shù)據(jù)庫設計32-33
• 4.2 數(shù)據(jù)預處理33-42
• 4.3 DCAA架構總體設計42
• 4.4 算法調(diào)度器設計與實現(xiàn)42-46
• 4.5 算法分析器的實現(xiàn)46-50
• 4.6 實驗數(shù)據(jù)結(jié)果分析50-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-54
• 5.1 論文總結(jié)53
• 5.2 工作展望53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻55-57
• 附錄57-63
• 攻讀碩士學位期間研究成果63-64

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 鄭忠霞;基于ASP.NET的校園新聞發(fā)布管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];中國海洋大學;2011年

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本文編號：806383