数据挖掘在网上购物系统中的应用研究

摘 要 随着信息时代的到来，Internet正飞速发展着，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台，随之而生的网上购物系统这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式，因此网上购物也已经成为人们主要的购物方式之一。我们只需联网操作不出家门即可获得较为满意的商品。然而，随着信息数量的激增，使得网上购物变得复杂，耗时。那么消费者如何才能更便捷更满意地从海量推销产品中买到所需商品；销售者如何才能吸引更多的客户前来购买自家产品，已成为一个亟待解决的问题。一个好的购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。 本文从关联规则和数据分类这两种常用数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和客户信用度分类的功能模型。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与网购数据的结合，是这个购物系统的核心技术。 本课题基于JBulider或Eclipse平台，采用决策树分类算法和Apriori关联规则挖掘算法，对网上购物系统进行购物篮分析，并生成潜在客户的信用度评估。最后应产生具有一定兴趣度及可信度的评估模型并将结果可视化。 关键词：网上购物系统，数据挖掘，关联规则发现，分类规则发现 目? 录目? 录??? 3第一章??? 研究背景??? 51.1关联规则研究现状??? 51.2关联规则研究发展趋势??? 61.3关联规则的支持度和置信度??? 71.4数据挖掘在网上购物系统中的应用研究发展趋势??? 8第二章 数据挖掘基本理论??? 112.1数据挖掘的产生及定义??? 122.2数据挖掘的应用范围??? 12第三章? 购物篮分析的基本理论和方法??? 173.1基本概念??? 193.2算法详解??? 213.3 决策树相关意义??? 22第四章? 数据挖掘在网上购物系统中??? 254.1基本技术??? 254.2数据挖掘简介??? 294.3关联规则概述??? 294.3.1关联规则的基本概念??? 304.3.2关联规则的分类??? 32第五章? 系统总体分析与设计??? 345.1系统开发运行环境??? 345.2系统数据库设计??? 345.2.1购物车主表??? 345.2.2购物车从表??? 355.2.3查询信息主表??? 363.2.4查询信息从表??? 365.3系统模块设计??? 37第六章? 系统详细设计??? 386.1购物篮清单??? 386.1.1按购物车清单查询??? 386.1.1按物品查询??? 386.2数据挖掘??? 406.3历史记录查询??? 42参考文献??? 44致谢??? 47 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.5pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; font-family:"Calibri","sans-serif"; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-font-kerning:1.0pt;}