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针对使用电子商务网站系统时,大多数用户喜欢匿名浏览商品,部分用户可能会选择一些商品直到结帐时才登陆以确认身份,此时将会涉及到将匿名用户的数据迁移到登陆用户数据的问题。提出使用Profile保存用户数据,以及由匿名用户转变为登录用户过程中购物车迁移的程序实现方法。 相似文献
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通过构建网上书城销售系统,运用Web数据挖掘技术对电子商务网站进行分析,使用K-均值聚类分析方法对客户的购买数量、购买书籍的类型、购买书籍时的浏览深度及客户的回访率进行分析研究。采用SPSS软件进行验证,实验结果表明,使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群,以此为依据完善和优化网站结构。 相似文献
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利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。 相似文献
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随着网上购物在我国爆发式的发展,电子商务网站利用推荐系统向潜在购买用户提供针对性的购买建议。根据用户历史操作记录与商品历史被操作记录,使用适合的算法进行特征分类,取得用户行为特征和商品特性,从而进行针对性的推荐,提高推荐准确率与提升推荐商品的全面性,从而使推荐系统发挥最大的效益,使消费者购物成功率提高、满意度提升,使商家销售量提高、宣传成本降低。 相似文献
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Web使用模式挖掘及其在电子商务领域的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
Web使用模式挖掘是Web数据挖掘领域一个重要的应用，对于个性化电子商务网站中发现用户行为特征具有重要的意义。本文首先介绍使用模式挖掘，然后分析了使用模式挖掘在电子商务领域的应用．从而指导电子商务网站资源的组织和分配。 相似文献
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本文利用超市商品流通数据,采用SPSS Clementine软件中的CARMA关联规则模型,对销售商品进行挖掘分析,找出商品之间的关系,为超市商品管理提供决策依据。 相似文献
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提出一种B2C模式下商品数据降维挖掘处理的商品推荐及实现方法,在B2C模式多层购物体系下,采用被动时间反转镜技术建构多维商品数据的降维模型,采用数据挖掘的方法提取用户在网站上浏览信息,留言信息等,综合对信息进行数据挖掘处理,提取用户最关心的信息,然后对相应的用户推荐相应类型的商品,从而大大提高B2C模式下电子商务的交易成功率;采用一种商品在北京市的分布作为研究对象比较推荐前后的商品覆盖率,结果显示,基于数据挖掘的B2C模式下商品推荐将商品覆盖率提高了66%。研究成果展示了在电子商务管理的良好的应用前景和价值。 相似文献
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在大数据时代下,来自社会化电子商务平台的信息不仅影响着消费者的购买行为,同时也为商户在商品运营和管理方面提供了重要的数据基础。本文首先分析了三类社会化电子商务网站的信息类型及其在产品创新、市场营销创新和服务创新方面的局限性。然后,提出了通过信息增值引导产生产品创新、市场营销创新及服务创新,以增强企业竞争力的信息服务模型,最后以韩都衣舍为例进一步阐述信息增值服务模式的应用。 相似文献
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信息管理专家努力对各类网站的功能及服务进行多维评估,但是研究视角多囿于传统服务领域的网站评估模型和工具的优化比较以及服务质量与用户满意度之间的考量。本论文融入用户风险感知变量,以用户服务质量为理论依据,探究应急网站信息服务质量跨层次效应。综合现有研究成果,对融入风险感知的用户购买意向及应急网站信息服务质量提出新的解释。鉴于风险感知因素的引入和应急网站的链接,探究网站信息服务质量对融合风险感知的用户购买意向的改变,提出提高应急网站信息服务交互效应水平的新见解。 相似文献