免费论文摘要：电子商城中的数据发掘本领接洽

电子商务因其便当性、百般性正遭到越来越多人的承认，而且正渐渐代替保守购物办法，变成暂时新兴的贸易范围。然而，跟着行业的兴盛，行业内部的比赛者连接减少，各大电子商务网站（电子商城）之间的比赛也变得越来越剧烈，为了从如许剧烈的比赛中锋芒毕露，电子商城须要对存户的购置风气、欣赏爱好越发的领会，须要为商家供给透彻的商品谍报消息，并能扶助商家举行计划。同声，电子商城中生存洪量数据，普遍的统计本领很难高效的获得到有效消息，两上面贯串，使得数据发掘本领的引入变得瓜熟蒂落。正文从电子商城的本质需要动身，接洽了第四次主要模块，辨别是：绑缚出卖模块，在线引荐模块，冷抢手商品模块和商品订价模块。这第四次主要模块不妨很好的扶助电子商城革新存户购物领会，减少穿插出卖收入，而且为商家供给灵验的计划消息。绑缚出卖模块和在线引荐模块都用到了数据发掘中的关系准则领会，而且对关系准则的典范Apriori算法举行了矫正优化，沿用了鉴于散列本领的Apriori算法。冷抢手商品用到了数据发掘中的分门别类领会，沿用了SPRINT计划树算法，运用商品的多重属性对商品举行分门别类，最后获得冷门商品和抢手商品。商品订价模块则是用到了猜测领会，沿用鉴于迩来邻聚类的RBF神经搜集算法，而且对保守的迩来邻聚类RBF搜集举行了矫正，动静的安排隐含层重心向量。而后，经过矫正的RBF神经搜集来猜测商品收益与订价等成分的联系，扶助商家订价。 结果，之上述接洽为普通，在电子商城名目中实行了四个模块的功效，而且过程局部试验表白，那些模块完备确定的可行性和参考价格。

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