谈数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是现在的主流趋势,本文介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用技术,并简要分析了数据挖掘过程及其优势。     

电子商务环境下UGC的数据挖掘及营销应用

随着在线旅游电子商务的不断兴起,基于旅游电子商务的UGC平台也应运而生。文章以携程旅行网为研究环境,网站上攻略社区平台下的问答类UGC为研究对象,基于该平台自有的UGC标签元体系,通过数据挖掘中的关联算法对UGC项集进行了信息挖掘和规则提取,并进一步将以上两类产物应用于针对现有旅游电子商务平台的精准营销案例设计中,从而体现新型信息技术在此类平台上的潜在实践价值。     

数据挖掘技术及其应用探索

本文阐明了数据挖掘的概念,讲述了数据挖掘的过程,探索了数据挖掘所应用的核心算法,进而又阐述了数据挖掘在金融,电子商务和电子政务领域的应用。     

计算机技术在电子商务网络消费互动中的作用

电子商务是计算机技术发展的产物,计算机技术在电子商务中的应用取得了长足的进步,而电子商务也渗透到了各行各业中。电子商务领域中,很多企业为了巩固经营竞争地位和提高经济效益,而采用了各种各种的网络营销方式,其中不乏专业性较强的计算机技术,譬如数据挖掘技术,目前在电子商务领域中起到了重要的作用。本文将在对电子商务领域中计算机网络营销数据分类需求分析的基础上,对计算机数据挖掘技术的应用展开详细探讨,对计算机技术在电子商务消费中的互动作用也进行一个分析研究。     

数据挖掘在企业电子商务中的运用探讨

随着Internet技术的发展,电子商务也随之兴起,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电子商务的Web的应用中.数据挖掘在电子商务中的应用已越来越受到关注,其影响日益增强.     

基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型

为解决电子商务客户流失预测中的高维、非线性问题,本文将自组织数据挖掘理论(SODM)引入客户流失预测,提出一种新颖的基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型。该方法将自组织数据挖掘中的客观系统分析算法(OSA)和改进分组数据处理网络(GMDH)集成起来进行电子商务客户流失预测。首先利用OSA算法选择出重要的电子商务客户流失关键属性,然后将训练样本送入改进GMDH网络进行学习和训练,进而对测试样本客户流失状态进行判别。将该方法应用于某网上商店客户流失预测实证分析,预测结果验证了该方法对包含多种因素影响的电子商务客户流失预测具有优势,基于自组织数据挖掘的电子商务客户流失预测模型具有较强的实用性和可操作性。     

网络挖掘技术在电子商务决策中的应用

本文旨在讨论电子商务环境中数据挖掘技术对网站管理分析中的应用。将网络挖掘技术和电子商务进行融合,用一个顾客行为类型的应用挖掘案例为背景,诠释了在数据处理和整合的过程中,不同的数据挖掘算法,都要有选择地针对不同的应用而采纳。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用

数据挖掘有着先进的信息处理技术,是当前最热门的技术并应用于大量领域。随着商业信息和数据不断地发展,如何有效地分析和利用信息成为了企业热点话题。本文分析了数据挖掘技术的发展背景,并阐述了数据挖掘技术在电子商务管理中的实践应用。     

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。