成绩：学年论文题目：数据挖掘在电子商务中的应用学院：信息工程学院计算机系专业：信息管理与信息系统班级：07-01学号：20072655姓名：杨力指导教师：高岩2010年10月29日数据挖掘在电子商务中的应用杨力（天津商业大学信息工程学院计算机系天津市300134）804598423@qq.com摘要：电子商务是现代商业模式，数据挖掘是先进的信息处理技术。如何将数据挖掘技术运用到电子商务中，为电子商务活动提供支持是本文研究的重点。本文着重从优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘技术在电子商务上的应用。关键词：数据挖掘；电子商务；应用中图法分类号：TP311.1文献标识码:ADataminingapplicationsine-commerceYangLi（DepartmentofComputerInformationEngineeringCollege,Tianjinuniversityofcommerce,Tianjin300134,China）Abstract:Electroniccommerceisamodernbusinessmodel,dataminingisanadvancedinformationprocessingtechnology.Howtousethedataminingtechnologyintothee-commerceandtosupportthee-commerceactivitiesisthefocusofthispaper.Thearticlefocusesonthefouraspectsofoptimizationofenterpriseresources,managementofcustomerdatatoassessthecommercialcredit,identifiedanomaliestoelaborateontheapplicationofdataminingine-commerceKeywords:datamining;e-commerce;application0引言随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。电子商务是商业领域的一种新兴商务模式，它是以网络为平台，以现代信息技术为手段，以经济效益为中心的现代化商业运转模式，其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段，给社会的各个领域带来了巨大的变革。随着网络技术的迅猛发展和社会信息化水平的提高，电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。电子商务是数据挖掘技术最恰当的应用领域,这主要是因为电子商务可以很容易地满足数据挖掘所必需的因素:丰富的数据语言、自动收集可靠的数据,并且可将挖掘的结果转化成商务行为。但是要真正发挥数据挖掘技术在电子商务中的效率,除了充分利用前面讲到的基本方法和合理选择前面讲到的常用工具外,数据挖掘技术必须将事务处理阶段的数据转存到数据仓库中,并与电子商务行为有机结合。1概述1.1基本概念介绍数据挖掘(DataMining)，又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。或者说是从数据库中发现有用的知识(KDD)，并进行数据分析、数据融合(DataFusion)以及决策支持的过程。电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。在全球范围内，基于Internet的电子商务迅猛发展，促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据，并且将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。1.2电子商务与数据挖掘的关系当电子商务在企业中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。电子商务中数据挖掘的体系结构如图1所示。该体系由三个主要部分组成:商务数据定义、顾客相互作用和分析处理。与这三个部分相连接的是三个数据转换过程:准备数据、创建数据库和显示结果。1.3数据挖掘在电子商务中应用的现状电子商务正在企业和商贸领域占据着越来越多...
