web数据挖掘在电商商品推荐的应用
近年来,随着网络科技以及移动客户端的快速发展,加速了网购用户的热潮,电子商务的发展已经成为影响经济的关键因素,同时用户在网购过程中,产生大量的用户访问数据和交易数据,电子商务网站迫切需要对自身的数据信息和相关联数据进行挖掘从中获取有用的数据以便生成与客户需求相适应的商品推荐.首先,介绍了当前Web数据挖掘在电子商务的应用,主要集中在物品个性化推荐,根据其推荐方法不同,有不同类别的个性化推荐系统,各有优缺点.当前电子商务网站最主要的还是在基于用户和物品的关联规则推荐.其次,介绍聚类算法在客户群划分上的应用,对客户交易数据进行处理,实现聚类法对其进行分类,根据每类具有的特性对客户进行聚类分析,从而提供商业指导,对客户的喜好偏爱以及商品价格消费区间,将客户划分更加明细,更好地进行商品推荐.
电子商务、数据挖掘、聚类算法、CRM
2020-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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