正文

關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)挖掘（關(guān)鍵詞挖掘的工具）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-13 20:27:37 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 98

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)挖掘的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話(huà)答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫(xiě)出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線(xiàn)網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶(hù)端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)，服務(wù)客戶(hù)遍布全球各地，如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話(huà)175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、python數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用論文怎么寫(xiě)
2、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文
3、說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)的作用
4、python數(shù)據(jù)挖掘——文本分析

關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)挖掘（關(guān)鍵詞挖掘的工具）

一、python數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用論文怎么寫(xiě)

python數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用論文選題如下：

1、基于關(guān)鍵詞的文本知識(shí)的挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

2、基于MapReduce的氣候數(shù)據(jù)的分析。

3、基于概率圖模型的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)。

4、基于第三方庫(kù)的人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

5、基于hbase搜索引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

6、基于Spark-Streaming的黑名單實(shí)時(shí)過(guò)濾系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

7、客戶(hù)潛在價(jià)值評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

8、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類(lèi)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文

在日復(fù)一日的學(xué)習(xí)、工作生活中，大家或多或少都會(huì)接觸過(guò)論文吧，論文對(duì)于所有教育工作者，對(duì)于人類(lèi)整體認(rèn)識(shí)的提高有著重要的意義。那么你知道一篇好的論文該怎么寫(xiě)嗎？以下是我收集整理的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)挖掘（關(guān)鍵詞挖掘的工具）

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文篇1

引言

當(dāng)前，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，有效推動(dòng)了商務(wù)活動(dòng)由傳統(tǒng)活動(dòng)向電子商務(wù)變革。電子商務(wù)就是利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及遠(yuǎn)程通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)商務(wù)活動(dòng)的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化?；贗nternet的電子商務(wù)快速發(fā)展，使現(xiàn)代企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅能給企業(yè)帶來(lái)更多有用信息，同時(shí)還使其他現(xiàn)代企業(yè)管理者能夠及時(shí)準(zhǔn)確的搜集到大量的數(shù)據(jù)。訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)提供更多更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，成為電子商務(wù)成敗的關(guān)鍵因素，因而受到現(xiàn)代電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者的高度關(guān)注，這也對(duì)計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)技術(shù)提出了新的要求，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。它是一種能夠從網(wǎng)上獲取大量數(shù)據(jù)，并能有效地提取有用信息供企業(yè)決策者分析參考，以便科學(xué)合理制定和調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略，為客戶(hù)提供動(dòng)態(tài)、個(gè)性化、高效率服務(wù)的全新技術(shù)。目前，它已成為電子商務(wù)活動(dòng)中不可或缺的重要載體。

計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘概述

1.計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘的由來(lái)

計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)在Web資源上將對(duì)自己有用的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選的過(guò)程。Web數(shù)據(jù)挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘思想和方法移植到Web應(yīng)用中，即從現(xiàn)有的Web文檔和活動(dòng)中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數(shù)據(jù)信息。計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘可以在多領(lǐng)域中展示其作用，目前已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)方面，其中對(duì)商務(wù)活動(dòng)的變革起到重大的推動(dòng)作用方面最為明顯。

2.計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘含義及特征

(1)Web數(shù)據(jù)挖掘的含義

Web數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web環(huán)境下的應(yīng)用，是一項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與WWW技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生的新技術(shù)，綜合運(yùn)用到了計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、Internet、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)。具體說(shuō)，就是通過(guò)充分利用網(wǎng)絡(luò)(Internet)，挖掘用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)日志文件、商品信息、搜索信息、購(gòu)銷(xiāo)信息以及網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)登記信息等內(nèi)容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價(jià)值的信息，最后再用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。

(2)Web數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)

計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有以下特點(diǎn)：一是用戶(hù)不用提供主觀(guān)的評(píng)價(jià)信息;二是用戶(hù)“訪(fǎng)問(wèn)模式動(dòng)態(tài)獲取”不會(huì)過(guò)時(shí);三是可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，并且使用方便;四是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，Web是一個(gè)巨大、分布廣泛、全球性的信息服務(wù)中心。

(3)計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的類(lèi)別

web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)共有三類(lèi)：第一類(lèi)是Web使用記錄挖掘。就是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)Web日志記錄進(jìn)行挖掘，查找用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)Web頁(yè)面的模式及潛在客戶(hù)等信息，以此提高其站點(diǎn)所有服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力。第二類(lèi)是Web內(nèi)容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識(shí)的過(guò)程。第三類(lèi)是Web結(jié)構(gòu)挖掘。就是通過(guò)對(duì)Web上大量文檔集合的內(nèi)容進(jìn)行小結(jié)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)分析的方式，從Web文檔的組織結(jié)構(gòu)和鏈接關(guān)系中預(yù)測(cè)相關(guān)信息和知識(shí)。

計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)的關(guān)系

借助計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日臻成熟，電子商務(wù)正以其快速、便捷的特點(diǎn)受到越來(lái)越多的企業(yè)和個(gè)人的關(guān)注。隨著電子商務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電子商務(wù)企業(yè)的商品和客戶(hù)數(shù)量也隨之迅速增加，電子商務(wù)企業(yè)以此獲得了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)正成為了電子商務(wù)企業(yè)客戶(hù)管理和銷(xiāo)售管理的重要信息。為了更好地開(kāi)發(fā)和利用這些數(shù)據(jù)資源，以便給企業(yè)和客戶(hù)帶來(lái)更多的便利和實(shí)惠，各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也逐漸被應(yīng)用到電子商務(wù)網(wǎng)站中。目前，基于數(shù)據(jù)挖掘(特別是web數(shù)據(jù)挖掘)技術(shù)構(gòu)建的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)正成為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)發(fā)展的一種趨勢(shì)。

計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體應(yīng)用

(1)電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程

在電子商務(wù)中，web數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要有以下三個(gè)階段：既是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段、數(shù)據(jù)挖掘操作階段、結(jié)果表達(dá)和解釋階段。如果在結(jié)果表達(dá)階段中，分析結(jié)果不能讓電子商務(wù)企業(yè)的決策者滿(mǎn)意，就需要重復(fù)上述過(guò)程，直到滿(mǎn)意為止。

(2)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

目前，電子商務(wù)在企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，極大地促進(jìn)了電子商務(wù)網(wǎng)站的興起，經(jīng)過(guò)分析一定時(shí)期內(nèi)站點(diǎn)上的用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)信息，便可發(fā)現(xiàn)該商務(wù)站點(diǎn)上潛在的客戶(hù)群體、相關(guān)頁(yè)面、聚類(lèi)客戶(hù)等數(shù)據(jù)信息，企業(yè)信息系統(tǒng)因此會(huì)獲得大量的數(shù)據(jù)，如此多的數(shù)據(jù)使Web數(shù)據(jù)挖掘有了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使它在各種商業(yè)領(lǐng)域有著更加重要的.實(shí)用價(jià)值。因而，電子商務(wù)必將是未來(lái)Web數(shù)據(jù)挖掘的主攻方向。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用主要包含以下幾方面：

一是尋找潛在客戶(hù)。電子商務(wù)活動(dòng)中，企業(yè)的銷(xiāo)售商可以利用分類(lèi)技術(shù)在Internet上找到潛在客戶(hù)，通過(guò)挖掘Web日志記錄等信息資源，對(duì)訪(fǎng)問(wèn)者進(jìn)行分類(lèi)，尋找訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)共同的特征和規(guī)律，然后從已經(jīng)存在的分類(lèi)中找到潛在的客戶(hù)。

二是留住訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)。電子商務(wù)企業(yè)通過(guò)商務(wù)網(wǎng)站可以充分挖掘客戶(hù)瀏覽訪(fǎng)問(wèn)時(shí)留下的信息，了解客戶(hù)的瀏覽行為，然后根據(jù)客戶(hù)不同的愛(ài)好和要求，及時(shí)做出讓訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)滿(mǎn)意的頁(yè)面推薦和專(zhuān)屬性產(chǎn)品，以此來(lái)不斷提高網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)的滿(mǎn)意度，最大限度延長(zhǎng)客戶(hù)駐留的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)留住老客戶(hù)發(fā)掘新客戶(hù)的目的。

三是提供營(yíng)銷(xiāo)策略參考。通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘，電子商務(wù)企業(yè)銷(xiāo)售商能夠通過(guò)挖掘商品訪(fǎng)問(wèn)情況和銷(xiāo)售情況，同時(shí)結(jié)合市場(chǎng)的變化情況，通過(guò)聚類(lèi)分析的方法，推導(dǎo)出客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的規(guī)律，不同的消費(fèi)需求以及消費(fèi)產(chǎn)品的生命周期等情況，為決策提供及時(shí)而準(zhǔn)確的信息參考，以便決策者能夠適時(shí)做出商品銷(xiāo)售策略調(diào)整，優(yōu)化商品營(yíng)銷(xiāo)。

四是完善商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)。電子商務(wù)網(wǎng)站站點(diǎn)設(shè)計(jì)者能夠利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，來(lái)了解客戶(hù)的行為記錄和反饋情況，并以此作為改進(jìn)網(wǎng)站的依據(jù)，不斷對(duì)網(wǎng)站的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化來(lái)方便客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)，不斷提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率。

結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了綜述，講述了其在電子商務(wù)中廣泛應(yīng)用。可以看出，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將更加廣泛，Web數(shù)據(jù)挖掘也將成為非常重要的研究領(lǐng)域，研究前景巨大、意義深遠(yuǎn)。目前，我國(guó)的Web數(shù)據(jù)應(yīng)用還處于探索和起步階段，還有許多問(wèn)題值得深入研究。

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文篇2

摘要： 該文通過(guò)介紹電子商務(wù)及數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)，分別從幾個(gè)方面分析了電子商務(wù)中WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞： 電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用

1概述

電子商務(wù)是指企業(yè)或個(gè)人以網(wǎng)絡(luò)為載體，應(yīng)用電子手段，利用現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開(kāi)展商務(wù)業(yè)務(wù)的活動(dòng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)比傳統(tǒng)商務(wù)具有更明顯的優(yōu)勢(shì)，由于電子商務(wù)具有方便、靈活、快捷的特點(diǎn)，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動(dòng)。目前電子商務(wù)平臺(tái)網(wǎng)站多，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)，為了獲得更多的客戶(hù)資源，電子商務(wù)網(wǎng)站必須加強(qiáng)客戶(hù)關(guān)系管理、改善經(jīng)營(yíng)理念、提升售后服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識(shí)的過(guò)程。由數(shù)據(jù)集合做出歸納推理，從中挖掘并進(jìn)行商業(yè)預(yù)判，能夠幫助電子商務(wù)企業(yè)決策層依據(jù)預(yù)判，對(duì)市場(chǎng)策略調(diào)整，將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤(rùn)將最大化。隨著電子商務(wù)的應(yīng)用日益廣泛，電子商務(wù)活動(dòng)中會(huì)產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)，如何能夠數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)的參考價(jià)值？研究客戶(hù)的興趣和愛(ài)好，對(duì)客戶(hù)分門(mén)別類(lèi)，將客戶(hù)心儀的商品分別推薦給相關(guān)客戶(hù)。因此,如何在電子商務(wù)平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），也稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從海量數(shù)據(jù)中應(yīng)用算法查找出隱藏的、未知的信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)在大數(shù)據(jù)資源中利用分析工具發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一個(gè)過(guò)程，數(shù)據(jù)挖掘?qū)Q策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的某種關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)隱藏的因素起著關(guān)鍵作用。這些模式是有潛在價(jià)值的、并能夠被理解的。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷斯ぶ悄?、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)、可視化、信息檢索、并行計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域的理論與技術(shù)融合在一起的一門(mén)多學(xué)科交叉學(xué)問(wèn)，這些學(xué)科也對(duì)數(shù)據(jù)挖掘提供了很大的技術(shù)支撐。

3Web數(shù)據(jù)挖掘特點(diǎn)

Web數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)挖掘在Web中的應(yīng)用。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是從萬(wàn)維網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容、超鏈接的結(jié)構(gòu)及使用日志記錄中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)或信息。依據(jù)挖掘過(guò)程中使用的數(shù)據(jù)類(lèi)別，Web數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可分為：Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web使用記錄挖掘。

1）Web內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)頁(yè)中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的信息，挖掘?qū)ο笸ǔ０谋?、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類(lèi)型數(shù)據(jù)。

2）Web結(jié)構(gòu)挖掘是對(duì)Web頁(yè)面之間的結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘，挖掘描述內(nèi)容是如何組織的，從Web的超鏈接結(jié)構(gòu)中尋找Web結(jié)構(gòu)和頁(yè)面結(jié)構(gòu)中的有價(jià)值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁(yè)，依據(jù)網(wǎng)頁(yè)的主題，進(jìn)行自動(dòng)的聚類(lèi)和分類(lèi)，為了不同的目的從網(wǎng)頁(yè)中根據(jù)模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質(zhì)量及效率。

3）Web使用記錄挖掘是根據(jù)對(duì)服務(wù)器上用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)的訪(fǎng)問(wèn)記錄進(jìn)行挖掘的方法。Web使用挖掘?qū)⑷罩緮?shù)據(jù)映射為關(guān)系表并采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)訪(fǎng)問(wèn)日志數(shù)據(jù)，對(duì)用戶(hù)點(diǎn)擊事件的搜集和分析發(fā)現(xiàn)用戶(hù)導(dǎo)航行為。它用來(lái)提取關(guān)于客戶(hù)如何瀏覽和使用訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的鏈接信息。如訪(fǎng)問(wèn)了哪些頁(yè)面？在每個(gè)頁(yè)面中所停留的時(shí)間？下一步點(diǎn)擊了什么？在什么樣的路線(xiàn)下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關(guān)心要解決的問(wèn)題。

4電子商務(wù)中Web挖掘中技術(shù)的應(yīng)用分析

1）電子商務(wù)中序列模式分析的應(yīng)用

序列模式數(shù)據(jù)挖掘就是要挖掘基于時(shí)間或其他序列的模式。如在一套按時(shí)間順序排列的會(huì)話(huà)或事務(wù)中一個(gè)項(xiàng)目有存在跟在另一個(gè)項(xiàng)目后面。通過(guò)這個(gè)方法，WEB銷(xiāo)售商可以預(yù)測(cè)未來(lái)的訪(fǎng)問(wèn)模式，以幫助針對(duì)特定用戶(hù)組進(jìn)行廣告排放設(shè)置。發(fā)現(xiàn)序列模式容易使客戶(hù)的行為被電子商務(wù)的組織者預(yù)測(cè)，當(dāng)用戶(hù)瀏覽站點(diǎn)時(shí)，盡可能地迎合每個(gè)用戶(hù)的瀏覽習(xí)慣并根據(jù)用戶(hù)感興趣的內(nèi)容不斷調(diào)整網(wǎng)頁(yè)，盡可能地使每個(gè)用戶(hù)滿(mǎn)意。使用序列模式分析挖掘日志，可以發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)序列模式。在萬(wàn)維網(wǎng)使用記錄挖掘應(yīng)用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用戶(hù)路徑之中常用的導(dǎo)航路徑。當(dāng)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)電子商務(wù)網(wǎng)站時(shí)，網(wǎng)站管理員能夠搜索出這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的對(duì)該網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)序列模式，將訪(fǎng)問(wèn)者感興趣但尚未瀏覽的頁(yè)面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購(gòu)買(mǎi)的前后順序，從而向客戶(hù)提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢(xún)請(qǐng)求、瀏覽網(wǎng)頁(yè)信息等，會(huì)彈出與這些信息相關(guān)的廣告。例如購(gòu)買(mǎi)了打印機(jī)的用戶(hù)，一般不久就會(huì)購(gòu)買(mǎi)如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)將為客戶(hù)建立一個(gè)專(zhuān)屬商店,由每個(gè)客戶(hù)的特征來(lái)調(diào)整網(wǎng)站的內(nèi)容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷(xiāo)的效果。

2）電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用

關(guān)聯(lián)規(guī)則是揭示數(shù)據(jù)之間隱含的相互關(guān)系，關(guān)聯(lián)分析的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)事物間的關(guān)聯(lián)規(guī)則或相關(guān)程序。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)是在數(shù)據(jù)項(xiàng)目中找出每一個(gè)數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是要搜索出用戶(hù)在服務(wù)器上訪(fǎng)問(wèn)的內(nèi)容、頁(yè)面、文件之間的聯(lián)系，從而改進(jìn)電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)?？梢愿迷诮M織站點(diǎn)，減少用戶(hù)過(guò)濾網(wǎng)站信息的負(fù)擔(dān)，哪些商品顧客會(huì)可能在一次購(gòu)物時(shí)同時(shí)購(gòu)買(mǎi)？關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)能夠通過(guò)購(gòu)物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購(gòu)物習(xí)慣。例如購(gòu)買(mǎi)牛奶的顧客90%會(huì)同時(shí)還購(gòu)買(mǎi)面包，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則，如果商店或電子商務(wù)網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷(xiāo)售，將會(huì)提高它們的銷(xiāo)量。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘目標(biāo)是利用工具分析出顧客購(gòu)買(mǎi)商品間的聯(lián)系，也即典型購(gòu)物籃數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)同類(lèi)事件中不同項(xiàng)目的相關(guān)性，例如手機(jī)加充電寶，鼠標(biāo)加鼠標(biāo)墊等購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣就屬于關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以用相應(yīng)算法找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如在上述例子中，商家可以依據(jù)商品間的關(guān)聯(lián)改進(jìn)商品的擺放，如果顧客購(gòu)買(mǎi)了手機(jī)則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的概率較大，說(shuō)明這些商品存在關(guān)聯(lián)性，商家可以將這些有關(guān)聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶(hù),有利于商品的銷(xiāo)售，商家也根據(jù)關(guān)聯(lián)有效搭配進(jìn)貨，提升商品管理水平。如買(mǎi)了燈具的顧客，多半還會(huì)購(gòu)買(mǎi)開(kāi)關(guān)插座，因此，一般會(huì)將燈具與開(kāi)關(guān)插座等物品放在一個(gè)區(qū)域供顧客選購(gòu)。依據(jù)分析找出顧客所需要的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，由挖掘分析結(jié)果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會(huì)感興趣的商品推薦，將會(huì)大大提高商品的銷(xiāo)售量。

3）電子商務(wù)中路徑分析技術(shù)的應(yīng)用

路徑分析技術(shù)通過(guò)對(duì)Web服務(wù)器的日志文件中客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)站點(diǎn)的訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)的分析，用來(lái)發(fā)現(xiàn)Web站點(diǎn)中最經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的路徑來(lái)調(diào)整站點(diǎn)結(jié)構(gòu)，從而幫助使用用戶(hù)以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)某網(wǎng)站時(shí)，如果有很多用戶(hù)不感興趣的頁(yè)面存在，就會(huì)影響用戶(hù)的網(wǎng)頁(yè)瀏覽速度，從而降低用戶(hù)的瀏覽興趣，同時(shí)也會(huì)使整個(gè)站點(diǎn)的維護(hù)成本提高。而利用路徑分析技術(shù)能夠全面地掌握網(wǎng)站各個(gè)頁(yè)面之間的關(guān)聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)系，通過(guò)分析得出訪(fǎng)問(wèn)頻率最高的頁(yè)面，從而改進(jìn)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及頁(yè)面的設(shè)計(jì)。

4）電子商務(wù)中分類(lèi)分析的應(yīng)用

分類(lèi)技術(shù)在根據(jù)各種預(yù)定義規(guī)則進(jìn)行用戶(hù)建模的Web分析應(yīng)用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶(hù)事務(wù)，可以計(jì)算每個(gè)用戶(hù)在某個(gè)期間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)記錄總和?；谶@些數(shù)據(jù)，可以建立一個(gè)分類(lèi)模型，將用戶(hù)分成有購(gòu)買(mǎi)傾向和沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)傾向兩類(lèi)，考慮的特征如用戶(hù)統(tǒng)計(jì)屬性以及他們的導(dǎo)航活動(dòng)。分類(lèi)技術(shù)既可以用于預(yù)測(cè)哪些購(gòu)買(mǎi)客戶(hù)對(duì)于哪類(lèi)促銷(xiāo)手段感興趣，也可以預(yù)測(cè)和劃分顧客類(lèi)別。在電子商務(wù)中通過(guò)分類(lèi)分析，可以得知各類(lèi)客戶(hù)的興趣愛(ài)好和商品購(gòu)買(mǎi)意向，因而發(fā)現(xiàn)一些潛在的購(gòu)買(mǎi)客戶(hù)，從而為每一類(lèi)客戶(hù)提供個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)及開(kāi)展針對(duì)性的商務(wù)活動(dòng)。通過(guò)分類(lèi)定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶(hù)和潛在客戶(hù)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度及忠誠(chéng)度，最大化客戶(hù)收益率，以降低成本，增加收入。

5）電子商務(wù)中聚類(lèi)分析的應(yīng)用

聚類(lèi)技術(shù)可以將具有相同特征的數(shù)據(jù)項(xiàng)聚成一類(lèi)。聚類(lèi)分析是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比并找出各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將不同性質(zhì)特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析的目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類(lèi)。根據(jù)具有相同或相似的顧客購(gòu)買(mǎi)行為和顧客特征，利用聚類(lèi)分析技術(shù)將市場(chǎng)有效地細(xì)分，細(xì)分后應(yīng)可每類(lèi)市場(chǎng)都制定有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略。聚類(lèi)分別有頁(yè)面聚類(lèi)和用戶(hù)聚類(lèi)兩種。用戶(hù)聚類(lèi)是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶(hù)分組，可以在電子中商務(wù)中進(jìn)行市場(chǎng)劃分或給具有相似興趣的用戶(hù)提供個(gè)性化的Web內(nèi)容，更多在用戶(hù)分組上基于用戶(hù)統(tǒng)計(jì)屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的商業(yè)智能。在電子商務(wù)中將市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)化的區(qū)分就是運(yùn)用聚類(lèi)分析技術(shù)。聚類(lèi)分析可根據(jù)顧客的購(gòu)買(mǎi)行為來(lái)劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過(guò)聚類(lèi)具有類(lèi)似瀏覽行為的客戶(hù)，讓市場(chǎng)人員對(duì)顧客進(jìn)行類(lèi)別細(xì)分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務(wù)。比如通過(guò)聚類(lèi)技術(shù)分析，發(fā)現(xiàn)一些顧客喜歡訪(fǎng)問(wèn)有關(guān)汽車(chē)配件網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，就可以動(dòng)態(tài)改變站點(diǎn)內(nèi)容，讓網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)地給這些顧客聚類(lèi)發(fā)送有關(guān)汽車(chē)配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類(lèi)和聚類(lèi)往往是相互作用的。在電子商務(wù)中通過(guò)聚類(lèi)行為或習(xí)性相似的顧客，給顧客提供更滿(mǎn)意的服務(wù)。技術(shù)人員在分析中先用聚類(lèi)分析將要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)細(xì)分，然后用分類(lèi)分析對(duì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分類(lèi)標(biāo)記，再將該標(biāo)記重新進(jìn)行分類(lèi)，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對(duì)滿(mǎn)意的結(jié)果。

5結(jié)語(yǔ)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用越來(lái)越廣。商業(yè)貿(mào)易中電子商務(wù)所占比例越來(lái)越大，使用web挖掘技術(shù)對(duì)商業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘處理，分析客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)喜好、跟蹤市場(chǎng)變化，調(diào)整銷(xiāo)售策略，對(duì)決策者做出有效決策及提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]龐英智.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].情報(bào)科學(xué),2011,29(2):235-240.

[2]馬宗亞,張會(huì)彥.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息,2014(6):23-24.

[3]徐劍彬.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].時(shí)代金融，2013(4):234-235.208

[4]周世東.Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[D].北京交通大學(xué),2008.

[5]段紅英.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].隴東學(xué)院學(xué)報(bào),2009(3):32-34.

;

三、說(shuō)說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)的作用

介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在零售業(yè)的應(yīng)用,并結(jié)合馬克威分析系統(tǒng)介紹了常用的案例數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)中的應(yīng)用摘要：本文首先系統(tǒng)的介紹了零售業(yè)的功能，定位及要解決的問(wèn)題，然后介紹了數(shù)據(jù)挖掘的定義、算法及應(yīng)用，最后結(jié)合“馬克威分析系統(tǒng)”，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以案例的形式解決了零售業(yè)領(lǐng)域的幾個(gè)典型應(yīng)用。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，關(guān)聯(lián)分析，聚類(lèi)，零售業(yè) 1 零售業(yè)定義：零售商業(yè)企業(yè)是指向批發(fā)商業(yè)企業(yè)或生產(chǎn)企業(yè)購(gòu)進(jìn)商品，再將商品直接出售給最終消費(fèi)者的商業(yè)企業(yè)。其特征是： ① 銷(xiāo)售對(duì)象是直接消費(fèi)者，而不是那些進(jìn)行轉(zhuǎn)賣(mài)或生產(chǎn)加工的使用者。 ② 零售商業(yè)企業(yè)的交易次數(shù)頗繁，平均每次交易額較小。 ③ 零售商業(yè)企業(yè)是商品流通的最終環(huán)節(jié)。零售企業(yè)的交易活動(dòng)一旦成功、便意味著商品脫離了流通領(lǐng)域而進(jìn)入消費(fèi)領(lǐng)域，從而實(shí)現(xiàn)了商品價(jià)值和使用價(jià)值。 ④ 就商品而言，除了專(zhuān)業(yè)的特賣(mài)店，一般零售商所包含的商品品種巨大，零售商采取的商品銷(xiāo)售方式很多：經(jīng)銷(xiāo)，代銷(xiāo)，聯(lián)銷(xiāo)等。隨著經(jīng)濟(jì)、技術(shù)的不斷發(fā)展，零售業(yè)面臨著重大變革：日益成熟的電子商務(wù)；與關(guān)鍵客戶(hù)和供應(yīng)商之間的聯(lián)盟；供應(yīng)鏈整合、協(xié)同作業(yè)；全球化等等。為了適應(yīng)環(huán)境的快速變化，因此具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的零售商不但要知道客戶(hù)是誰(shuí)，買(mǎi)了什么，還要能夠了解最適合的采購(gòu)方式等。信息技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)著傳統(tǒng)商業(yè)的發(fā)展，利用現(xiàn)代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)管理的自動(dòng)化、現(xiàn)代化，充分把信息技術(shù)運(yùn)用與經(jīng)營(yíng)中，以最低的成本、最優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、最快速的管理反應(yīng)進(jìn)行運(yùn)作。 2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘（data mining,DM）是一個(gè)萃?。╡xtracting）和展現(xiàn)（presenting）新知識(shí)的流程。通過(guò)分析具體數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)確定有效的、新穎的、有潛在使用價(jià)值的、以往不為人知的、最終可理解的信息，為企業(yè)良好運(yùn)營(yíng)和決策部門(mén)做出重要決策提供幫助。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和方法很多。根據(jù)挖掘任務(wù)分可分為分類(lèi)或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴(lài)關(guān)系或依賴(lài)模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等等；根據(jù)挖掘方法可分為:機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括：歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹(shù)、規(guī)則歸納等)、基于范例學(xué)習(xí)、遺傳算法等；統(tǒng)計(jì)方法包括：回歸分析 (多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類(lèi)分析(系統(tǒng)聚類(lèi)、動(dòng)態(tài)聚類(lèi)等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法包括：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等)等；數(shù)據(jù)庫(kù)方法主要包括多維數(shù)據(jù)分析（OLAP）方法。 DM在很多行業(yè)都可以有較好的應(yīng)用。如：國(guó)外DM已廣泛應(yīng)用于銀行金融、制造、保險(xiǎn)、公共設(shè)施、政府、教育、遠(yuǎn)程通訊、軟件開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。據(jù)報(bào)導(dǎo)，DM的投資回報(bào)率有達(dá)400%甚至10倍的事例。 3 零售業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)條形碼、編碼系統(tǒng)、銷(xiāo)售管理系統(tǒng)、客戶(hù)資料管理及其它業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，可以收集到關(guān)于商品銷(xiāo)售、客戶(hù)信息、貨存單位及店鋪信息等信息資料。數(shù)據(jù)從各種應(yīng)用系統(tǒng)中采集，經(jīng)分類(lèi)整理，放到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，允許高級(jí)管理人員、分析人員、采購(gòu)人員、市場(chǎng)人員和廣告客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)，利用DM工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為他們提供高效的科學(xué)決策工具。如對(duì)商品進(jìn)行購(gòu)物籃分析，分析那些商品顧客最有希望一起購(gòu)買(mǎi)。如被業(yè)界廣為傳誦的 “啤酒和尿布”案例就是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出人與物間規(guī)律的典型。在零售業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在很多方面有卓越表現(xiàn)：

四、python數(shù)據(jù)挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

來(lái)源 | 君泉計(jì)量

文本挖掘：從大量文本數(shù)據(jù)中抽取出有價(jià)值的知識(shí)，并且利用這些知識(shí)重新組織信息的過(guò)程。

一、語(yǔ)料庫(kù)（Corpus）

語(yǔ)料庫(kù)是我們要分析的所有文檔的集合。

二、中文分詞

2.1 概念：

中文分詞（Chinese Word Segmentation）：將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞。

eg：我的家鄉(xiāng)是廣東省湛江市-->我/的/家鄉(xiāng)/是/廣東省/湛江市

停用詞（Stop Words）：

數(shù)據(jù)處理時(shí)，需要過(guò)濾掉某些字或詞

√泛濫的詞，如web、網(wǎng)站等。

√語(yǔ)氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如的，地，得；

2.2 安裝Jieba分詞包：

最簡(jiǎn)單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。

后來(lái)在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮后放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什么原因。

然后我再anaconda 環(huán)境下也安裝了jieba，先在A(yíng)naconda3Lib這個(gè)目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在里面，然后在A(yíng)naconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：

2.3 代碼實(shí)戰(zhàn)：

jieba最主要的方法是cut方法：

jieba.cut方法接受兩個(gè)輸入?yún)?shù):

1) 第一個(gè)參數(shù)為需要分詞的字符串

2）cut_all參數(shù)用來(lái)控制是否采用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一個(gè)參數(shù)：需要分詞的字符串,該方法適合用于搜索引擎構(gòu)建倒排索引的分詞，粒度比較細(xì)

注意：待分詞的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結(jié)構(gòu)都是一個(gè)可迭代的generator，可以使用for循環(huán)來(lái)獲得分詞后得到的每一個(gè)詞語(yǔ)(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉(zhuǎn)化為list代碼示例( 分詞 )

輸出結(jié)果為：我愛(ài)

Python

工信處

女干事

每月經(jīng)過(guò) 下屬科室都要親口

交代

24 口交換機(jī) 等技術(shù)性器件的安裝

工作

分詞功能用于專(zhuān)業(yè)的場(chǎng)景：

會(huì)出現(xiàn)真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個(gè)詞。為了改善這個(gè)現(xiàn)象，我們用導(dǎo)入詞庫(kù)的方法。

但是，如果需要導(dǎo)入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫(kù)的方法就不高效了。

我們可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性導(dǎo)入整個(gè)詞庫(kù)，txt文件中為每行一個(gè)特定的詞。