摘要
电子商务是现代商业的主流趋势,如何充分利用网络技术和数据库技术发挥企业优势,成为企业制胜的法宝。本文介绍了常用的数据挖掘方法,以及在电子商务领域的应用,分析了利用数据挖掘技术建设动态、高效电子商务的可行性。
出处
《商场现代化》
北大核心
2007年第04S期103-104,共2页
参考文献6
-
1Han J,Kambr M.Data Mining:Concepts and Techniques[M].Beijing Higher Education Press,2001
-
2张伟,廖晓峰,吴中福.一种基于遗传算法的聚类新方法[J].计算机科学,2002,29(6):114-116. 被引量：21
-
3Agrawal R,Mannila H,Srikant R.et al.Fast discovery of association rules:Advances in knowledge discovery and data mining[M].California:MIT Press,1996:307-328
-
4Sanjay Soni Unisys,Zhaohui Tang Microsoft Corporation,Jim Yang Microsoft Corporation Performance Study of Microsoft Data Mining Algorithms August,2001
-
5吉根林,帅克,孙志挥.数据挖掘技术及其应用[J].南京师大学报（自然科学版）,2000,23(2):25-27. 被引量：78
-
6严潭.数据挖掘在电子商务中的应用[J].微计算机信息,2006,22(04X):201-202. 被引量：14
二级参考文献16
-
1Weldon J-L . Data Mining and Visualization. Database Programming and Dasign,1996,9 (5): 21～24
-
2Michalewics Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer-Verlag, 1996
-
3Robertson G G. A Table of Two Classification Systems. Machine Learning,1988,3(23)
-
4Jain A K ,Dubes R C. Algorithms for Clustering Data. Prentice Hall, 1988
-
5Murty M N ,Jain A K. Knowledge-based Clustering Schema for Collection Management and Retrieval of Library Books. Pattern Recognition, 1995,28(7)
-
6Shortland R,Scarfe R. Digging for Gold (Data Management). IEE Review,1995,41 (5): 213-217
-
7Fayyad U. Knowledge Discovery and Data Mining towards a Unifying Framework,KDD'. In:96 Proc. 2nd Intl. Conf. on Knowledge Discovery & Data Mining,AAAI Press, 1996
-
8Hah J. Conference tutorial notes: Data Mining Techniques. In:Proc. of ACM SIGMOD Intl. Conf. 96 on Management of Data (SIGMOD' 96). Montreal ,Canada ,June, 1996
-
9Data Mining: Discovering Hidden Value in Your Data Warehouse.Pilot Software. WWW files,1996 (http:// pilot. com/dmpaper/dmindex. html)
-
10张汛来，计算机科学，1998年，10卷，专刊，156页
共引文献107
-
1鲜于建川,隽志才.基于遗传聚类算法的出行行为分析[J].计算机应用研究,2009,26(3):836-839.
-
2吴小涛,赵锋.基于遗传算法和梯度下降法的聚类新算法[J].科协论坛（下半月）,2009(4):61-62.
-
3吴志鸿,廖森,王建设,黄旭雄.数据挖掘技术在新法合成碱式碳酸铝镁中的应用[J].河池师专学报,2004,24(2):61-64.
-
4安德智,汪洋.网络入侵检测技术分析[J].天中学刊,2004,19(5):16-18. 被引量：2
-
5张儒良,王翰虎.基于数据挖掘技术的试卷质量聚类分析系统[J].贵州大学学报（自然科学版）,2004,21(4):393-396.
-
6邱长波,李瑞录,黄薇.人口信息系统数据挖掘的数据预处理研究[J].情报科学,2004,22(12):1487-1489. 被引量：3
-
7廖森,宋宝玲,吴文伟,姜求宇,谭春阳.数据挖掘技术在磷酸锌纳米晶合成中的应用[J].有色金属,2005,57(1):30-34. 被引量：25
-
8宋宝玲,廖森,袁爱群.纳米磷酸锌颜料的合成及其数据挖掘技术[J].涂料工业,2005,35(2):34-36. 被引量：8
-
9田文英.机器学习与数据挖掘[J].石家庄职业技术学院学报,2004,16(6):30-32. 被引量：11
-
10姜求宇,廖森,王建设,关裕时,罗芬,张开芬.新法合成碳酸锌纳米晶及其数据挖掘[J].过程工程学报,2005,5(1):82-85. 被引量：18
同被引文献11
-
1钟常青,杨道玲.Web资源保存中的法律问题探讨[J].情报理论与实践,2006,29(3):281-284. 被引量：6
-
2曹辉.谈数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].沿海企业与科技,2007(1):79-80. 被引量：2
-
3陈萍,杨金凡.信息隐藏技术研究[J].科学技术与工程,2007,7(7):1369-1371. 被引量：7
-
4侯福丽.网上经济信息资源检索方略[J].商场现代化,2007(04X):379-380. 被引量：1
-
5吕晓玲,吴喜之.电子商务客户网络购物行为挖掘[J].统计与信息论坛,2007,22(3):29-32. 被引量：4
-
6邓鲲鹏,周延杰,严瑜筱.数据挖掘与电子商务[J].商场现代化,2007(09S):94-94. 被引量：6
-
7杨丽萍 马继涛 张虹霞.网络搜索引擎分类与发展.情报学报,2006,25(10):421-424.
-
8..创鸿商业信息采集系统商情版..http：／／www．hztl．com．cn／suite／webcollecting．htm,,2007，5..
-
9通科供求情报通．http：／／www．wanglue.net／，浏览日期：2007，5
-
10..《中国渔业贸易商情快递》介绍..http：／／www．sohu．net／supply／coms122／supply3668965.html,,2007，5..
-
1袁柱.电子商务中Web数据挖掘的应用研究[J].商场现代化,2007(08S):106-106. 被引量：4
-
2公路建设动态[J].石油沥青,2004,18(3):45-45.
-
3罗新星,彭久生.基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用[J].科技情报开发与经济,2003,13(7):175-177. 被引量：1
-
4张婧姝.现代商场客户关系管理的方法[J].管理观察,2007,0(4):65-66.
-
5区嘉良,吕淑仪.客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析[J].中国商贸,2015(2):151-152. 被引量：2
-
6张维亚,严伟,汤澍.基于数据挖掘的旅游者消费行为数字足迹特征分析[J].商业经济研究,2016(18):65-68. 被引量：7
-
7邓鲲鹏,周延杰,严瑜筱.数据挖掘与电子商务[J].商场现代化,2007(09S):94-94. 被引量：6
-
8上海市轨道交通指挥部发布上海市轨道交通基本网络最新建设动态[J].城市轨道交通研究,2006,9(12):84-84.
-
9吴春琼.浅析数据挖掘技术在商业广告中的应用[J].福建电脑,2009,25(8):69-70.
