探索基于数据挖掘的CtoC模式电子商务个性化信息推荐服务应用

被引:3
作者
于红岩 [1 ]
甄宝华 [1 ]
韩雪 [2 ]
刘玉洁 [1 ]
机构
[1] 齐齐哈尔工程学院
[2] 哈尔滨顶津食品有限公司齐齐哈尔生产分公司
关键词
数据挖掘; CtoC模式; 个性化信息; 推荐服务;
D O I
暂无
中图分类号
F724.6 [电子贸易、网上贸易]; TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
随着互联网电子商务的普及和数据库技术的日渐成熟,信息量的空前增大,传统的商务模式不能有效满足个性消费者的需求,因而,传统的商务模式正向电子商务模式方向发展。各类电子商务模式应运而生,同时,各类商务网站积累了大量的用户数据信息,如何运用数据挖掘来充分利用这些信息资源,尤其是在CtoC商务模式中如何将大量的个人消费者信息转化成为有指导性的推荐服务信息,在竞争激烈的众多电子商务领域中留住更多自己的用户,进而为用户提供更多个性化的服务,最终创造更多的利润,是每一个电子商务网站非常关注的问题。针对这些问题,数据挖掘技术运用聚类分析、关联规则等方法为电子商务个性化服务提供了可行的解决方案,数据挖掘技术在电子商务个性化的应用研究中也日益成为热点。电子商务规模逐渐扩大,但是仍然无法满足用户需求不断更新的步伐,并且商城与用户合作方式的单一性不仅束缚着商城用户经营特长的充分发挥,而且还影响着客户关系战略发展。针对以上问题,本文运用数据挖掘技术对CZC电子商务模式进行分析,并发现存在的问题并给出解决建议。
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共 3 条
[1]  
推荐系统实践.[M].项亮; 编著.人民邮电出版社.2012,
[2]  
电子商务概论.[M].杨雪雁; 主编.北京大学出版社.2010,
[3]  
基于协同过滤的个性化社区推荐方法研究.[D].康雨洁.中国科学技术大学.2011, 09