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数据挖掘在网上购物系统中的应用研究

编辑:admin    来源:未知    作者:admin

摘要:在Internet飞速发展的今天,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。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。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
2.选题背景及其意义
近年来,Internet使计算机、网络、通信合而为一。网络经济、注意力经济等新概念的出现,以其巨大的社会效益和极富挑战与机遇的内涵,成为信息科学最引人注目的研究课题。然而,网络在快捷、方便地带来大量信息的同时,也带来了一大堆的问题:诸如信息过量难以消化;信息真假难以辨识;信息安全难以保证;信息形式不一致,难以统一处理等等。如何快速、准确地获得有价值的网络信息,如何理解已有的历史数据并用于预测未来的行为,如何从这些海量数据中发现知识,导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。知识发现(Knowledge Discovery,简称KD)和数据挖掘(Data Mining,简称DM)是集统计学、人工知识、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术的一个交叉性的研究领域。知识是当今世界一种最重要的财富。数据库中的知识发现Knowledge Discovery in Database,即KDD)方法和数据挖掘技术,近几年受到人们的高度重视,并对其进行了深入的研究,得到了许多有效的方法和技术。
3.研究内容
本课题基于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。
 3.1 Apriori关联规则挖掘算法在网上购物系统中的应用
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。它的基本思想首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第一步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则是我们研究的内容,通过学习关联规则发现顾客购物中潜在的信息。

3.2 决策树分类算法在网上购物系统中的应用
数据分类是数据挖掘的主要内容之一,主要是通过分析训练数据样本,产生关于类别的精确描述。这种类别通常由分类规则组成,可以用来对未来的数据进行分类和预测。数据分类(data classfication)是一个两个步骤的过程:第1步,建立一个模型,描述给定的数据的数据类集或概念集(简称训练集)。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。每个元组属于一个预定义的类,由类标号属性确定。用于建立模型的元组集称为训练数据集,其中每个元组称为训练样本。由于给出了类标号属性,因此该步骤又称为有指导的学习。如果训练样本的类标号是未知的,则称为无指导的学习(聚类)。学习模型可用分类规则、决策树和数学公式的形式给出。第2步:使用模型对数据进行分类。包括评估模型的分类准确性以及对类标号未知的元组按模型进行分类。我们希望应用决策树算法对现有的购物数据进行评估,并对顾客的信誉度来进行评价。
6.预期成果及其可能的创新点
预期成果:生成可视化的购物篮分析评估模型,该模型可以实现数据预览,数据查询,数据预处理和关联规则挖掘等功能。
数据预览:查看数据库的原始数据格式。
数据查询:根据条件查找符合要求的记录。
数据预处理:对挖掘的数据对象进行“剪裁”、去噪等处理。
可能的创新点:应用数据挖掘技术对消费者购物行为的分析,来对网上商品进行合理的摆放以及对网上商铺进行合理的布局,并进一步分析潜在客户,可以为网上购物系统创造更多的利润。
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