網(wǎng)絡團購是近年來興起的一種基于網(wǎng)絡的商業(yè)模式,最早為大眾所知的是2008年成立的團購網(wǎng)站Groupon。目前,團購網(wǎng)站之間的競爭非常激烈,我們必須適應當前在線團購的形勢特點,解決好在線團購活動中出現(xiàn)的問題。 隨著團購網(wǎng)站交易記錄的逐漸遞增,歷史數(shù)據(jù)量越來越龐大,而這些數(shù)據(jù)只是堆積在系統(tǒng)中,并沒有得到有效的利用,挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息的功能還很欠缺。因此將數(shù)據(jù)挖掘技術引入到團購網(wǎng)站的管理之中,利用數(shù)據(jù)挖掘技術對團購網(wǎng)站的現(xiàn)存數(shù)據(jù)進行分析,進而為商家、用戶和管理人員提供服務就成為團購網(wǎng)站在發(fā)展過程中面臨的新的課題。鑒于上述出現(xiàn)的問題和需求,我們將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于團購網(wǎng)站,研究并開發(fā)了一套具有在線數(shù)據(jù)挖掘功能的團購網(wǎng)站系統(tǒng)。本文的主要工作和成果如下： 1.建立了一個團購網(wǎng)站系統(tǒng),實現(xiàn)了一般團購網(wǎng)站的基本功能； 2.在系統(tǒng)上增加了在線關聯(lián)規(guī)則挖掘的功能,能夠將關聯(lián)規(guī)則挖掘的結果自動應用到用戶推薦上,通過向用戶推薦其最有可能感興趣的團購項目,可以有效提高網(wǎng)站的交易量； 3.系統(tǒng)中增加了在線聚類分析的功能,通過聚類分析可以將用戶歸類到不同的類別,網(wǎng)站可以針對不同類別... 

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文組織結構
第2章 系統(tǒng)分析與總體設計
    2.1 系統(tǒng)需求分析
        2.1.1 系統(tǒng)設計目標
        2.1.2 系統(tǒng)功能分析
    2.2 系統(tǒng)總體設計
        2.2.1 系統(tǒng)設計原則
        2.2.2 系統(tǒng)結構設計
        2.2.3 系統(tǒng)功能設計
        2.2.4 數(shù)據(jù)庫總體設計
    2.3 系統(tǒng)特色功能
        2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘功能
        2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘過程
        2.3.3 團購網(wǎng)站中數(shù)據(jù)挖掘的作用
        2.3.4 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘
第3章 系統(tǒng)詳細設計與實現(xiàn)
    3.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
        3.1.1 服務器端開發(fā)環(huán)境
        3.1.2 系統(tǒng)開發(fā)語言
        3.1.3 服務器軟件
        3.1.4 數(shù)據(jù)庫軟件
    3.2 數(shù)據(jù)庫表設計
        3.2.1 管理員信息表
        3.2.2 注冊用戶表
        3.2.3 團購項目表
        3.2.4 訂單表
    3.3 普通用戶功能實現(xiàn)
        3.3.1 用戶團購流程介紹
        3.3.2 前臺首頁設計
        3.3.3 用戶注冊流程設計
        3.3.4 團購流程設計
    3.4 后臺管理功能實現(xiàn)
        3.4.1 后臺管理內(nèi)容
        3.4.2 商品管理模塊
        3.4.3 促銷信息管理
第4章 數(shù)據(jù)挖掘技術在系統(tǒng)中的應用
    4.1 關聯(lián)規(guī)則挖掘在商品推薦中的應用
        4.1.1 關聯(lián)規(guī)則挖掘原理
        4.1.2 關聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟與算法
        4.1.3 關聯(lián)規(guī)則挖掘在系統(tǒng)中的實現(xiàn)
    4.2 聚類分析在促銷方案優(yōu)化中的應用
        4.2.1 聚類分析概念
        4.2.2 聚類分析算法
        4.2.3 聚類分析在系統(tǒng)中的應用
    4.3 統(tǒng)計與預測和決策支持
        4.3.1 統(tǒng)計在系統(tǒng)中的應用
        4.3.2 預測在系統(tǒng)中的應用
    4.4 離線挖掘接口數(shù)據(jù)導出
第5章 總結與展望
    5.1 總結
    5.2 展望
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]決策樹算法在團購商品銷售預測中的應用[J]. 費斐,葉楓.  計算機系統(tǒng)應用. 2013(02)
[2]關聯(lián)規(guī)則挖掘AprioriHybrid算法的研究和改進[J]. 秦吉勝,宋瀚濤.  計算機工程. 2004(17)
[3]基于模糊分類關聯(lián)規(guī)則的分類系統(tǒng)[J]. 鄒曉峰,陸建江,宋自林.  計算機研究與發(fā)展. 2003(05)
[4]一種劃分多值屬性的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法[J]. 楊明,孫志揮.  計算機工程. 2002(06)
[5]關系表中聯(lián)系規(guī)則挖掘的設計和實現(xiàn)[J]. 董淳,王敏慧,李孟恒,王寧.  計算機工程. 1999(01)

博士論文
[1]虛擬社群信任對消費者網(wǎng)絡團購意愿影響之研究[D]. 張夷君.復旦大學 2010
[2]電子商務模式下的顧客行為特征提取及利潤挖掘[D]. 張志宏.天津大學 2010
[3]序列模式挖掘方法及Web使用挖掘研究[D]. 楊鈐雯.天津大學 2010

碩士論文
[1]團購商品個性化推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 劉超峰.浙江工業(yè)大學 2012
[2]基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡團購選品研究[D]. 費斐.浙江工業(yè)大學 2012
[3]關聯(lián)規(guī)則算法研究及在股市中的應用[D]. 何云峰.西南交通大學 2006



本文編號：3732366