基于模糊聚类的电子商务用户数据挖掘研究
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  • 英文篇名:Research on E-commerce User Data Mining Based on Fuzzy Clustering
  • 作者:王越
  • 英文作者:Wang Yue;Shandong Labor Vocational and Technical College;
  • 关键词:模糊聚类 ; 遗传算法 ; 电子商务 ; 数据挖掘
  • 英文关键词:fuzzy clustering;;genetic algorithm;;electronic commerce;;data mining
  • 中文刊名:XXDL
  • 英文刊名:China Computer & Communication
  • 机构:山东劳动职业技术学院;
  • 出版日期:2019-02-15
  • 出版单位:信息电脑(理论版)
  • 年:2019
  • 期:No.421
  • 语种:中文;
  • 页:XXDL201903029
  • 页数:2
  • CN:03
  • ISSN:11-2697/TP
  • 分类号:72-73
摘要
随着互联网经济产业发展规模的突飞猛进,电子商务呈现着爆炸式发展态势。而电子商务用户数据也开始暴增,这些由用户创造的数据远超出了当前人力处理的范围。因此,研究了将模糊聚类算法应用于电子商务用户数据的挖掘处理中,通过遗传算法改进的模糊C均值聚类,处理庞大的电子商务用户数据,挖掘电子商务核心资源的商业价值,从而实现精准营销。
        development, and the user data of e-commerce is also increasing sharply. These data created by users are far beyond the scope of current human resources. This paper focuses on how to apply the fuzzy clustering algorithm to the mining and processing of e-commerce user data. Through the improved fuzzy C-means clustering based on genetic algorithm, the huge e-commerce user data are processed, and the commercial value of e-commerce core resources is excavated, so as to achieve precision marketing.
引文
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