浅谈Web挖掘在电子商务中的应用

对于电子商务企业而言,如何把交易相关的大量数据,通过整理、提取、加工,形成知识,对企业了解、分析客户,为客户提供更好的服务进而提高企业核心竞争力都是至关重要的。主要探讨了Web挖掘的概念、过程和技术,并结合实例分析了Web挖掘在电子商务中的具体应用。     

基于客户行为视角的电子商务潜在客户挖掘

本文针对电子商务网站客户的行为信息进行了重点分析,主要将客户浏览行为与客户购买行为数据进行结合,并将二者一并作为电子商务潜在客户挖掘研究的主要数据来源。同时,针对电商企业网站客户行为信息进行细分,利用网站数据以及国内前期研究资料对本文所提出的数据挖掘处理计算方法进行实证模拟,旨在帮助企业通过对潜在客户相关信息的挖掘,促进潜在客户转变为企业的现实客户、忠实客户。     

实驰Web数据挖掘的问题及解决方法

Web上有海量的数据,用传统的数据分析方法已无法有效地获取隐藏在海量数据中的有用信息或知识,怎样对这些数据进行复杂的应用是目前信息处理技术研究的热点之一,Web数据挖掘技术以其能在Web环境下从大量的数据中发现隐含的规律性内容,解决数据的应用质量问题而倍受青睐。对于电子商务来说,Web数据挖掘就是要通过对电子商务网站上异构的海量客户数据进行深层次分析,了解网络客户详细的商务行为细节,从中获取对商业决策有价值的信息。     

实施Web数据挖掘的问题及解决方法

Web上有海量的数据，用传统的数据分析方法已无法有效地获取隐藏在海量数据中的有用信息或知识，怎样对这些数据进行复杂的应用是目前信息处理技术研究的热点之一，Web数据挖掘技术以其能在Web环境下从大量的数据中发现隐含的规律性内容，解决数据的应用质量问题而倍受青睐。对于电子商务来说，Web数据挖掘就是要通过对电子商务网站上异构的海量客户数据进行深层次分析，了解网络客户详细的商务行为细节，从中获取对商业决策有价值的信息。     

基于用户聚类的电子商务个性化推荐系统研究

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,有助于企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。本文基于Web挖掘的聚类技术,提出了一种电子商务中个性化推荐系统的具体实现方案。     

Web数据挖掘在移动电子商务领域的应用研究

随着移动通信技术的飞速发展,移动电子商务以其方便、快捷等优点获得了大量的网络用户。移动互联网端的用户行为分析已经成为迅速发展的知识领域。Web数据挖掘技术作为用户行为分析的基础在移动电子商务领域具有很高的实用价值。文章主要介绍了基于Web的数据挖掘定义及Web的数据特点,并对Web使用模式挖掘的过程和算法进行了重点分析,包括数据的预处理、模式发现和模式分析。除此之外,基于传统企业的电子商务化、业务领域多元化等特点,创新研究了如何建设企业电子化大平台,如何有效收集平台产生的海量数据,如何将Web数据挖掘技术应用于企业等内容。     

客户关系管理中的数据挖掘技术的应用探讨

伴随着企业日常运作和客户交流,企业逐渐积累了大量的、复杂的销售数据和客户数据。如何够有效利用这些数据,是当前许多企业所最为关注的焦点。我们将数据挖掘技术引入到客户关系管理中,利用数据挖掘技术对企业销售数据和客户数据进行深入挖掘,找出客户的潜在需求模式和消费模式,并以此指导企业生产运作,提高企业的市场竞争力和客户满意度。     

浅谈电子商务的相关技术

电子商务是依靠web提供的通信手段在Internet上进行的交易活动，与以往的交易相比，他对参加交易的双方有着更高的要求。个人用户必须掌握计算机、Internet、web浏览、网络通信等基本技术；企业用户必须会使用Java Script、Java Applet、数据库、数据联机分析处理等技术来开发交易环境；同时由于交易地点的特殊性，电子商务又与安全紧密相关，在线支付是实现电子商务的一个充分条件。由此可见，实现电子商务需要多种技术的支持。     

基于Web数据挖掘技术的电子商务平台研究

随着电子商务的蓬勃发展,商业Web网站面临越来越激烈的竞争.面对大量的电子商务信息,用数据挖掘技术找出用户感兴趣的信息加以组织利用,加强客户关系的管理,提高客户满意度,从而改进Web站点的设计、改善企业与客户的关系成为电子商务发展必须要解决的问题.     

基于模糊关联规则在电子商务数据挖掘中的研究

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,它通过对商业数据的分析处理,可以发现蕴藏在数据中的商业知识,挖掘数据内在的联系、规则和模式,辅助商业决策。在电子商务环境下的数据挖掘的研究,主要是进行客户访问信息的挖掘．文章在考虑了数据来源之后,简要介绍数据预处理过程．最后给出了模糊集与传统的关联规则挖掘结合的算法。     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用.文章从web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向.     

Trawling算法在Web结构挖掘中的应用

在Web信息检索中,如何能够提取出与某个主题信息相关的网页变得异常重要,web结构挖掘作为web数据挖掘的一个重要方面,主要挖掘web潜在的链接结构模式,通过分析一个网页链接和被链接数量以及对象来建立web自身的链接结构模式,可以用于网页归类,本文探讨了Trawling算法在Web结构挖掘中的应用.     

电子商务时代网络营销与传统直销的整合路径研究

随着互联网信息技术的普及和发展，为电子商务时代的到来提供了技术基础。网络营销作为电子商务的重要营销体系，具有明显的优势，它可以提高企业的数据收集与分析能力，帮助企业挖掘潜在客户。因此，相关企业应顺应时代发展要求，充分了解网络营销与传统直销之间的差异，不断进行整合，切实提高二者的融合度，让二者充分发挥融合优势，实现企业利益最大化。本文以电子商务时代为背景，对网络营销与传统直销的整合路径开展深入分析。     

基于生命周期理论的客户知识挖掘

文章针对客户知识管理中的知识发现和知识学习问题,将知识挖掘应用于客户知识管理.介绍了知识挖掘在客户知识管理中的作用,阐述了客户生命周期的表现形式及其与客户行为、企业行为之间的关系,并基于生命周期理论,从动态的角度探讨了知识挖掘技术在客户生命周期不同阶段中的具体应用.     

基于web的数据挖掘技术的应用研究

本论文首先阐述了web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘基础知识,接着针对web挖掘技术在网站上的应用做了网页推荐分析研究,结合用户存取时间、目标网页、偏好度(Pref.)及停留时间等数据作为推荐网页参考因素。通过对相关数据的辅助分析及比较浏览序列长度的方法,网站管理者可以轻易做到推荐用户最佳浏览网页。     

大数据时代市场营销的机遇与挑战

大数据被誉为信息社会的矿产资源.随着信息科技的发展,消费者的行为模式、消费习惯发生了翻天覆地的变化,传统的营销方式已经无法适应现代市场营销的需求,大数据时代随之来临.通过大数据技术,企业可以挖掘客户的潜在需求,掌握市场动向,实现精准营销,从而提高营销的效率和质量,提升企业销售额,并与客户建立长期的营销关系.然而,大数据...     

Web 数据挖掘及其在电子商务网站中的应用

Internet应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用,电子商务网站每天都会产生大量的数据,运用数据挖掘技术可以从这些数据中发现对市场分析及预测非常有益的信息。本文讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

现代电子商务与Web挖掘技术的契合

在简要介绍Web挖掘技术的基础上,具体分析了Web内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘在现代电子商务中的应用,指出电子商务中的Web挖掘技术是企业发展信息化和智能化的需要。     

数据挖掘在客户知识管理中的应用研究

一段时间以来,企业的数据仓库开始大众化,企业通过一些渠道积累了许多历史数据,只有当把这些数据化成有用信息的时候才可以充分地体现出来。数据挖掘是一种知识的发现者,它是从大量数据中挖掘隐性知识的技术,它在帮助企业实现从数据到知识的转换过程中起到了关键作用。所以,企业需要在客户管理方面着手,而客户知识的获得就显得尤为重要了。但如何寻找一种创新型的机制,使获得信息经过分析后能够产生一种新的知识,可以用来帮助解决寻找问题呢？因此。有关客户知识管理的问题开始普遍引起了人们的注意。一、基于数据挖掘的客户知识获取与共享数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。数据挖掘是一种挖掘潜在有用的信息和知识的过程。虽然实际的应用数据是模糊而有噪声,并且是不完全的,但是数据挖掘却能挖掘隐含在其中的深层次的信息。同时数据挖掘所挖掘的是用户感兴趣的知识,并且数据挖掘发现的知识要可接受并能理解加以运用,     

基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用

电子商务的发展加剧了企业的竞争。为了充分应用商务网站的信息,本文提出了建立基于关联规则的电子商务的推荐系统;探讨了电子商务推荐系统模型、生成关联规则和形成推荐集的过程。主要应用FP-Tree算法挖掘客户的行为模式和购买组合,根据用户的兴趣度和置信度产生相应的推荐侯选集,实现网站的个性化服务。根据挖掘的客户知识,网站可以制定针对目标客户的营销方案,从而提高客户的忠诚度,增加商务网站的赢利水平和竞争能力。