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1、山东农业大学学报(自然科学版),2011,42(3):451-455JournalofShandongAgriculturalUniversity(NaturalScience)基于数据挖掘技术的B2C电子商务系统研究与实现12张增敏,谢嘉(1.南昌工程学院管理学院,江西南昌330099;2.西安交通大学机械工程学院,陕西西安710049)摘要:本文将数据挖掘技术应用到B2C电子商务,设计了B2C电子商务管理系统。B2C电子商务系统具有数据量大、数据质量差和数据种类多的特点。文中根据B2C电子商务系统
2、数据的特点,在B2C电子商务管理系统中设计了数据挖掘管理模块,采取数据挖掘技术对其数据进行预处理、数据挖掘和挖掘结果显示。并采用J2EE的B/S架构将其实现。关键词:数据挖掘;电子商务;B2C电子商务系统;数据预处理中图分类号:TP29文献标识码:A文章编号:1000-2324(2011)03-0451-05RESEARCHANDIMPLEMENTATIONOFBUSINESSTOCONSUMERELECTRONICCOMMERCESYSTEMBASEDONDATAMININGTECHNOLOGY12
3、ZHANGZeng-min,XIEJia(1.SchoolofManagement,NanchangInstituteofTechnology,Nanchang330099,China;2.SchoolofMechanicalEngineering,Xi'anJiaotongUniversity,Xi'an710049,China)Abstract:Inthispaper,BusinesstoConsumer(B2C)ElectronicCommerceSystemisdesigned,whichco
4、ntainstheB2CElectronicCommerceManagementSystemusingdataminingtechnology.AccordingtothecharacteristicofB2CE-commercesystemthatthequantityofdataislarge,thequalityofdataispoorandthedatatypesismass,theB2CE-commercemanagementsubsystemisdesignedbasedondatamin
5、ingtechnology,whichconsistsofmodulesofdatapreprocessing,dataminingandexcavationresultsdisplaying.TheimplementationofsystemiscarriedoutthroughtheB/SstructureofJ2EE.Keywords:Datamining;electroniccommerce;B2CE-commercesystem;datapreprocessing1引言数据挖掘是一门交叉性学
6、科,融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视[2,3]化等多个领域的理论和技术。数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,即从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的,但又是潜在有用的[4]并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程。数据挖掘的方法和数学工具包括统计学、决策树、神经网[5]络、模糊逻辑、线性规划等。数据挖掘是一个包含多个处理步骤的知识发现过程,其主要内容包括数据[6]清洗、数据集成、数据选择、数据转换、数据挖掘、
7、模式评估和知识表达输出等。数据挖掘的目标就是从大量的商业数据,发现隐藏的、有价值的知识和信息,从而指导商业活动和商业决策,提高企业的核心竞争力。把先进的数据挖掘技术应用到电子商务系统中,开发出基于数据挖掘技术的电子商务系统能够加深和加强对电子商务系统数据的分析功能,为电子商务企业管理人员提供电子商务的预期信息,这样就能很好的保证电子商务网站的运行效果。收稿日期:2010-01-01基金项目:南昌工程学院青年基金项目,项目编号:2008SK001作者简介:张增敏(1974-),女,江西萍乡人,工学硕士,
8、讲师,主要研究方向:电子商务,数据挖掘,计算机网络与通信,人工智能。#452#山东农业大学学报(自然科学版)第42卷2B2C电子商务系统数据的特点B2C电子商务系统的数据不仅包括客户在B2C电子商务网站上的交易数据,还包括客户的注册信息数据和商品信息等数据。B2C电子商务系统的数据有如下特点:2.1数据量大B2C电子商务系统建立各种信息资源的数据库的目的是保障电子商务活动的正常运作。一般的B2C电子商务系统数据量都非常大。B2C电子商务系统数据包括商品的
