一、电子商务数据挖掘技术研究和应用探讨（论文文献综述）
王媛媛[1]（2020）在《基于关联规则的C公司网上商城产品推荐研究》文中提出随着网络和信息技术水平的迅猛发展和智能手机的普及,以网络为平台进行交易的电子商务成为了我们生活中重要的一部分。电子商务的高速发展在两个方面有较大的影响,一方面是它带来的人们购物方式的转变,电子商务凭借其方便快捷、价格低廉的优势迅速抢占着传统零售业的市场,很多传统零售企业迫切需要转型。电子商务快速发展的另一方面就是产生了海量的信息数据,这些数据中隐藏着巨大的商业价值,对其进行研究和挖掘具有重要意义,企业的信息管理水平也称为企业竞争力的要素之一。数据挖掘就是大数据处理中常用的方法,是通过对大量的、模糊的数据进行分析,发现提取出隐含在其中的有意义的信息的过程。本文的研究对象C公司是传统的综合超市业态,在电商的冲击下业绩连年下滑,于是转型线上线下同时运营的模式,在近期成立了网上商城以增加销售业绩。但由于缺乏电子商务运营经验,导致网上商城的投入巨大但经营状况并不理想。因此本文的研究目的是将数据挖掘技术应用到网上商城中,提高C公司的信息管理水平,增强企业竞争力。具体研究过程是通过文献研究了解应使用数据挖掘中的关联规则算法后,收集C公司网上商城顾客的购买记录,用关联规则分析中的Apriori算法对顾客购物记录数据进行挖掘,从商品分类和单个商品两种角度进行分析。研究得出,网上商城销量最高的前几种商品都是果蔬生鲜类,单个商品间关联性较强的主要在蔬菜之间和水果之间。得出的研究结果可用于改进电子商城给出的关联商品推荐、设计新的营销组合,也可以对实体店的产品陈列提出参考建议,从而达到用数据挖掘的方法优化企业的信息管理水平,增加销售的目的。
刘奕[2]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究表明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
孟强[3]（2017）在《面向电子商务用户行为的Web数据挖掘模型与应用研究》文中进行了进一步梳理互联网和信息技术的发展,促使不断产生新的商业模式,而电子商务这一全新的商业模式凭借互联网和信息技术飞速发展,传统企业纷纷转型走向电子商务发展道路。然而,随着电子商务的快速发展,电子商务网站平台所呈现给用户的商品信息量急剧增长,给用户带来了很多不便的同时,也严重阻碍了电子商务更好的发展。在大数据电子商务时代,企业如何将数据挖掘的思想和方法应用到电子商务中,利用Web数据挖掘技术的强大数据分析处理能力,从海量的Web数据中挖掘出潜在的、有价值的客户行为信息,并用来辅助企业进行正确的、高效的商务分析与决策,这已成为目前研究的热点问题。针对目前对构建与应用电子商务Web数据挖掘模型研究的不足,本文首先介绍了电子商务概述、用户行为的定义和分析内容,Web数据挖掘的定义、分类、流程及常用技术,个性化推荐系统的简介、作用及推荐方法;其次,介绍了 Web数据挖掘在电子商务中的应用背景、应用价值、Web数据分析的类型、数据来源及特点;再次,基于电子商务用户行为Web数据,按照CRISP-DM数据挖掘方法论,运用IBM SPSS Modeler数据挖掘软件,采用多种数据挖掘技术,分析并构建出了用户购买行为预测模型,商品推荐模型,用户细分模型和商品特征分析模型;最后,基于商品推荐模型,设计出了商品个性化推荐系统的总体框架、离线模块、在线模块和MQ数据库,并以MQ音像商城为例,进行设计和开发,最终实现了用户可自行选择设置推荐方法的MQ音像商品的个性化推荐。本文基于电子商务用户行为的Web数据,重点对Web挖掘模型的构建及其在电子商务个性化推荐系统中的应用进行了相关研究和探讨,这对电子商务企业应用Web挖掘模型具有一定的现实意义。
邰琦珲[4]（2016）在《电子商务中的数据挖掘技术探讨》文中研究指明电子商务系统是一种新兴的商业模式,已被广泛应用于人类的经济生活中,同时电子商务公司所需处理的用户数据也越来越庞大,而传统的人工分析处理手段难以满足行业的发展要求。为此,越来越多的电子商务公司开始引进数据挖掘分析软件来分析处理用户信息与交易数据。
张素智,曲旭凯,张琳[5]（2015）在《基于电子商务的Web数据挖掘研究》文中进行了进一步梳理随着电子商务的高速发展,互联网、无线网络、移动网络的大面积覆盖,电子商务不仅潜移默化地影响着传统的商业模式,而且产生海量的Web数据,成为目前新的研究热点。电子商务"大数据"中隐藏的巨大的价值与Web数据挖掘技术在数据分析方面的作用使得二者自然的结合在一起。Web数据挖掘在电商巨量数据的分类、聚类、数据解释等方面发展迅速,与此同时,Web数据挖掘仍面临数据复杂性、计算复杂性、系统复杂性等方面的挑战。
赵龙[6]（2015）在《电子商务数据分析平台的设计与实现》文中研究表明计算机应用未来的发展方向是对数据的深度处理,在大数据概念提出以后,如何对研究领域中的数据进行采集、处理、挖掘、应用,成为各个行业研究的热点。电子商务改变了传统的经营模式,是互联网最成功的应用之一,而电子商务中产生的大量数据,具有十分重要的应用价值。1、针对目前在电子商务领域中,数据分析和应用并不十分广泛,而且一般只关注于某一方面研究分析,无法对数据进行全面分析处理的缺点,提出了电子商务数据分析平台模型,该模型主要包括数据源层,操作数据层,数据集成层,数据处理层,数据应用层五个组成部分,其中数据源层由多个异构数据库组成,分别存储电子商务系统运营过程中产生的不同类型数据。2、在总体架构中,操作数据层是对数据源层进行提取,主要是最近一个时期的“热”数据,并可实现对数据细节的查询;数据集成层是根据分析应用的需求,将操作数据层中的数据进行集成处理,主要是为数据的应用提供基础;数据处理层是采用数据挖掘、数据联机分析处理、数据统计等各类分析方法,对集成后的数据进行处理;数据应用层是根据用户的业务需求构建数据处理应用,并调用各类数据分析方法,获取分析结果。为了使电子商务数据分析平台具有对海量数据进行处理的能力,在平台具体实现方面引入了 Hadoop平台技术,利用基于HDFS的分布式存储模式,提高对非结构化数据的存储和处理能力,同时也拓展了系统的扩展能力。3、针对对于大量数据的处理效率问题,采用Map/Reduce并行运算技术,将该技术与电子商务数据分析平台相结合,作为对数据挖掘进行处理的工具,并对Apriori算法进行了改进,提高了分类数据挖掘的运算效率;设计了电子商务数据分析平台应用层的功能架构,通过对电子商务数据分析业务流程的讨论,确定了系统应用的目标,讨论了功能设计方案和实现过程,并通过测试验证功能的有效性。电子商务数据分析平台采用分层架构模式,充分利用各类智能数据处理技术对电子商务平台中的数据进行分析,以满足用户不同的应用需求,为电子商务系统的管理者改进经营模式,更好地维护客户关系,提高经济效率提供了有力的支撑工具,具有较强的实际应用价值;同时,对数据挖掘算法进行了研究和改进,具有一定的理论研究价值。
桑志超[7]（2014）在《电子商务环境下的Web数据挖掘系统研究》文中指出网络技术的发展使我国电子商务有了很大的进步，网络市场竞争加剧，如何适应市场需求的变化、调整及优化服务方式和管理策略成为企业面临的问题。企业制定决策都要依据访问及交易数据，商家解决这些困境就要具有很强的信息处理、利用能力，进行Web数据挖掘是商家解决电子商务发展中问题的有效途径。本文进行电子商务环境下的Web数据挖掘系统的研究，主要工作内容如下。首先总结目前电子商务中进行Web挖掘的国内外研究现状并对其进行分析，提出该课题的研究内容及意义。分析我国电子商务的发展现状及趋势以及面对的挑战，同时研究Web数据挖掘技术的相关内容，并总结Web数据挖掘在网络交易活动中的应用。其次深入研究Web服务技术、移动Agent技术、软件架构理论及与实际电子商务操作相关的电子商务系统N层体系架构。在此基础之上，提出了一种基于移动Agent和Web服务技术的Web挖掘系统架构。最后进行电子商务环境下Web数据挖掘原型系统的实现来验证架构的性能，研究基于J2EE平台与.NET平台的系统实现技术并进行选择，分析电子商务挖掘系统的逻辑部署，提出系统的模块设计方案，并进行原型系统的实例运行。本文的最终目的是在分析目前电子商务活动中Web挖掘应用现状的基础上，对现有的Web挖掘系统的架构进行改善，提出一种具有更好的跨平台性和更高效的Web挖掘系统架构。
黄玲[8]（2014）在《在电子商务中应用Web数据挖掘的研究》文中研究表明互联网的应用使数据增长速度惊人,智能手机、平板电脑、云空间、物联网的推进,促使数据膨胀问题更加严峻。经济全球化需企业家敢于表现,吸引客户注意力,服务好客户,与客户达到互利共赢。而这表现的平台便是利用互联网的电子商务网站。可是平台里依旧有历史遗留问题,即“数据亿万万,价值找不到”。数据如同改革开放,也需要开放,即流通。流通应该顺应时代与技术发展要求,因为拒绝数据意味着拒绝财富。数据“4V”时代已经来临,即数据的“大量化（Volume）、多样化（Vaviety）、快速化（Velocity）、价值化（Value）"、门户站点商情广告、网上银行支付结算、搜索引擎社交网络等多种类型的电子商务以数据的形式正改变着人们的生活。对于激增的存储数据量,剧增的数据复杂度,数据的分析研究者们突破重重困境,找到行之可行的方法,将数据的价值挖掘出来,以帮助数据拥有者能从大量的数据中寻找某些规律性以辅助决策。这个方法便是数据挖掘技术。电子商务是未来经济发动机,在电子商务中运用数据挖掘推荐页面是企业向世界全面展示形象和产品、寻找合作伙伴和扩大销售规模的最佳途径。本文通过数据挖掘技术在新兴的电子商务推荐系统领域的应用进行了初步研究。本人主要完成如下工作：一是系统的论述了目前国内外数据挖掘、电子商务及推荐系统研究的现状。二是简述了在电子商务企业中应用Web数据挖掘技术。三是阐述了在推荐系统中运用的推荐算法与技术。四是改进推荐Apriori算法,设计了一个基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统。推荐系统是本论文的重点。在推荐系统设计之前,先是对推荐系统进行可行性分析,然后是分三大模块对推荐系统进行设计。这三大模块分别是数据访问模块、系统架构应用模块和交互用户模块。接下来对这三大模块进行细分,详细设计了组成数据访问模块的数据收集模块和数据预处理模块,组成系统架构应用模块的OLAP系统架构模块和基于B/S服务的数据挖掘系统模块,及组成交互用户模块的在线推荐模块与模式应用模块。在系统架构应用模块中运用了改进后的Apriori算法,实现关联规则的推理,确定关联页面,形成推荐集。在用户交互模块中显示运行算法后的运行界面,展示推荐系统的个性化服务。虽然在电子商务推荐系统中运用数据挖掘技术能够为商家带来大量的经济价值和利益,但它也是一把双刃剑。商家在收集大量的数据的同时,又面临着数据处理、使用、保管和安全等方面的新挑战。如何有效保护消费者个人的隐私安全等,如何真正利用数据挖掘提升企业的价值,如何在移动互联网时代让更多的数据以非结构化的形式出现,数据挖掘发展还任重而道远。
冯伟[9]（2014）在《面向旅游电子商务的数据挖掘研究》文中进行了进一步梳理随着经济的蓬勃发展，人们的生活水平不断提高，旅游业也得到了前所未有的发展，旅游电子商务应运而生。旅游商家之间的竞争日益激烈，如何整合资源，为旅游者提供满意的服务，从而形成稳定的客源成为商家竞争的热点。如今旅游商家面临的一个共同的问题就是旅游电子商务系统收集了大量的数据，却没有得到真正有价值的信息。把数据挖掘技术应用到旅游电子商务，通过对相关数据的挖掘，进而为旅游者提供个性化的服务成为旅游服务商家提升自身竞争力的有效方式。本文首先介绍了旅游电子商务相关概念、存在的问题及发展方向。并分析了在旅游电子商务推荐系统中所使用的相关技术。详细的介绍了个性化推荐系统中常用的几种推荐算法。本文主要研究了旅游电子商务个性化推荐系统及数据挖掘在推荐中的应用。本文在研究个性化推荐技术的基础上，构建了一个旅游电子商务个性化推荐方法，即先聚类后关联规则挖掘的方法。利用用户的浏览行为数据建立用户-产品兴趣度矩阵，然后利用聚类方法对用户进行聚类分析，在同一类用户的事务数据库中进行关联规则挖掘，然后在线对关联规则进行过滤，将结果推荐给用户。针对旅游电子商务数据异构问题，用户对产品的评分值不容易得到、用户-产品评价信息不足的情况下，提出了运用用户-产品兴趣度矩阵来代替用户-产品评价矩阵的方法，同时提出了用户-兴趣度矩阵模型的创建方法，从而解决了用户-产品评价信息不足情况下的推荐问题。改进了关联规则挖掘算法。针对传统关联规则挖掘算法挖掘效率低的情况，提出了一种新的挖掘关联规则频繁项目集的方法，该方法基于分解事务矩阵，减少了项集比较次数，避免了重复扫描数据库的缺点，通过实验证明，改进算法能有效提高频繁项挖掘效率。
冯丽桥[10]（2014）在《基于Web挖掘技术的电子商务个性化推荐算法研究》文中研究表明进行些年来随着网络的迅速发展，B2C电子商务发展异常迅速。但是，电子商务网站为用户提供了越来越多的选择同时，在海量的商品信息下，用户经常会迷失自己，无法找到自己所需要的商品。在电子商务日益激烈的竞争中，个性化推荐系统越来越受到企业的追捧，成为电子商务研究的重要领域，它可以模拟销售人员向顾客推荐商品，使顾客可以根据自己的喜好来进行物品的搜索，快速、有效的完成购物，增强网站的竞争力。本文通过对数据挖掘技术、Web挖掘技术、模糊聚类技术、Markov技术以及对目前电子商务网站的个性化推荐系统的发展趋势进行分析研究，构建了基于Web挖掘的电子商务个性化推荐系统。第一、介绍了Web挖掘技术在国内外研究现状，以及Web挖掘在电子商务个性化研究意义。给出了本文的主要研究内容和方法。第二、对数据挖掘进行概述，介绍了数据挖掘的应用与过程；对Web挖掘技术进行了详细介绍，包括电子商务中Web挖掘数据源，数据特点，以及Web挖掘面临的挑战。第三、分析了电子商务网站的个性化推荐技术，传统的个性化推荐技术和基于Web挖掘的个性化推荐技术。构建了基于Web挖掘的个性化推荐系统，从离线部分和在线部分析推荐系统的流程。第四、介绍了模糊聚类分析主要方法，针对Web数据特点提出应用动态直接聚类算法对Web日志数据进行用户聚类和页面聚类，并指出该算法的优越性。第五，采用模糊聚类与Markov链模型结合的方式，先对Web挖掘的数据进行模糊聚类，在每一类中应用Markov模型中进行预测。对基于聚类的Markov链模型和单Markov链模型在预测准确率、时间消耗上进行实验分析，验证了基于聚类的Markov链模型的优越性和有效性，在提高预测精度的同时降低了运算的时间开销和空间开销。最后对论文工作进行总结，结合研究中的不足之处提出有待进一步研究的展望。
二、电子商务数据挖掘技术研究和应用探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电子商务数据挖掘技术研究和应用探讨（论文提纲范文）
（1）基于关联规则的C公司网上商城产品推荐研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评论 |
| 1.3 研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 第2章 数据挖掘理论与方法 |
| 2.1 数据挖掘理论 |
| 2.2 数据挖掘技术 |
| 2.2.1 分类与预测 |
| 2.2.2 聚类分析 |
| 2.2.3 关联规则分析 |
| 2.2.4 时序模式 |
| 2.2.5 离群点检测 |
| 2.3 数据挖掘的应用 |
| 2.4 关联规则基本概念 |
| 2.5 Apriori算法 |
| 2.5.1 关联规则形式 |
| 2.5.2 Apriori算法的实现 |
| 2.5.3 Apriori算法实例分析 |
| 2.6 关联规则挖掘的相关应用 |
| 第3章 C公司电子商城经营现状 |
| 3.1 电子商务发展概况 |
| 3.1.1 电子商务含义 |
| 3.1.2 B2C电子商务存在的问题 |
| 3.1.3 互联网背景下电子商城应采取的营销策略 |
| 3.1.4 电子商城发展对传统商城的影响 |
| 3.2 C公司介绍 |
| 3.2.1 C公司总体概况 |
| 3.2.2 C公司发展契机 |
| 3.3 C公司电子商城运营现状 |
| 3.3.1 电子商城业务流程分析 |
| 3.3.2 电子商城推荐模块现状 |
| 3.3.3 C公司电子商城优劣势分析 |
| 3.4 购物篮分析在C公司中的作用 |
| 3.5 C公司现状小结 |
| 第4章 基于关联规则的网上商城产品推荐 |
| 4.1 数据准备和预处理 |
| 4.1.1 数据获取 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 按商品分类进行关联规则挖掘 |
| 4.2.1 加载R语言包及数据集 |
| 4.2.2 模拟Apriori迭代算法 |
| 4.2.3 生成具体关联规则 |
| 4.2.4 关联规则结果分析 |
| 4.3 按商品名称进行关联规则挖掘 |
| 4.3.1 数据集准备 |
| 4.3.2 生成关联规则 |
| 4.3.3 关联规则结果分析 |
| 4.4 分析与讨论 |
| 第5章 结论 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 附录 A 程序代码 |
| 致谢 |
（2）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（3）面向电子商务用户行为的Web数据挖掘模型与应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究述评 |
| 1.3 研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 本文研究方法 |
| 1.3.2 本文技术路线 |
| 1.4 研究内容及创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 本文的创新点 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 电子商务用户行为 |
| 2.1.1 电子商务概述 |
| 2.1.2 电子商务用户行为的定义 |
| 2.1.3 电子商务用户行为分析的内容 |
| 2.2 Web数据挖掘技术 |
| 2.2.1 Web数据挖掘的定义 |
| 2.2.2 Web数据挖掘的分类 |
| 2.2.3 Web数据挖掘的流程 |
| 2.2.4 Web数据挖掘的常用技术 |
| 2.3 个性化推荐系统 |
| 2.3.1 个性化推荐系统的简介 |
| 2.3.2 个性化推荐系统的作用 |
| 2.3.3 个性化推荐系统的推荐方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 Web数据挖掘在电子商务中的应用 |
| 3.1 电商中应用背景及Web数据分析的类型 |
| 3.1.1 商业应用背景 |
| 3.1.2 Web数据分析的类型 |
| 3.2 电商中Web挖掘的数据来源及特点 |
| 3.2.1 Web挖掘的数据来源 |
| 3.2.2 Web挖掘的数据特点 |
| 3.3 电商中Web挖掘的应用价值 |
| 3.3.1 挖掘潜在客户 |
| 3.3.2 提供个性化服务 |
| 3.3.3 改进站点设计 |
| 3.3.4 聚类客户 |
| 3.3.5 搜索引擎的应用 |
| 3.3.6 广告效益评估 |
| 3.3.7 网络安全 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于电子商务用户行为的Web挖掘模型构建 |
| 4.1 数据理解与准备 |
| 4.1.1 数据理解 |
| 4.1.2 数据准备 |
| 4.2 Web挖掘模型的构建与分析 |
| 4.2.1 使用分类分析构建用户购买行为预测模型 |
| 4.2.2 使用聚类分析构建商品推荐模型 |
| 4.2.3 使用决策树C5.0算法构建用户细分模型 |
| 4.2.4 使用关联分析Apriori算法构建商品特征分析模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 商品推荐模型在MQ音像商城中的应用与实现 |
| 5.1 商品个性化推荐系统的设计 |
| 5.1.1 系统总体框架设计 |
| 5.1.2 离线模块系统设计 |
| 5.1.3 在线模块系统设计 |
| 5.1.4 数据表结构设计 |
| 5.2 商品个性化推荐系统的实现 |
| 5.2.1 开发平台和工具 |
| 5.2.2 主要运行界面 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 全文总结与研究展望 |
| 6.1 工作总结与不足 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
（4）电子商务中的数据挖掘技术探讨（论文提纲范文）
| 1 数据挖掘技术与电子商务 |
| 1.1 数据挖掘技术的内涵 |
| 1.2 数据挖掘的具体过程 |
| 2 电子商务中的数据挖掘技术 |
| 2.1 数据挖掘的方法 |
| 2.2 电子商务中数据挖掘技术的应用 |
| 2.2.1 实施战略部署 |
| 2.2.2 制定营销策略 |
| 2.2.3 改进网站的服务方式和组织结构 |
| 2.2.4 改进系统性能 |
| 2.2.5 强化商业信用评估 |
| 3 结语 |
（5）基于电子商务的Web数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1面向电子商务的Web数据挖掘 |
| 1.1 Web数据挖掘 |
| (1)Web数据挖掘简介 |
| (2)Web数据挖掘分类 |
| 1Web内容挖掘 |
| 2Web访问挖掘 |
| 3Web结构挖掘 |
| (3)Web数据挖掘过程 |
| 1定义问题 |
| 2数据收集和抽取 |
| 3数据预处理 |
| 4挖掘模型构建与评估 |
| 5数据挖掘 |
| 6结果分析和预测 |
| 7模型管理 |
| 1.2电子商务中Web数据挖掘的问题 |
| 1数据库异构 |
| 2数据的半结构化 |
| 1.3电子商务中Web数据挖掘应用 |
| 1发现具有潜在价值客户 |
| 2提供优质服务,延长客户的驻留站点时间 |
| (3)改进站点设计 |
| 3聚类客户分析 |
| 2电子商务中Web数据挖掘的挑战 |
| 2.1数据复杂性带来的挑战 |
| 2.2计算复杂性带来的挑战 |
| 2.3系统复杂性带来的挑战 |
| 3结语 |
（6）电子商务数据分析平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 理论基础和关键技术 |
| 2.1 电子商务数据分析理论 |
| 2.2 Hadoop技术 |
| 2.3 Map/Reduce技术 |
| 2.4 数据挖掘技术在电子商务中的应用 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 电子商务数据分析平台的需求分析 |
| 3.1 电子商务数据分析业务流程 |
| 3.1.1 电子商务数据存储流程 |
| 3.1.2 电子商务数据预处理流程 |
| 3.1.3 电子商务数据处理流程 |
| 3.1.4 电子商务数据处理应用流程 |
| 3.2 电子商务数据处理功能需求分析 |
| 3.2.1 电子商务数据存储功能需求分析 |
| 3.2.2 电子商务数据预处理功能需求分析 |
| 3.2.3 电子商务数据处理功能需求分析 |
| 3.2.4 电子商务数据分析应用功能需求分析 |
| 3.3 电子商务数据处理性能需求分析 |
| 3.3.1 准确性分析 |
| 3.3.2 实用性分析 |
| 3.3.3 时效性分析 |
| 3.3.4 安全性分析 |
| 3.3.5 扩展性分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 电子商务数据分析平台的设计 |
| 4.1 电子商务数据分析平台设计目标 |
| 4.2 电子商务数据分析平台总体构建方案 |
| 4.2.1 系统架构设计方案 |
| 4.2.2 系统功能架构设计方案 |
| 4.2.3 数据处理架构设计方案 |
| 4.2.4 系统数据架构设计方案 |
| 4.3 关联数据挖掘算法及其改进设计 |
| 4.3.1 Apriori关联规则算法 |
| 4.3.2 Aprioir关联规则算法的缺点 |
| 4.3.3 Aprioir关联规则算法的改进 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 电子商务数据分析平台的实现 |
| 5.1 Hadoop数据管理平台的构建 |
| 5.2 数据仓库构建模块的实现 |
| 5.2.1 确定数据仓库主题 |
| 5.2.2 数据准备 |
| 5.2.3 电子商务潜在用户数据仓库建模 |
| 5.2.4 数据预处理 |
| 5.3 潜在用户分析功能模块的实现 |
| 5.3.1 潜在用户挖掘数据模型确定 |
| 5.3.2 模型预处理及数据提取 |
| 5.3.3 执行关联规则数据挖掘 |
| 5.4 潜在用户挖掘结果管理模块的实现 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 电子商务数据分析平台测试 |
| 6.1 数据仓库构建功能测试 |
| 6.2 潜在用户数据挖掘功能测试 |
| 6.3 新客户数据分类功能测试 |
| 6.4 系统用户管理功能测试 |
| 6.5 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）电子商务环境下的Web数据挖掘系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 对现状的分析 |
| 1.3 课题研究的内容和意义 |
| 1.3.1 课题研究的内容 |
| 1.3.2 课题研究的意义 |
| 第2章 Web 挖掘的定义、分类、流程及其在电子商务中的应用 |
| 2.1 我国电子商务的发展及数据挖掘面临的挑战 |
| 2.2 Web 数据挖掘 |
| 2.2.1 数据挖掘 |
| 2.2.2 Web 数据挖掘的定义 |
| 2.3 Web 数据挖掘的分类 |
| 2.3.1 Web 内容挖掘 |
| 2.3.2 Web 结构挖掘 |
| 2.3.3 Web 使用挖掘 |
| 2.4 Web 数据挖掘的流程 |
| 2.4.1 数据源的收集 |
| 2.4.2 数据的预处理 |
| 2.4.3 数据的挖掘阶段 |
| 2.5 Web 数据挖掘在电子商务中的应用 |
| 2.5.1 电子商务中 Web 数据挖掘的资源 |
| 2.5.2 电子商务系统中 Web 数据挖掘的过程 |
| 2.5.3 将 Web 数据挖掘应用于电子商务的优势 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 Web 服务技术、移动 Agent 技术、软件架构 |
| 3.1 Web 服务技术及其技术应用 |
| 3.1.1 Web 服务的定义及体系架构 |
| 3.1.2 Web 服务实现的主要技术 |
| 3.1.3 Web 服务合成技术 |
| 3.2 移动 Agent 技术及其应用环境分析 |
| 3.2.1 移动 Agent 技术的定义 |
| 3.2.2 移动 Agent 系统的组成 |
| 3.2.3 移动 Agent 的优势及其应用 |
| 3.3 软件架构 |
| 3.3.1 软件架构的定义 |
| 3.3.2 软件架构的作用 |
| 3.3.3 电子商务系统的 N 层体系架构 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于移动 Agent 和 Web 服务的 Web 挖掘架构设计 |
| 4.1 移动 Agent 技术在 Web 服务中的应用 |
| 4.2 数据挖掘引擎设计 |
| 4.3 Web 数据挖掘系统总体架构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电子商务环境下 Web 数据挖掘原型系统的实现 |
| 5.1 电子商务系统的实现技术 |
| 5.1.1 基于 J2EE 平台的实现技术 |
| 5.1.2 基于.NET 平台的实现技术 |
| 5.1.3 J2EE 平台与.NET 平台的直观比较 |
| 5.2 Web 数据挖掘流程与电子商务流程的融合 |
| 5.3 电子商务挖掘系统的功能模块设计 |
| 5.4 Web 数据挖掘原型系统的实现 |
| 5.4.1 开发工具介绍 |
| 5.4.2 数据挖掘原型系统的总体结构 |
| 5.4.3 数据库连接 |
| 5.4.4 参数文件格式 |
| 5.4.5 数据预处理 |
| 5.4.6 控制中心模块 |
| 5.4.7 管理算法模块 |
| 5.5 原型系统的实例运行 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
（8）在电子商务中应用Web数据挖掘的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 插图索引 |
| 附表索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 数据挖掘研究 |
| 1.2.2 电子商务研究 |
| 1.2.3 推荐系统研究 |
| 1.3 论文研究目标 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 数据挖掘相关内容 |
| 2.1 数据挖掘的定义 |
| 2.1.1 数据挖掘的内涵 |
| 2.1.2 数据仓库中的数据挖掘 |
| 2.1.3 统计方法中的数据挖掘 |
| 2.2 数据挖掘的技术 |
| 2.2.1 数据挖掘的技术方法 |
| 2.2.2 数据挖掘的工具 |
| 2.2.3 数据挖掘七大过程 |
| 2.3 数据挖掘的应用及挑战 |
| 2.3.1 数据挖掘的应用 |
| 2.3.2 数据挖掘的挑战 |
| 2.4 Web数据挖掘的相关内容 |
| 2.4.1 Web数据挖掘的概念 |
| 2.4.2 Web数据挖掘的作用 |
| 2.4.3 Web数据挖掘的特点 |
| 2.4.4 Web数据挖掘的分类 |
| 2.4.5 Web数据挖掘流程 |
| 2.4.6 Web数据挖掘用途 |
| 2.5 XML与Web数据挖掘的结合 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 电子商务中的Web数据挖掘 |
| 3.1 电子商务相关概念 |
| 3.1.1 电子商务的两个层面 |
| 3.1.2 电子商务的模式 |
| 3.1.3 电子商务活动的特点 |
| 3.1.4 电子商务七大优势 |
| 3.2 EC中进行Web数据挖掘 |
| 3.2.1 EC中的数据源 |
| 3.2.2 EC的挖掘过程 |
| 3.3 Web挖掘在EC中的应用 |
| 3.3.1 提升客户价值 |
| 3.3.2 改变营销机制 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 使用Web数挖的推荐系统研究 |
| 4.1 电子商务中的推荐系统 |
| 4.1.1 前台输出系统 |
| 4.1.2 后台输入系统 |
| 4.1.3 中间处理系统 |
| 4.2 常见推荐算法 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 Web挖掘推荐系统的设计实现 |
| 5.1 推荐系统的概述 |
| 5.2 访问数据模块 |
| 5.2.1 数据收集模块 |
| 5.2.2 推荐系统的数据预处理 |
| 5.3 系统架构应用模块 |
| 5.3.1 基于OLAP的系统结构 |
| 5.3.2 基于B/S结构应用框架 |
| 5.4 系统所用算法 |
| 5.4.1 Apriori算法 |
| 5.4.2 Apriori算法实现 |
| 5.4.3 Apriori算法改进 |
| 5.4.4 改进的Apriori算法实现 |
| 5.4.5 前后两算法比较分析 |
| 5.4.6 改进算法在推荐系统中的运用 |
| 5.5 交互用户模块 |
| 5.5.1 在线推荐模块 |
| 5.5.2 模式应用模块 |
| 5.6 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) |
| 致谢 |
（9）面向旅游电子商务的数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 相关技术及理论介绍 |
| 2.1 旅游电子商务 |
| 2.1.1 旅游电子商务定义及其特点 |
| 2.1.2 旅游电子商务的分类 |
| 2.1.3 旅游电子商务的 SWOT 分析 |
| 2.2 数据挖掘 |
| 2.2.1 数据挖掘的定义 |
| 2.2.2 数据挖掘的功能 |
| 2.2.3 数据挖掘的过程 |
| 2.2.4 数据挖掘在旅游电子商务中的应用 |
| 2.3 电子商务个性化推荐系统概述 |
| 2.3.1 个性化推荐系统概念 |
| 2.3.2 个性化推荐系统作用 |
| 2.3.3 个性化推荐系统的研究内容 |
| 2.4 个性化推荐技术分类及优缺点 |
| 2.4.1 基于内容过滤的推荐 |
| 2.4.2 基于关联规则的推荐 |
| 2.4.3 基于协同过滤的推荐 |
| 2.4.4 混合推荐的技术 |
| 2.5 协同过滤推荐技术 |
| 2.5.1 相关概念 |
| 2.5.2 基于用户的协同过滤推荐算法 |
| 2.5.3 基于项目的协同过滤推荐算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于用户兴趣度矩阵进行聚类 |
| 3.1 旅游电子商务个性化推荐主要研究内容 |
| 3.1.1 旅游电子商务个性化推荐面临的问题 |
| 3.1.2 旅游电子商务个性化推荐流程 |
| 3.2 目前的用户聚类算法 |
| 3.2.1 聚类分析定义 |
| 3.2.2 主要聚类算法 |
| 3.2.3 目前用户聚类用到的数据结构 |
| 3.3 利用用户兴趣度来建立数据矩阵 |
| 3.3.1 收集用户兴趣的方式 |
| 3.3.2 建立用户-产品的兴趣度矩阵 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 关联规则挖掘及其改进 |
| 4.1 基本概念与解决方法 |
| 4.2 经典关联规则挖掘算法 |
| 4.2.1 Apriori 算法 |
| 4.2.2 FP-growth 算法 |
| 4.3 改进的关联规则挖掘算法 |
| 4.3.1 分解事务矩阵构造方法 |
| 4.3.2 频繁 2 项目集的生成方法 |
| 4.3.3 由频繁 k -1 项目集生成频繁 k 项目集的方法 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 旅游电子商务个性化推荐系统设计 |
| 5.1 数据收集模块 |
| 5.2 推荐模块 |
| 5.2.1 离线推荐模块 |
| 5.2.2 在线推荐模块 |
| 5.3 输出模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（10）基于Web挖掘技术的电子商务个性化推荐算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 Web 挖掘在电子商务个性化领域应用背景 |
| 1.2 Web 挖掘在电子商务个性化领域应用意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 电子商务个性化推荐系统研究现状 |
| 1.3.2 基于 Web 挖掘的电子商务个性化研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 数据挖掘技术概述 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.2 数据挖掘应用 |
| 2.1.3 数据挖掘过程 |
| 2.2 Web 挖掘概述 |
| 2.2.1 Web 挖掘的介绍 |
| 2.2.2 Web 挖掘的分类 |
| 2.2.3 Web 挖掘面临的挑战 |
| 2.3 电子商务与 Web 挖掘技术 |
| 2.3.1 Web 挖掘的数据源 |
| 2.3.2 电子商务中 Web 挖掘的优越性 |
| 第三章 基于 Web 挖掘技术电子商务个性化推荐系统 |
| 3.1 个性化推荐技术 |
| 3.1.1 传统个性化推荐技术 |
| 3.1.2 基于 Web 挖掘电子商务个性化系统 |
| 3.2 基于 Web 挖掘电子商务个性化系统 |
| 3.2.1 离线部分 |
| 3.2.2 在线部分 |
| 3.3 Web 挖掘流程 |
| 3.3.1 数据采集 |
| 3.3.2 数据清洗 |
| 3.3.3 模式发现 |
| 3.3.4 模式分析与验证 |
| 第四章 Web 用户聚类和 Web 网页聚类 |
| 4.1 聚类分析 |
| 4.1.1 聚类分析在电子商务中的应用 |
| 4.1.2 聚类分析常用方法 |
| 4.2 模糊聚类 |
| 4.2.1 最大树法 |
| 4.2.2 传递闭包聚类方法 |
| 4.2.3 动态直接聚类（DDFCA） |
| 4.3 动态直接聚类（DDFCA）算法 |
| 4.3.1 模糊相似矩阵 |
| 4.3.2 动态直接聚类算法过程 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 基于 Web 用户聚类 |
| 4.4.2 基于 Web 页面聚类 |
| 4.4.3 模糊聚类方法评价 |
| 第五章 基于聚类的 Markov 链预测模型 |
| 5.1 Web 预测模型 |
| 5.2 Markov 预测模型 |
| 5.2.1 Markov 模型简介 |
| 5.2.2 Markov 模型预测过程 |
| 5.3 基于聚类方法的 Markov 预测分析 |
| 5.3.1 Markov 链预测模型 |
| 5.3.2 基于聚类方法的 Markov 链预测模型 |
| 5.4 实验分析 |
| 第六章 论文总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究不足 |
| 6.3 对电子商务个性化推荐策略分析 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、电子商务数据挖掘技术研究和应用探讨（论文参考文献）
- [1]基于关联规则的C公司网上商城产品推荐研究[D]. 王媛媛. 新疆大学, 2020(07)
- [2]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [3]面向电子商务用户行为的Web数据挖掘模型与应用研究[D]. 孟强. 黑龙江大学, 2017(07)
- [4]电子商务中的数据挖掘技术探讨[J]. 邰琦珲. 电脑编程技巧与维护, 2016(06)
- [5]基于电子商务的Web数据挖掘研究[J]. 张素智,曲旭凯,张琳. 现代计算机(专业版), 2015(09)
- [6]电子商务数据分析平台的设计与实现[D]. 赵龙. 湖南大学, 2015(03)
- [7]电子商务环境下的Web数据挖掘系统研究[D]. 桑志超. 河北工程大学, 2014(03)
- [8]在电子商务中应用Web数据挖掘的研究[D]. 黄玲. 湖南大学, 2014(09)
- [9]面向旅游电子商务的数据挖掘研究[D]. 冯伟. 杭州电子科技大学, 2014(09)
- [10]基于Web挖掘技术的电子商务个性化推荐算法研究[D]. 冯丽桥. 河北工业大学, 2014(03)