數據挖掘技術在電子商務中的商品推薦應用論文(pdf 63頁)

數據挖掘技術在電子商務中的商品推薦應用論文內容提要：
隨著互聯網的普及和電子商務業務的發展，電子商務網站積累了大量的客戶交易數據。如何充分利用這些數據，獲得客戶的購物模式，對客戶進行個性化的商品推薦，從而更好地提高網站的服務質量和經濟效益，是電子商務迫切需要解決的問題。
當前的電子商務網站一般是采用統計技術和多維分析等傳統技術，憑著網站設計人員的經驗，設計～些統一格式的商品推薦界麵，對客戶進行商品推薦。這種商品推薦缺乏個性化，難以達到顯著的推薦效果。這些傳統技術是驗證型的技術，難以獲得隱藏在數據背後的知識。
而數據挖掘技術的商品推薦應用，正是針對這些問題而提出的。數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識、模型或規則的過程，是屬於發現型的技術。因此，數據挖掘技術的商品推薦應用是數據挖掘和電子商務發展的必然趨勢。
本文首先對電子商務網站在商品推薦方麵的現狀進行概括，總結了普遍存在的問題，例如商品推薦缺少個性化、針對性和吸引力，商品推薦沒有充分利用網站長期積累下來的大量的客戶交易數據等等，闡述了把數據挖掘技術應用到商品推薦之中的解決方法及其重要意義，設計了一個基於數據挖掘技術的電
子商務推薦係統框架，並闡述了設計與實現過程中所涉及的主要問題及其解決方法。
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