数据挖掘技术在电子商务网站中的应用

数据挖掘技术在电子商务网站中的应用点击下载

当用户和电子商务的商家充分享受电子商务的快捷和方便时,他们同时面临着某些新的题目。一方面,用户面对网站上提供的琳琅满目的众多商品,他们只对其中的一部分商品感爱好。用户要实现一次的购买,就必须浏览很多不相关的网页,在众多的商品分类中找到自己所需要的商品;另一方面,商家面对众多的用户,不知道他们对商品的爱好和要求是什么。因此,电子商务的商家无法及时调整网站的页面结构,提供给所有的用户是千篇一律的界面。缺乏个性化服务己经成为制约电子商务发展的关键题目。基于Web数据挖掘技术的电子商务推荐系统提供了一种有效的解决方法。 　　推荐系统就是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息、商品的程序。电子商务推荐系统能够直接与用户交互,模拟商店销售职员向用户提供商品推荐,帮助用户找到所需商品,从而顺利完成购买过程。从用户角度来看,电子商务推荐系统通过对收集到的用户的访问行为、访问频度、访问内容等浏览信息进行挖掘,提取用户的特征,获取用户访问Web的模式,动态地调整页面结构,为用户实现主动推荐,提供个性化服务;从企业角度来看,企业希看能够获取用户的访问规律,以帮助企业确定顾客消费的生命周期,针对不同的产品制定相应的营销策略,进一步优化网站的组织结构和服务方式,以进步网站的效率。推荐系统在帮助了客户的同时也进步了顾客对商务活动的满足度,换来对商务网站的进一步支持。 　　 　　一、推荐系统在电子商务活动中的作用 　　 　　一般说来,推荐系统在电子商务活动中的作用可以回纳为以下几点: 　　1、把浏览者转变成购买者 　　己有明确购物目标的客户也许可以借助检索系统找到自己需要的东西,但对于大多数只是四处走走看一看的冲浪者,或是对自己的需要比较模糊的购买者,很难有耐心在几十页长的商品目录逐项查找是否有自己感爱好的东西。而推荐系统通过合适的推荐,可以将一个浏览者变为购买者。