数据挖掘在农业电子商务中的应用

浅谈农业电子商务发展

浅谈农业电子商务发展２０１６年的国家“十三五”规划明确指出了农业现代化的发展方向，促进农业实现标准化与信息化是实现农业现代化的核心所在。现阶段，我国农业领域的供需结构出现严重失衡，一般农产品供明显大于求，但是高端农产品却是供不应求。在农产品供应链管理中，有效利用互联网信息化技术能够促进农业生产要素配置效率的提升，还能够更进一步满足消费者的多元化需求，进而实现农业发展方式的快速转变，以此推动农业现代化进程不断加快。在我国互联网＋战略中，实现其与农业的有机结合备受社会各界积极关注。所谓互联网与农业有机结合实际上就是将各种信息化网络技术融入到农业整个流程，创新以信息化平台为基础的现代化农业模式，而其基于农业电子商务实现发展。因此，探究以农业供应链为基础的农业电子商务发展具有十分重要的现实意义。１农业供应链的发展态势１.１农产品线上交易规模明显扩大农产品电子商务交易规模逐渐扩大，并超额完成目标，就淘宝网而言，每年农产品交易量都会大幅度增长，在所有类型增长速度中占据首位，以此形成了农产品网络交易良好局面。１.２供应链明显缩减基于网络经济的农产品把一、二级批发和零售集中在电子商务平台上，农民或者加工厂自行购建电子商务平台，直接自行销售农产品。由此可见，整个农业供应链的长度被明显缩减，农产品流通时间缩短，成本随之降低，效率却有了较大提升。１.３生产经营模式更加有效网络平台经济的关键性特点就是基于平台集中供应链的所有节

点，实现信息在线实时共享。农产品电子商务既可以快速把产品信息传输给客户，又可以将客户所需信息及时传输给上游节点企业。网络商业模式在农业电子商务中得到有效应用，即Ｃ２Ｂ，农产品供应商基于网络平台推出产品，消费者融资确定购买需求，销售者根据需求进行农产品生产加工销售。１.４农产品物流行业发展迅速农产品网络交易量的扩大推动了物流行业的迅速发展，但目前农产品物流成本还相对较高。相关部门明确指出，构建健全的农村物流体系，实行快递到村，推行农村综合服务社、超市、快递网点等各种基层物流节点建设，鼓励物流企业快递业务向农村延伸。２农业电子商务存在的问题２.１信息化水平低农村信息化水平较低，信息化建设中依旧存在许多问题，即农民的信息意识较弱，资源状况差，服务水平不高。大多数农村留守农民对网络缺乏充分了解，对电子商务的认知与了解更是浅显，这就直接阻碍了电子商务的进一步发展。２.２交易平台商业模式同质现象严重大部分与农业相关的电子商务交易平台商业模式的同质化太过严重，缺乏较好的创新能力，客户的转化率成本太高，需要大力投资才能够保持平台运营的稳定性与有序性。我国农业类型的电子商务平台的终端用户是经销商与农户，其相当部分文化水平较低，尚未经过专业培训，信息化素养相对较低，这直接影响着电子商务平台的正常运营。２.３相关法律法规有待完善电子商务与政策、税收、隐私权与知识产权等在法律上息息相关，当前我国信息化法规政策并不健全，各个行业电子商务规则也

数据挖掘技术在电子商务中的应用

数据挖掘技术在电子商务中的应用学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名任课教师职称 2013年6月20日

数据挖掘技术在电子商务中的应用摘要：电子商务在现代商务活动中的作用正变得日趋重要，电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。由此凸显出数据挖掘的重要。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。关键词：数据挖掘；电子商务；路径分析；关联分析 1. 引言随着Internet 的普及，电子商务的兴起，人们的商务理念正在改变，在人们访问、浏览、交易,电子商务企业更新产品信息的同时, Web网上产生了大量的数据，这些数据充斥着网络，充斥着电子商务企业，充斥着客户。企业只有从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为顾客提供更好的服务，才能吸引顾客和挽留顾客，提高自己的效益。如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务，这是目前电子商务急需解决的问题。 2.电子商务和数据挖掘简介 2.1 电子商务电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。 2.2 数据挖掘技术数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。[1] 而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即Web 文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是

数据挖掘与电子商务

数据挖掘与电子商务随着网络技术和数据库技术的成熟，传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。如何对网络上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导他们的商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。一、数据挖掘概述及方法确切地说，数据挖掘( Data Mining )，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式。它融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。 1、关联分析关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如哪种产品最受欢迎、原因是什么、有多少回头客、哪些客户是最赚钱的客户、售后服务有哪些问题等知识。 2、序列模式分析

序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A,接着购买商品B,而后购买商品C,即序列24C 出现的频度较高”之类的知识，序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。 3、分类分析设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。 4、聚类分析聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。二、据据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和

Web数据挖掘在电子商务中的应用

结课论文课程名称：数据仓库与数据挖掘授课教师：徐维祥论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛学号：13120975 北京交通大学 2014年9月

Web 数据挖掘在电子商务中的应用摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。江西理工大学

农产品电子商务发展策略研究【文献综述】

文献综述农产品电子商务发展策略研究 1 研究的背景及意义农业是国民经济的基础，中国作为农业大国，物产丰富，分布广泛。农产品产值在生产总值中一直占有很大的比重，但是随着市场经济的发展，农业生产中的问题也不断凸显。例如产品营销中地域和时间的限制，农产品流通能力差，农产品季节性强等问题严重影响了农产品的发展。加入WTO后，外国农产品的不断流入，强烈动摇了本国农产品的市场地位。从长远的角度看，农产品不能只着眼于本国市场，要放眼看世界，在不断巩固国内市场的基础上积极开拓国外市场，这才是农产品的生存之路。互联网技术和电子商务新型商务模式的应用，给中国农产品的发展带来了新契机，农产品从传统的交易模式中得到解放，利用网络技术为农产品交易搭建了新平台，在网上进行农产品交易，实现农产品电子商务，对改善中国现有的农产品生产经营状态，提高农产品的国际竞争力有强大的推进作用，加快新农村建设的步伐有重大作用。 2农产品电子商务的内涵电子商务正迅速地融入并影响着农业经济的各个领域，由于电子商务使农业这个传统产业迸发出新的生命力。徐稳（2009）[1]在《湖北省农业电子商务现状与发展战略研究》一文中诠释了农业电子商务，它是指利用计算机技术、网络技术与通信技术来进行农业商务活动的一种经济运行方式，包括农业的信息化生产、农产品的网络销售与物流配送、资金的电子支付等全过程。但是，农产品电子商务并不就是农业电子商务，冯稚进（2007）[2]在《云南农产品电子商务发展研究》一文中确切阐释了农产品电子商务指的是利用简单、快捷、低成本的电子通讯方式，买卖双方不谋面地进行农产品交易活动。 3 阻碍农产品电子商务发展的因素近年来，中国学者在金融、贸易、物流等领域对电子商务进行了不同程度的研究，他们大都认为信息技术、网络技术以及电子商务的普及给农产品的发

数据挖掘在电子商务上的应用

数据挖掘在电子商务中的应用学号：姓名：班级：摘要：随着数据挖掘技术的发展和电子商务的普及，将数据挖掘技术应用到电子商务中可以解决电子商务中数据量庞大的问题，从而获得真正有价值的信息。通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用, 包括营销、电子商务系统规划和系统安全、客户关系管理以及网络广告方面的应用。关键词：数据挖掘技术；电子商务；客户关系管理引言：电子商务是网络时代的一种全新的商务模式，其由于Internet的迅速普及和发展而引起了越来越多的学者关注，研究人员希望充分发挥电子商务优势，从而获取更大的经济效益。在电子商务中采用数据挖掘的方法和思想，帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来，从而更好地为电子商务网站的客户提供更方便的服务以及指导企业决策已经成为了当前研究的热点。数据挖掘是一种全新的信息技术，其是伴随着数据库技术的发展而出现的，其融合了统计学、人工智能以及数据库等众多学科内容，借助从大量的数据中挖掘出未知、有用和有效的信息，从而更好地为电子商务网站服务。随着计算机技术、因特网技术、通讯技术的发展推动着电子商务的迅速发展，电子商务过程产生大量的电子数据，通过运用数据挖掘技术可以发现和提取这些信息中隐含的未知的有价值的信息，形成知识。如何对这些数据进行分析和挖掘，以充分了解客户的喜好、购买模式，甚至是客户一时的冲动，进而设计出满足于不同客户群体需要的个性化网站，增加自己的竞争力，似乎已变得势在必行。若想在竞争中生存和获胜，你就得比你的竞争对手更了解客户。数据挖掘是从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。在网络时代，数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来。在对电子商务网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自两个方面: 一是客户的背景信息。这部分信息主要来自客户的登记表; 二是浏览者的点击流。这部分数据主要用于考察客户的行为表现。但是，有时客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。一、数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性电子商务就是采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。电子商务由于应用了计算机网络技术，特别是因特网之后，以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。具体的优势主要有： ( 1) 服务不受时间的限制，一般可以实现的商务活动。( 2) 能实现全球的资源共享，特别B2B 的电子商务模式的发展，使得在全球采购原材料和全球销售变得更加简单和方便。( 3) 大大降低了成本。首先可以免去高昂的房租，可减去旅行费用，

《电子商务》第三章测试题

第三章现代农村电子商务测试题含答案一、判断题 1.农业是我国经济发展的重要支柱，只有大力发展农业经济，中国经济才会更健康、稳健的发展。（） 2.农村电子商务就是指农产品在网上买卖。（） 3.到2015年末，农村上网人数已超过城市。（） 4.近几年，农村上网人数在整体上网人数中所占的比例逐年增加。（） 5.农村电子商务是电子商务在农村各生产、生活环节的应用，是“互联网+农业”的具体实践形式之一。（） 6．虽然传统农业与互联网融合，但在营销、流通、资金、商业模式等各方面都不会发生变化。（） 7.虽然政府高度重视农村电子商务的发展，但大型互联网企业缺乏积极参与。（）8．近年来，以年轻人为主体的农村电商创业逐步兴起。（） 9.物流在农村“最后一公里”的问题是农村电商发展绕不开的大问题，是农村电商不得不解决的重大瓶颈。( ) 10. 当前，在我国农产品商务活动领域，电子商务的应用还处于多层次发展的初级阶段。（）二、选择题 1.从狭义上讲，下列哪项不是农村电子商务的范畴（） A、农业观光 B、农产品销售 C、农产品加工 D、农资产品购买 2.下列哪些不属于影响我国农村电子商务发展的因素（） A、电子商务相关人才缺乏 B、缺乏政策支持 C、农民对电子商务的接受度需要培养 D、物流配送体系需要完善 3.从农村电子商务的实际应用程度情况来看，下列哪种模式是电子商务应用中

较高的层次？( ) A、电子商情 B、网上交易撮合 C、电子交易 D、企业化运作 4．下列哪一项不属于体验式农村电子商务的内容？（）A、定制农业B、乡村旅游 C、农产品加工 D、农作体验三、名词解释 1．农村电子商务 2.供应链 3.休闲农业四、简答题 1.简要回答电子商务在我国的应用现状。

电子商务在我国农业中的应用分析

电子商务在我国农业中的应用分析摘要：农业电子商务是以信息技术和全球化网络系统为支撑，对农产品从生产地到顾客手上进行全方位管理的全过程。农业电子商务的发展将成为推动我国农业市场化转型，实现农业产业化的关键环节。随着计算机互联网技术的迅速发展和普及，世界各国相继开始建设国家基础信息网络，电子商务和网络经济也随之应运而生，并且受到越来越多的行业和企业的关注与参与，逐步进入高速发展阶段。电子商务是一个以Internet/Intranet(互联网/内部网)为架构,以交易双方为主题,以银行支付和结算为手段,以客户数据库为依托的全新商业模式。交易各方将自己的各类供求意愿按照一定的方式输入电子商务网络,电子商务网络根据用户的要求,在全世界范围内寻找相关信息并提供给用户多种买卖选择。农业是我国的传统弱质产业，历来存在着生产经营分散，产品竞争力不强，流通环节多，交易成本高，标准化程度低等问题。特别是近年来随着世界经济全球化进程的不断加快和中国加入WTO，我国农业所面临的小生产与大市场的矛盾将更加突出。当前，流通已成为我国农业的“软肋”，严重地制约着农业整体效益的提高。在农业领域应用电子商务，通过计算机网络和通讯技术，及时传播市场信息，帮助农业生产者特别是农民适应变化多端的市场，为我国农业发展带来如下好处：一、降低农业生产风险，促进农业产业化我国目前的农业生产基本是以家庭为单位的小规模生产，农业生产者之间基本上不存在信息交流，农户往往凭借自己往年的价格经验来选择生产项目，确定生产规模，因而导致农业生产安排被动，进而造成一些农产品的产量和价格波动较大，影响了农业生产整体的稳定性和农民的积极性。农业产业化的实质是市场化,即以市场为导向，在农产品的生产和流通过程中实现生产、加工、销售一条龙，在经济利益上依据平均利润率的产业化组织原则实现产加销一体化，即形成生产和流通利益共同体，把农户与市场联结在一起。通过电子商务强大的网络功能，跨跃时间和地域的障碍，使农产品供需双方及时沟通，农业生产者能够及时了解市场信息，根据市场需求情况合理组织生产，以避免因产量和价格的巨大波动带来的效益不稳定，降低农业生产风险。农业产业

web数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。在全球X围内，基于Internet的电子商务迅猛发展，促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据，并且将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润。利用Web数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。同时Internet是一个巨大、分布广

泛、全球性的信息资源储备库。随着上网人数的急剧增加，电子商务的蓬勃发展，各种基于互联网的商业Web站点也面临越来越激烈的竞争。Web包含了丰富和动态的超信息，以及Web页面的访问和使用信息，这也为数据挖掘提供了大量丰富的资源。[1][2] Web数据挖掘(Web Data Mining)是利用数据挖掘从Web文档及Web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。Web数据挖掘的主要目标就是从Web的访问记录中抽取用户感兴趣的模式，服务器中的访问日志，记录了关于用户访问和交互的信息，通过Web数据挖掘，就可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构，改进服务，开展有针对性的电子商务活动，以更好地满足客户的需求。 3 Web挖掘的过程和方法 3.1 Web挖掘的过程电子商务中的Web挖掘过程一般由3个主要阶段组成：数据准备、挖掘操作、结果表达和解释。

(1)数据准备：这个阶段又可分成3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊准备，这个阶段又可分成为处理数据中的遗漏等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理X围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服数据挖掘工具的局限性。 (2)数据挖掘：这个阶段进行实际的挖掘操作，包括的要点有：决定如何产生假设；选择合适的工具；发掘知识的操作；证实发现的知识。（3）结果表述和解释：根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分开来，并且通过决策支持工具提交给决策者。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复上述过程。 3.2 Web数据挖掘的方法 (1)协同过滤：协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。 (2)关联规则：关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。 (3)Web日志的聚类算法：聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象；预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；转换：消减数据维数或降维；数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法；解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2：目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

小议电子商务中准确利用数据挖掘科技.pdf

1电子商务介绍随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。 3选择数据挖掘技术的两个重要依据数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。 3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。概念描述概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如，将上一年销售增加10%的软

浅析电子商务在现代农业方面的应用(一)

浅析电子商务在现代农业方面的应用(一) 摘要：20世纪90年代以来，随着计算机互联网技术的迅速发展和普及，全球互联网用户大幅度增长，网上资源日益丰富，电子商务和网络经济也随之应运而生，并受到越来越多的国家、行业和企业的关注与参与，并逐步进入高速发展阶段。电子商务已成为企业参与全球经济竟争的重要途径。而我国又正在进行现在农业信息技术建设，电子商务也将随时代潮流更进一步深入农业发展，将更多地服务于农业。关键词：电子商务信息技术农业发展电子商务，是指商务活动的各参与方之间以电子方式在网上完成产品或服务的销售，购买和电子支付等业务交易的过程。电子商务是一种全新的商务活动模式，它充分利用互联网的易用性、广域性和互通性，实现快速可靠的网络化商务信息交流和业务交易。对大多数企业来说，电子商务有许多优势，但可用一句话概括：电子商务可以增加销售额并降低成本。因特网创造的社区将成为企业理想的目标市场，电子商务增加买卖双方销售机会和购买机会，将惠及整个社会。电子商务主要是为了满足交易需求。中国不同行业商业环境的成熟度不同，电子商务情况也就不尽相同。整体上来看，真正的电子商务在中国还是比较遥远的，但市场需求和交易信息带来的效应已经发挥了作用，很多企业因此受益。在电子商务里，除了网上真实身份需要的电子认证之外，企业信用系统和产品标准体系都是整个社会的系统工程，需要漫长的历程。安全支付和现代物流也是需要长期不断努力的。这些挑战都始终存在。还要注意把农业信息化和电子商务结合起来。要发展现代农业，自是离不开电子商务。现代农业是以生物技术和信息技术为先导的、技术高度密集的科技型产业，现代农业的生物技术、信息技术和现代工程技术不是常规农业技术一般意义上的发展，而是在分子和信息化层次上的一次重大技术突破，一个崭新的技术平台。现代农业信息技术是现代信息技术与农业科学相结合的新兴交叉学科，主要研究现代信息技术在农业领域应用的理论与方法，利用高新技术改造传统农业，为农业生产、经营管理、科学研究和技术推广提供新的思路、管理技术、试验手段和传播途径，促进传统经验型农业向现代精确型农业转变。农业信息化包括管理信息化，服务网络化，农作数字化、智能化和精准化。管理信息化和服务网络化贯穿了产前、产中和产后。如产前主要为生产规划和准备生产资料，产中主要体现在种植和养殖两大方面，产后主要体现在加工、流通和农副产品销售方面。管理信息化方面，无论是前期的资源配置和优化，中期生产的数字化、智能化和精准化上，都可以因为管理的高效和准确，而带来标准生产和规范管理。服务网络化方面，让市场和销售也变的可以预见，产品的品牌和渠道得到广泛的拓宽。我国农业是传统的弱质产业，历来存在着生产经营分散、产品竞争力不强、流通环节多、交易成本高标准化程度低等问题。特别是近年来随着世界经济全球化进程的不断加快和中国加入WTO，我国农业所面临的小生产与大市场的矛盾将更加突出。当前，流通已成为我国农业发展的致命弱点。如何建立一种市场信息流通、规范、高效的农产品流通新模式，已成为降低我国农产品交易成本，提高农业整体收益，保证农业持续稳定健康发展和促进农民增收的重大现实问题。而现代电子商务，作为一种以计算机网络为基础的商务信息平台，将会为解决以上问题提供较成熟完善的技术条件。一、以电子商务发展农业，有利于加速农业信息流通通过建立电子商务网站，利用电子商务强大的网络功能，就可以跨越时间和地域的障碍，使农产品供需双方及时沟通，使农业生产者能够及时了解市场信息，根据市场需求，情况合理组织生产，以避免因产量和价格的巨大波动带来的效益部稳定，降低农业生产风险。

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 1）文本挖掘的定义文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。 2 )文本挖掘的研究现状国外对于文本挖掘的研究开展较早，50年代末，H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想于自动分类。1960年，Maron发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作。研究主要有围绕文本的挖掘模型、文本特征抽取与文本中间表示、文本挖掘算法（如关联规则抽取、语义关系挖掘、文本聚类与主题分析、趋势分析）、文本挖掘工具等，其中首次将KDD中的只是发现模型运用于KDT。我国学术界正式引入文本挖掘的概念并开展针对中文的文本挖掘是从最近几年才开始的。从公开发表的有代表性的研究成果来看，目前我国文本挖掘研究还处于消化吸收国外相关的理论和技术与小规模实验阶段，还存在如下不足和问题： (1) 没有形成完整的适合中文信息处理的文本挖掘理论与技术框架。目前的中文文本挖掘研究只是在某些方面和某些狭窄的应用领域展开。在技术手段方面主要是借用国外针对英文语料的挖掘技术，没有针对汉语本身的特点，没有充分利用当前的中文信息处理与分析技术来构建针对中文文本的文本挖掘模型，限制了中文文本挖掘的进一步发展。 (2) 中文文本的特征提取与表示大多数采用“词袋”法，“词袋”法即提取文本高词频构成特征向量来表达文本特征。这样忽略了词在文本（句子）中担当的语法和语义角色，同样也忽略了词与词之间的顺序，致使大量有用信息丢失。而且用“词袋”法处理真实中文文本数据

农业电子商务项目策划书

农业电子商务策划书第一部分创业计划概要一、项目内容本项目主要针对我国农业发展的现状，运用日趋完善的电子商务，为农产品买卖建立网络信息服务，意在解决我国农产品业信息基础设施落后、网络化程度较低、信息的交流与共享不通畅而导致农产品产品交易困难的现状。通过网络技术，让农产品销售摆脱中间商盘剥与市场信息不通畅的问题。二、项目发展前景 1、有利的外部宏观环境国家对“三农”问题的重视，以及信息技术和电子商务的越来越深入人民生活，电子商务在我国农业得到了越来越广泛的应用：国家发改委农产品批发市场信息化、农业部对农业信息化重视和积极扶持政策，如今农业的发展可以让我国现有的经济发展水平有一个新突破；经济全球化的外力推动，更有利于农产品的出口。 2、农产品市场的自我创新需求驱动产业发展的基础是生产，但市场和流通是决定产业发展的关键环节。农产品流通不畅已经成为阻碍农业和农村经济健康发展、影响农民增收乃至农村稳定的重要因素之一。农产品的交易难及农产品的结构性、季节性、区域性过剩，从流通环节看，主要存在两个问题：一是信息不畅，盲目跟风。市场信息的形成机制和信息传播手段落后使农户缺少市场信息的指导。二是农产品交易手段单一，交易市场管理不规范。所以当务之急便是如何解决信息畅通问题，以及市场预测，尽可能避免不必要的损失。这需要创造一个平台去解决这个问题。创造一个平台去提高信息流通率，信息匹配率，商务交易率，方便这个产业的发展和扩大。三、核心运营模式 1、技术优势以Quick-find技术为基础向可搜索信息数据库或专用搜索引擎发出查询请求，对得到的结果进行查询分析，把原始的结构化数据提取出来，构造出通用的数据搜索平台，或根据客户自己对信息的需求，将90%的站点添加为数据源，同时向多个数据源发出请求，并对查询的结果提供分类检索，获得更加专业且内容更丰富的信息。