面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).pdf

1、近年來(lái),隨著人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和收集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高,千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)被用于企業(yè)管理、政府辦公、科學(xué)研究和工程開(kāi)發(fā)等等.但是與此同時(shí),眾多的數(shù)據(jù)也面臨著一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題:激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息,但是人們?nèi)绾尾拍芨玫睦眠@些數(shù)據(jù),避免"數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏"現(xiàn)象的發(fā)生呢?數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)之一.通過(guò)對(duì)歷史積累的大量數(shù)據(jù)的有效挖掘,可以發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律或模式,為決策提供支持,而這些規(guī)律或模式是不能夠依靠簡(jiǎn)單的數(shù)

2、據(jù)查詢得到,或者是不能在可接受的時(shí)間內(nèi)得到.這些規(guī)律或模式可以進(jìn)一步在專業(yè)人員的識(shí)別下成為知識(shí).數(shù)據(jù)挖掘面對(duì)的任務(wù)是復(fù)雜的,通常包括分類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)和聚類分析等.隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,電子商務(wù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,其功能和范疇也逐漸由狹義的在線交易延伸到廣義的基于網(wǎng)絡(luò)的各種商務(wù)活動(dòng).電子商務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)不僅要支持系統(tǒng)的快速開(kāi)發(fā)和重用,而且能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等各種商業(yè)智能技術(shù)為企業(yè)的商務(wù)活動(dòng)提供全面支持.因此研究如何提高軟件系統(tǒng)的可重

3、用性,并以可重用的組件和模式為基礎(chǔ)構(gòu)建通用電子商務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)平臺(tái),以及研究數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用具有重要意義.這也是論文的主要目的.在論文中,主要討論了以下幾個(gè)方面的問(wèn)題:1.首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及其和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)的關(guān)系.然后,結(jié)合電子商務(wù)給出了利用Microsoft SQL Server 2000的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP技術(shù)來(lái)建立客戶行為歷史數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方案,為基于決策樹(shù)算法的數(shù)據(jù)挖掘提供干凈的數(shù)據(jù).2.