基于聚類的Web挖掘及電子商務(wù)應(yīng)用.pdf

1、在電子商務(wù)蓬勃發(fā)展與廣泛應(yīng)用的同時(shí)，所有電子商務(wù)決策者們都面臨著一個(gè)棘手的問(wèn)題：如何在不涉及用戶隱私的情況下對(duì)網(wǎng)站上的海量信息進(jìn)行挖掘，并將挖掘結(jié)果應(yīng)用于電子商務(wù)決策支持，以此來(lái)提升電子商務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力？Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)由此而誕生。Web數(shù)據(jù)挖掘作為電子商務(wù)系統(tǒng)的一項(xiàng)重要應(yīng)用技術(shù)，為電子商務(wù)公司的商業(yè)決策提供強(qiáng)有力的支持。但是，目前國(guó)內(nèi)的大多數(shù)中小型電子商務(wù)企業(yè)，其電子商務(wù)發(fā)展還不是很完善，對(duì)將Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)結(jié)合為電子商務(wù)提供

2、決策支持方面，無(wú)論是理論研究還是應(yīng)用研究都還不是很完善?；诖?，本文主要從應(yīng)用的角度將Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)結(jié)合進(jìn)行探討和研究，主要內(nèi)容和研究成果如下： （1）首先對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘的概念、特點(diǎn)、難點(diǎn)、分類以及Web數(shù)據(jù)挖掘的流程及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)都作了很詳盡的論述。 （2）研究了國(guó)內(nèi)中小型電子商務(wù)網(wǎng)站服務(wù)器數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的物理意義，并以此為依據(jù)尋找合適的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。針對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽用戶特點(diǎn)

3、，將用戶分成外部登錄用戶和內(nèi)部系統(tǒng)用戶來(lái)分析，為聚類分析和電子商務(wù)應(yīng)用研究提供可靠、有效的數(shù)據(jù)。 （3）在理解和掌握快速聚類算法的基礎(chǔ)上，針對(duì)K-means快速聚類算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，結(jié)合Web數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，采用了一種連環(huán)聚類的方法來(lái)彌補(bǔ)快速聚類算法聚類結(jié)果不精確的不足，并將探索性數(shù)據(jù)分析（也即分析每個(gè)網(wǎng)頁(yè)被用戶訪問(wèn)的頻率，揭示用戶訪問(wèn)過(guò)的網(wǎng)頁(yè)之間的差異的最大程度）結(jié)果與聚類分析結(jié)果相結(jié)合來(lái)進(jìn)行電子商務(wù)應(yīng)用研究。最后應(yīng)用這種方法進(jìn)行