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精准营销相关论文范文资料,与用于电子商务平台精准营销的数据挖掘算法需求综述相关论文摘要怎么写
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异常检测孤立点和异常值是与整体数据行为特征不一致的数据,孤立点和异常值在数据挖掘中通常表现为分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等,对这些偏差进行检测很有意义,在电子商务数据挖掘的一些业务中其能反映出外界市场变化的客观反应,如当网站PV减少的时候需要对搜索来源、直接访问量、搜索关 键 词等进行分析,及时发现市场变化,做出相应调整.
4用于电子商务平台精准营销的数据挖掘算法研究
目前在电子商务平台精准营销中应用的数据挖掘算法基本覆盖了数据挖掘算法中的聚类算法、分类和预测算法、关联规则算法这三个类别,本文对其概念、使用范围和算法进行了综述和分析.[4]
4.1聚类算法
聚类分析是精准营销中比较基础和比较重要的算法之一,聚类算法可以实现针对目标群体的多指标群体划分,这些分类往往是精准营销的基础和核心,只有正确地进行分类,精准营销的业务需求才能有效地开展,其业务场景主要如下：一是目标客户群的分类；二是不同产品的价值组合（交叉销售）；三是孤立点、异常值的探测和发现.该算法可以分为划分方法、层次方法、基于密度的方法和基于网格的方法及数据来源.
4.2分类和预测算法
分类和预测是数据分析的两种形式,主要用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势,分类算法主要用来预测数据对象的离散类别,预测方法用于预测数据对象的连续取值.分类算法主要应用的业务范围包括：一是按照既定的标签或目的对客户进行分类以便寻找不同种类用户的特征；二是利用分类算法得出的反常实例揭示异常现象,常用算法包括决策树、KNN法、SVM法、VSM法、贝叶斯法、神经网络等,预测算法主要应用的业务范围是预测客户访问行为、商品销售小预测等,算法主要包括线性回归、多元回归、非线性回归等.
4.3关联规则算法
关联分析,关联规则算法主要是发现不同项之间的相关性,利用关联规则可以发现存在在数据库中的可被发现的两个或多个变量取值之间存在的规律性.在电子商务精准营销中,其业务场景主要如下：一是发现访问页面之间的关联规则；二是找出客户可能会感兴趣的商品推荐；三是商品智能推荐.关联规则算法在精准营销中应用较为广泛的是Apriori算法、协同过滤算法等.
5结论
随着电子商务和数据挖掘技术的继续发展,用户的需求会越来越丰富,精准营销理论也会随之愈加深化,国内外学者对电子商务平台中精准营销的业务理解和分析思路也会更加精确和成熟,满足精准营销需求的数据挖掘的研究算法也会更加灵活,在应用中对业务提升的效果也将愈加显著.
参考文献：
[1]李维胜,蒋绪军.电子商务精准营销对策研究[J].开发研究,2013（2）：46-49+96.
[2]刘金勇.Web数据挖掘在电子商务中的研究应用[J].网络安全技术与应用,2013（9）：25-26.
[3]谭恒松.中小企业移动电子商务精准营销策略研究[J].中国商贸,2013（28）：87-88.
[4]张鸽.论精准营销在电子商务中的应用[J].长沙民政职业技术学院学报,2013（4）：45-46.
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