电子商城中的数据挖掘技术研究

1144766066 · 发表于 2022-5-10 22:21:57

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雅宝题库解析：
电子商务因其便利性、多样性正受到越来越多人的认可，并且正逐步取代传统购物方式，成为当前新兴的商业领域。但是，随着行业的发展，业内的竞争者不断增加，各大电子商务网站（电子商城）之间的竞争也变得越来越激烈，为了从如此激烈的竞争中脱颖而出，电子商城需要对客户的购买习惯、浏览兴趣更加的了解，需要为商家提供精确的商品情报信息，并能帮助商家进行决策。同时，电子商城中存在海量数据，一般的统计方法很难高效的获取到有用信息，两方面结合，使得数据挖掘技术的引入变得顺理成章。本文从电子商城的实际需求出发，研究了四大模块，分别是：捆绑销售模块，在线推荐模块，冷热门商品模块和商品定价模块。这四大模块能够很好的帮助电子商城改善客户购物体验，增加交叉销售收入，并且为商家提供有效的决策信息。捆绑销售模块和在线推荐模块都用到了数据挖掘中的关联规则分析，并且对关联规则的经典Apriori算法进行了改进优化，采用了基于散列技术的Apriori算法。冷热门商品用到了数据挖掘中的分类分析，采用了SPRINT决策树算法，利用商品的多重属性对商品进行分类，最终得到冷门商品和热门商品。商品定价模块则是用到了预测分析，采用基于最近邻聚类的RBF神经网络算法，并且对传统的最近邻聚类RBF网络进行了改进，动态的调整隐含层中心向量。然后，通过改进的RBF神经网络来预测商品收益与定价等因素的关系，帮助商家定价。最后，以上述研究为基础，在电子商城项目中实现了四个模块的功能，并且经过部分实验表明，这些模块具备一定的可行性和参考价值。

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