Research on the application of the data mining technology in the electronic commerce network marketing

With the rapid development of China＇s reform and opening up and the socialist market economy, the development of Internet technology has promoted the prosperity of e-commerce, and further promoted the rapid development of China＇s economy. Data mining technology is an advanced science and technology, which has important implications for the e-commerce data processing. Through the summary of the data mining technology, this article puts forward the application of data mining technology in electronic commerce, in order to better promote the development of electronic commerce.

计算机网络安全技术在电子商务运维中的有效应用

通过借助现代计算机技术,电子商务已成为一种新型的商业模式,它不仅改变传统的商家销售渠道,而且为消费者提供更加便捷的购物体验,从而大大推动社会经济的发展。然而,网络安全问题仍然是电子商务网上交易活动所关注的重要问题,如木马病毒等可以破坏计算机网络安全性。因此,需要采取有效的措施来防范这些威胁,以确保电子商务的安全运行。该文将围绕计算机网络安全技术在电子商务运维中的有效应用这一中心,重点关注计算机网络安全和电子商务,并进行相关应用实践,找到最佳的解决方案,防止安全问题的发生。

“多维驱动+分阶递进”创新创业实践教育模式探索与研究

文章探讨了数字经济时代大学生创新创业能力培养的重要性,以及实践教学模式的现状与挑战,分析指出当前本科教育在创新创业理念与实践教学整合、校政企合作以及教师实践指导能力方面存在的不足,并通过多维协同、拓展实践教学模式、加强校政企合作以及深化教师与行业融合等策略,构建“多维驱动+分阶递进”创新创业实践教育模式。文章强调,通过这些综合性改革措施,可更好地培养出适应社会经济发展需求的高质量应用型人才,为社会和行业进步提供重要支持。

网络技术在电子信息技术中的实践应用研究

随着科技的飞速发展,网络技术已经成为现代社会不可或缺的一部分。在电子信息技术领域,网络技术的应用实践正在不断推动着电子信息产业的发展和进步。电子信息技术与网络技术的结合,为现代化的生产方式和生活方式提供了强大的技术支持和动力。因此,研究网络技术在电子信息技术中的实践应用具有重要意义。本文旨在探讨网络技术在电子信息技术领域的实际应用情况,希望能够为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

电子信息工程中计算机网络技术的优化与实践

在当今社会,电子信息工程已经成为推动社会经济发展和科学技术进步的关键力量,而计算机网络技术作为电子信息工程的核心基础,更是贯穿始终的重要组成部分。本文从计算机网络技术在电子信息工程中的作用出发,揭示了电子信息工程中计算机网络技术面临的问题,通过对计算机网络性能优化的关键技术及优化策略与实践方法进行分析,为相关领域研究提供了有力的理论支持。

论网络格式缔约的异化与规制——以数据收集与电子商务中标准化同意的一体规制为背景

同意非真实却有效的反差普遍存在于网络环境,突出存在于个人数据收集场合,法律应当将“告知-同意”纳入网络格式缔约范畴,依托网络格式缔约对电子商务与数据收集等场合中的标准化同意予以一体规制,并涵摄智能合约。点击合同、浏览合同、点击浏览合同三类网络格式合同在拆封合同的基础上进一步简化并扭曲了传统缔约机制,在能否保障合同自由与同意的真实性上始终伴随着争议。我国互联网业界所使用的网络格式缔约机制存在普遍欠缺,网络格式合同的订立存在严重的利益失衡,消费者受损严重。法律虽应认可网络格式缔约的简化与异化,致使网络同意的真实性与有效性相背离在一定意义上难以避免,但传统的合同自由与意思表示真实仍应得到基本保障。为此,应结合传统意思表示理论对网络格式缔约中的要约与承诺进行解释,增设新的要件限制,通过规制与改良网络格式缔约机制来矫正意思表示外观与实质的过度分离,弱化网络同意真实性与有效性的背离,增强消费者保护。

高校实践教育基地运行效果提升研究

高校实践教育基地是校企合作最重要的方式之一,有利于培养学生的实践能力。研究如何提高高校实践教育基地的运行效果,对于深化校企合作具有重要意义。影响高校实践教育基地运行效果的因素包括基地建设的目标、基地建设规划、校企合作流程和机制、基地运行人员的工作水平和基地建设的内容。该文在分析影响高校实践教育教学基地运行因素的基础上,结合安徽中医药大学九州通实践教育基地建设的实践,探讨提升高校实践教育教学基地运行效果的对策。

MOOC视阈下高职课程教学实践研究——以电子商务概论课为例

以电子商务专业核心课程电子商务概论为例,通过引入大规模在线开放课程MOOC教学模式开展教学实践研究具有重要意义。通过学生课堂调研、学习效果评价等实践证明,MOOC这一网络化、信息化的教学模式不仅丰富了教学内容,也从一定程度上提升了学生的学习兴趣,为高职院校各专业课程开展MOOC教学提供了参考和借鉴。

用于电子商务中的数据挖掘技术研究

本文基于国内外的最新研究成果对数据挖掘技术进行了研究 ,将这些技术应用到具体的电子商务平台中去 ,得到了可行性验证 ,从而为此技术在电子商务领域广泛应用起到了示范作用 .

基于复杂网络的电子商务群聚消费传播模型研究

利用某电子商务网站的顾客消费数据展开实证研究,发现电子商务顾客消费网络体现出复杂网络的典型特征。通过对该网络的项目度分布及群聚特征的深入研究,从复杂网络的视角重新审视了电子商务中顾客消费行为的群聚性。针对电子商务中顾客消费的群聚行为及忠诚顾客对顾客群体行为的影响提出一种假设模式,并构建了一个电子商务顾客消费网络的演化—传播—免疫计算机模型进行模拟验证,为研究电子商务企业中顾客群体行为提供了一个新的探索和尝试。

电子商务技术的发展与研究

由于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速发展，目前通过网络进行电子商务活动已经越来越普遍，电子商务的效益与优越性已经得到人们的公认，但如何推进其发展却远未形成共识，该文讨论了电子商务的发展趋势、系统模型和工作流程，所涉及的一些关键技术以及需要解决的问题。

综合用户偏好模型和BP神经网络的个性化推荐

个性化推荐是目前解决电子商务中产品信息过载问题的有效工具之一。对综合用户偏好模型和BP神经网络的个性化推荐算法进行了研究。具体讨论了如何建立用户偏好模型,采用神经网络训练得到目标用户的偏好模型,通过Movielens数据库验证该模型的有效性。提出了一个基于内容的个性化推荐算法。

评价离散度敏感的P2P交易系统信任模型

提出了一种评价离散度敏感的P2P电子交易系统信任模型,该模型引入了基于推荐节点数量和推荐信息离散程度的全局声誉信度概念,以及直接声誉的相对信度概念,并给出了基于信度的信任度计算方法。通过仿真实验和分析,验证了该信任模型的有效性和抗恶意节点能力。与EigenRep进行比较,表明该文模型在抗恶意节点攻击能力上有了显著提高。

双渠道两阶段供应链网络均衡模型

研究了在电子商务环境下产品存在现货市场时,由供应商和制造商组成的两层供应链网络在两阶段交易情况下的均衡问题。模型考虑了供应链同一层次企业间存在竞争和不同层次企业间存在交易成本的情况,研究了两阶段交易网络均衡问题,建立了供应商和制造商的决策模型,给出了求解算法并做了算例分析。求解得到的均衡产量、订货量和均衡价格对供应链上企业决定生产规模和销售价格等,均有指导意义。

P2P电子商务环境下的动态安全信任管理模型

针对P2P电子商务中的信任评估问题,提出一种基于信任云的动态安全信任管理模型(TCDSTM)。TCDSTM利用云理论来刻画信任及信任等级,然后给出具有抗攻击能力的全局信任度融合算法、节点的类型识别和拓扑重构机制。理论分析和仿真实验一致表明,TCDSTM不仅可以抵御共谋、振荡等恶意攻击,而且大大提高了交易成功率。此外,该模型具有较低的通信开销。

发展中的旅游业电子商务

文章从电子商务的技术创新性质对这旅游电子商务这一新的技术创新形式作了初步研究 ,讨论了其在发展过程中出现的一些问题及对策 ,以及解决这些问题的方法 ,这将有助于我们全面准确地认识和理解这一新生事物 ,促进旅游电子商务在我国的健康发展 ,充分发挥其在电子信息技术产业化中的作用。

使用BP神经网络缓解协同过滤推荐算法的稀疏性问题

推荐质量低是协同过滤推荐技术面临的主要难题之一.数据集的极端稀疏是造成推荐质量低的主要原因之一.常见的降维法和智能Agent法虽然某种程度上能缓解这个问题,但会导致信息损失和适应性等问题.设计了一个新的协同过滤算法,根据用户评分向量交集大小选择候选最近邻居集,采用BP神经网络预测用户对项的评分,减小候选最近邻数据集的稀疏性.该算法避免了降维法和智能Agent法的缺点,而且实验结果表明,该方法能提高预测值的准确度,从而提高协同过滤推荐系统的推荐质量.

电子商务及相关技术

本文分析了电子商务的进展及其带来的深远影响，论述了它所涉及的主要技术及解决方案，以及我们应如何把握这次新的机遇。

基于神经网络和SNA的C2C电子商务信誉欺诈识别研究

互联网中信誉欺诈行为严重影响了C2C电子商务的发展。如何有效识别互联网上的信誉欺诈商户是当前的研究热点。阐述了将基于交易历史的社会网络分析用于构建C2C电子商务信誉欺诈识别指标体系的原理及过程,通过使用LVQ神经网络对雅虎奇摩拍卖网采集的大量用户交易数据进行分类,有效识别出控制多个虚假账户以达到信用累计目的的信誉欺诈商户,对维护C2C电子商务交易的稳定性具有重要意义。

电商系网络银行的金融生态问题探析

我国电子商务公司已经积累了大量互联网金融的沉淀资本,一旦网络银行获准试点,其很有可能率先起跑。本文从分析此类电商系网络银行一旦成立,其在开户、资金来源、资金供给方面与第三方支付平台、传统商业银行间形成的独特"脸谱关系"入手,研究电商系网络银行所处的生态环境,即参与各方间的竞争合作关系,以及可能产生的风险。在此基础上,从宏、微观两个方面提出防范该类风险、促进电商系网络银行健康发展的政策建议。