数据挖掘技术论文【通用多篇】[前言]数据挖掘技术论文【通用多篇】为的会员投稿推荐，但愿对你的学习工作带来帮助。数据挖掘论文篇一[论文摘要]在电子商务中，数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，帮助企业做出正确的决策。本文对目前电子商务中的Web数据挖掘方法进行了总结，并对电子商务中的Web数据对象进行了分类，对网络数据挖掘的作用进行了分析，为今后电子商务中实用Web数据挖掘软件的开发与应用提供了参考。一、电子商务和数据挖掘简介电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上银行、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。数据挖掘(DataMining)是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。数据挖掘主要是为了帮助商业用户处理大量存在的数据，发现其后隐含的规律性，同时将其模型化，来完成辅助决策的作用。它要求从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识。数据挖掘的过程有时也叫知识发现的过程。而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即Web文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术涉及到Internet技术学、人工智能、计算机语言、信息学、统计学等多个领域。二、Web数据挖掘对象的分类Web数据有3种类型：HTML标记的Web文档数据，Web文档内连接的结构数据和用户访问数据。按照对应的数据类型，Web挖掘可以分为3类：1.Web内容挖掘：就是从Web文档或其描述中筛选知识的过程。2.Web结构挖掘：就是从Web的组织结构和链接关系中推导知识。它的目的是通过聚类和分析网页的链接，发现网页的结构和有用的模式，找出权威网页。3.Web使用记录挖掘：就是指通过挖掘存储在Web上的访问日志，来发现用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息的过程。三、电子商务中数据挖掘的方法针对电子商务中不同的挖掘目标可以采用不同的数据挖掘方法，数据挖掘的方法有很多，主要包括下面3大类：统计分析或数据分析，知识发现，基于预测模型的挖掘方法等。1.统计分析。统计分析主要用于检查数据中的数学规律，然后利用统计模型和数学模型来解释这些规律。通常使用的方法有线性分析和非线性分析、连续回归分析和逻辑回归分析、单变量和多变量分析，以及时间序列分析等。统计分析方法有助于查找大量数据间的关系，例如，识别时间序列数据中的模式、异常数据等，帮助选择适用于数据的恰当的统计模型，包括多维表、剖分、排序，同时应生成恰当的图表提供给分析人员，统计功能是通过相应的统计工具来完成回归分析、多变量分析等，数据管理用于查找详细数据，浏览子集，删除冗余等。2.知识发现。知识发现源于人工智能和机器学习，它利用一种数据搜寻过程，去数据中抽取信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式，能够从中发现商业规则和商业事实。利用数据可视化工具和浏览工具有助于开发分析以前挖掘的数据，以进一步增强数据发掘能力。其他数据挖掘方法，如可视化系统可给出带有多变量的图形化分析数据，帮助商业分析人员进行知识发现。3.预测模型的挖掘方法。预测模型的挖掘方法是将机器学习和人工智能应用于数据挖掘系统。预测模型基于这样一个假设：消费者的消费行为具有一定的重复性和规律性，这使得商家可以通过分析收集存储在数据库中的交易信息，预测消费者的消费行为。按消费者所具有的特定的消费行为将其分类，商家就能将销售工作集中于一部分消费者，即实现针对四、Web挖掘的作用通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息。确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体未来的消费行为，然后对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，节省成本，提高效率，从而为企业带来更多的利润。1.优化Web站点。Web设计者不再完全依靠专家的定性指导来设计网站，而是根据访问者的信息来设计和修改网站结构和外观。站点上页面内容的安排和链接就如超级市场中物品的摆放一样，把相关联的物品摆放在一起有助于销售。网站管理员也可以按照大多数访问者的浏览模式对网站进行组织，按其所访问内容来裁剪用户与Web信息空间的交互，尽量为大多数访问者的浏览提供方便。2.设计个性化网站。强调信息个性化识别客户的喜好，使客户能以自己的方式来访问网站。对某此用户经常访问的地方，有针对性地提供个性化的广告条，以实现个性化的市场服务。3.留住老顾客。通过Web挖掘，电子商务的经营者可以获知访问者的个人爱好，更加充分地了解客户的需要。根据每一类(