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关联规则挖掘在天猫商城中的应用研究

作 者: 王亨杰
导 师: 肖健华
学 校: 五邑大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 电子商务 关联规则挖掘 Apriori算法 微博营销
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 68次
引 用: 0次
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内容摘要


随着Internet技术的不断发展,电子商务这一现代商业模式以其高效率、低成本和不受时空限制的特点成为企业商务活动发展的趋势。而天猫商城是亚洲最大的电子商务交易平台,其拥有近5亿的注册用户数,每天有超过6000万的固定访客,同时每天的在线商品数已经超过了8亿件,是中国电子商务网站发展的奇迹。巨大数量的用户创造了巨大的交易数据,然而从这些繁杂的交易数据中我们能得到有价值的信息却相对较少,如何能从这些交易数据中获取有利于卖家商业运作以及制定营销策略的信息成为不容忽略的重要问题。关联规则挖掘(Association Rules Mining)是通过分析每个数据,从大量数据中寻找规律的技术。该技术的出现为电子商务行为提供了强大的数据分析支持,将关联规则挖掘技术应用到大量的、复杂的交易数据中去,才能体现出关联规则挖掘技术的研究价值,毫无疑问电子商务是数据挖掘应用的最佳对象。通过对交易数据的挖掘,如商品的交易数量,交易种类,交易时间等,提取相关的交易知识,将复杂,无序的交易数据,变成卖家分析市场,制定经营策略,管理客户关系的有力依据,从而实现电子商务活动的真正价值。论文讨论了关联规则挖掘中的主要算法之一,Apriori算法,分析了该算法在挖掘大量交易数据中的具体实现过程。通过记录大量的天猫商城交易数据,建立交易数据事务数据库,分别从买家和商品两个角度进行讨论,对实际数据进行算法应用分析,结合实例证明了该算法在电子商务数据应用关联规则挖掘中的有效性,并根据算法挖掘得到的关联规则,结合微博营销的方式,最终达到提升销售的效果。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
    1.2.1 国外研究现状  10-11
    1.2.2 国内研究现状  11-12
    1.2.3 总结  12
  1.3 研究内容  12-13
  1.4 研究方法及创新点  13
  1.5 科研项目支持  13-15
第二章 关联规则数据挖掘技术  15-26
  2.1 数据挖掘  15-19
    2.1.1 数据挖掘的基本概念  16-18
    2.1.2 数据挖掘的任务  18-19
  2.2 关联规则挖掘  19-26
    2.2.1 关联规则挖掘的基本概念  20-21
    2.2.2 关联规则的分类  21-22
    2.2.3 关联规则挖掘的过程  22-23
    2.2.4 关联规则挖掘算法  23-26
第三章 基于交易数据的关联规则挖掘  26-32
  3.1 交易数据的潜在价值  26-28
    3.1.1 交易数据的横向价值  27
    3.1.2 交易数据的纵向价值  27-28
  3.2 交易数据中的关联规则挖掘  28-32
    3.2.1 理解商业目的  29
    3.2.2 数据准备  29-30
    3.2.3 算法选择  30
    3.2.4 规则的产生和解释  30-32
第四章 实证分析  32-41
  4.1 实证对象  32
  4.2 数据处理  32-37
    4.2.1 数据选择  32-33
    4.2.2 数据清理  33-34
    4.2.3 数据变换  34-37
  4.3 数据挖掘  37-39
  4.4 挖掘结果分析  39-41
第五章 针对关联规则的微博营销  41-48
  5.1 现有营销方式及不足  41-42
  5.2 微博营销  42-45
    5.2.1 微博的概念  42
    5.2.2 微博价值  42-43
    5.2.3 微博营销的概念  43-45
  5.3 关联规则挖掘和微博营销的结合  45-48
    5.3.1 商家微博的建立  45-46
    5.3.2 基于关联规则的微博营销  46
    5.3.3 基于关联规则的微博营销模型  46-48
总结和展望  48-50
参考文献  50-53
攻读硕士学位期间发表论文  53-54
致谢  54

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