【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的普及,信息技術(shù)得以快速發(fā)展并在各個(gè)行業(yè)中被廣泛應(yīng)用~([1])。其中,傳統(tǒng)貿(mào)易正在發(fā)生重大變革,而電子商務(wù)顯示出了巨大的市場價(jià)值和潛力。電子商務(wù)的發(fā)展給企業(yè)社會(huì)和個(gè)人所帶來的好處是全方位的,它把人類真正地帶入信息化社會(huì)~([2])。然而電子商務(wù)在加速社會(huì)信息化進(jìn)程的同時(shí),也使“數(shù)據(jù)爆炸”問題進(jìn)一步加劇。如何從這些海量的數(shù)據(jù)中獲取有用的信息,如何才能主動(dòng)獲知客戶喜好并開發(fā)其購買潛力,如何最快的找到相應(yīng)優(yōu)勢(shì)商品來幫助決策層制定策略計(jì)劃來支持這些商務(wù)活動(dòng),成了企業(yè)面臨的難題。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),則能夠很好地搜集、處理、分析這些原始的數(shù)據(jù),得出結(jié)論,使電子商務(wù)更加穩(wěn)健、高速地發(fā)展。本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念,以及當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀;其次簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘的過程,根據(jù)現(xiàn)狀以及需求定義問題,收集信息,但因?yàn)樗鸭男畔?shù)據(jù)量大,且質(zhì)量參差不齊,就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,再用經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,然后得出結(jié)論。其中數(shù)據(jù)挖掘的方法,包括分類、估值、預(yù)言、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類;最后結(jié)合電子商務(wù),分析了數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用。文章重點(diǎn)介紹了數(shù)據(jù)挖掘方法中的關(guān)聯(lián)分析,闡述了關(guān)聯(lián)分析方法常用的Apriori算法�？紤]到電子商務(wù)中購買行為的多維度特點(diǎn)提出了加權(quán)重的Apriori改進(jìn)算法。并將該算法應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中的推薦引擎環(huán)節(jié),從對(duì)比數(shù)據(jù)上看,明顯提高了商品的點(diǎn)擊率和成交率。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F724.6;TP311.13

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