Web数据挖掘在电子商务中的应用探索

"这篇硕士论文主要探讨了Web数据挖掘在电子商务中的应用，作者任新，指导教师陈梅，来自贵州大学计算机应用专业。文章详细分析了数据挖掘技术，特别是Web数据挖掘，以及如何利用这些技术在电子商务环境中发现有价值的模式，以优化网站结构，提供个性化服务。文中提到了路径分析、关联规则分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析等多种数据挖掘技术，并构建了一个电子商务网站系统模型，将这些技术实际应用到其中。关键词包括数据挖掘、Web挖掘、电子商务、关联规则和路径分析。" 本文重点介绍了数据挖掘在电子商务领域的应用，首先概述了数据挖掘的研究现状，包括国内外的发展趋势和存在的挑战。数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它能够帮助理解和预测用户行为，这对于电子商务网站来说至关重要，因为这直接影响到用户体验和销售策略。 接着，论文详细讨论了Web数据挖掘技术，这是一种针对Web文档和用户浏览行为数据的特殊数据挖掘形式。XML作为数据交换和存储的标准，在数据挖掘中起到关键作用，能够帮助处理和解析复杂的数据结构。此外，论文还阐述了Web数据挖掘的主要用途，如路径分析用于理解用户在网站上的导航路径，关联规则分析用于发现商品之间的购买关联，序列模式分析则揭示用户的购买顺序模式，而分类和聚类分析则用于用户分群和个性化推荐。 在电子商务的应用部分，作者提出了具体的实施方法，例如通过路径分析可以优化网站布局，使得用户更容易找到所需信息；序列模式分析则可以帮助商家预测用户的购买趋势，提前做好库存管理和营销策略。为了展示这些理论的应用，论文构建了一个电子商务网站的模型，并将数据挖掘技术融入其中，实现了个性化服务功能。 最后，作者对电子商务网站实施Web挖掘的流程进行了详细分析，强调了从数据收集、预处理、挖掘到结果解释的整个过程，并指出这些技术的运用对于提升电子商务效率和用户体验具有重要意义。 这篇论文深入探讨了Web数据挖掘在电子商务中的理论与实践，为电子商务领域的研究者和从业者提供了宝贵的参考，有助于推动电子商务的智能化和个性化发展。