文档介绍：客户电子商务论文范文:阐述数据挖掘技术在电子商务中的应用word版下载导读:本论文是一篇关于数据挖掘技术在电子商务中的应用的优秀论文范文,对正在写有关于客户论文的写作者有一定的参考和指导作用,论 文 片 段:puting(DataMining),:数据挖掘是一个使用统计学原理和人工种能等算法进行知识发现的过程,有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。基于Web的数据挖掘技术,为解决电子商务所面对的理市提供了有效途径。该文主要阐述数据挖掘的一般技术,着重探讨了数据挖掘技术在电子商务领域中的应用。关键词:数据挖掘;电子商务;Web挖掘;关联分析;聚类1009-3044(2011)21-5043-021数据挖掘技术数据挖掘(DataMining)就是从大量的数据中抽取以前未知并具有潜在可用的模式。数据挖掘是人工智能和数据库技术的结合。目前数拯挖掘和开发表明数拯挖掘需耍覆盖各种不同的应用任务,从数据的预处理到关联规则、聚类分析、数据分类、偏差检查、序列模式等特有的模式。Web数据挖掘Web数据挖掘是利用数据挖掘从Web文档及Web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息,是数据库、数据挖掘、人工智能、信息检索、自然语言理解等技术的综合应用,是在一定基础上应用数据挖掘的策略以发现有用的知识来帮助人们从据挖掘技术的出现不仅为商家做出正确的商业决策提供了强有力的工具,也为商家更加深入地了解客户需求信息和购物行为的特征提供了可能性。Web数据挖掘在电子商务中的应用电了商务领域通过Web挖掘不仅可以从大量多样信息的Web页面中提取出对我们有利用价值的知识,也可以得到有关微群用户访问行为和方式的知识,进而改善Web服务设计。面向电子商务的Web挖掘主要包括Web内容挖掘和Web使用挖掘。通过前者可以对电子商务的海量商品信息进行网上采集;通过后者可以帮助商家理解客户行为,以改善站点结构,调整销售策略,更好地提供服务。电了商务的“智能化”要求使得Web使用挖掘的应用尤为重要,下而对Web使用挖掘在电子商务中的应用进行介绍:1)发现潜在客户了解、关注注册客户群体对一个电子商务网站十分重要,如何从大量的访问者中发现潜在客户群体同样十分关键。当发现一些客户是潜在客户,就应该对其实施相应的策略以促使他们早日成为注册客户。对一个电子商务网站而言,这意味着订单数将增加,效益也会随着增加。2) 延长客户驻留传统的客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已不复存在。对客户而言’上每个销售商没有什么区别。销售商如何使客户在自己的站点上可以驻留更久,需要花很多力气。通过对客户访问信息的挖掘,可以了解客户的浏览行为,获知其兴趣及需求,根据需求动态向其推荐页面,提供特有的一些商品信息和广告,以使客户能够继续保持访问站点的兴趣。3) 改善站点设计站点的结构和内容是吸引客户的关键。利用关联规则的发现,针对不同客户动态调整站点结构和页面内容,把具有一定支持度和信任度的相关联的物品放在一起以有助于销售;通过路径分析等技术可以判定出某类用户对Web站点频繁访问的路径,这些路径反映了此类用户浏览站点页面的顺序和习惯,将客户访问的有关联的文件实现直接链接,让客户容易地访问到想要的页面。这样的网站会给客户留下好印象,提高客户忠诚度,吸引客户,