团购网站中的数据挖掘应用技术研究
发布时间：2023-01-26 08:45
网络团购是近年来兴起的一种基于网络的商业模式,最早为大众所知的是2008年成立的团购网站Groupon。目前,团购网站之间的竞争非常激烈,我们必须适应当前在线团购的形势特点,解决好在线团购活动中出现的问题。 随着团购网站交易记录的逐渐递增,历史数据量越来越庞大,而这些数据只是堆积在系统中,并没有得到有效的利用,挖掘隐藏在数据背后的有用信息的功能还很欠缺。因此将数据挖掘技术引入到团购网站的管理之中,利用数据挖掘技术对团购网站的现存数据进行分析,进而为商家、用户和管理人员提供服务就成为团购网站在发展过程中面临的新的课题。鉴于上述出现的问题和需求,我们将数据挖掘技术应用于团购网站,研究并开发了一套具有在线数据挖掘功能的团购网站系统。本文的主要工作和成果如下： 1.建立了一个团购网站系统,实现了一般团购网站的基本功能； 2.在系统上增加了在线关联规则挖掘的功能,能够将关联规则挖掘的结果自动应用到用户推荐上,通过向用户推荐其最有可能感兴趣的团购项目,可以有效提高网站的交易量； 3.系统中增加了在线聚类分析的功能,通过聚类分析可以将用户归类到不同的类别,网站可以针对不同类别...
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要工作
1.4 本文组织结构
第2章 系统分析与总体设计
2.1 系统需求分析
2.1.1 系统设计目标
2.1.2 系统功能分析
2.2 系统总体设计
2.2.1 系统设计原则
2.2.2 系统结构设计
2.2.3 系统功能设计
2.2.4 数据库总体设计
2.3 系统特色功能
2.3.1 数据挖掘功能
2.3.2 数据挖掘过程
2.3.3 团购网站中数据挖掘的作用
2.3.4 系统中的数据挖掘
第3章 系统详细设计与实现
3.1 系统开发环境
3.1.1 服务器端开发环境
3.1.2 系统开发语言
3.1.3 服务器软件
3.1.4 数据库软件
3.2 数据库表设计
3.2.1 管理员信息表
3.2.2 注册用户表
3.2.3 团购项目表
3.2.4 订单表
3.3 普通用户功能实现
3.3.1 用户团购流程介绍
3.3.2 前台首页设计
3.3.3 用户注册流程设计
3.3.4 团购流程设计
3.4 后台管理功能实现
3.4.1 后台管理内容
3.4.2 商品管理模块
3.4.3 促销信息管理
第4章 数据挖掘技术在系统中的应用
4.1 关联规则挖掘在商品推荐中的应用
4.1.1 关联规则挖掘原理
4.1.2 关联规则挖掘的步骤与算法
4.1.3 关联规则挖掘在系统中的实现
4.2 聚类分析在促销方案优化中的应用
4.2.1 聚类分析概念
4.2.2 聚类分析算法
4.2.3 聚类分析在系统中的应用
4.3 统计与预测和决策支持
4.3.1 统计在系统中的应用
4.3.2 预测在系统中的应用
4.4 离线挖掘接口数据导出
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]决策树算法在团购商品销售预测中的应用[J]. 费斐,叶枫. 计算机系统应用. 2013(02)
[2]关联规则挖掘AprioriHybrid算法的研究和改进[J]. 秦吉胜,宋瀚涛. 计算机工程. 2004(17)
[3]基于模糊分类关联规则的分类系统[J]. 邹晓峰,陆建江,宋自林. 计算机研究与发展. 2003(05)
[4]一种划分多值属性的关联规则挖掘算法[J]. 杨明,孙志挥. 计算机工程. 2002(06)
[5]关系表中联系规则挖掘的设计和实现[J]. 董淳,王敏慧,李孟恒,王宁. 计算机工程. 1999(01)
博士论文
[1]虚拟社群信任对消费者网络团购意愿影响之研究[D]. 张夷君.复旦大学 2010
[2]电子商务模式下的顾客行为特征提取及利润挖掘[D]. 张志宏.天津大学 2010
[3]序列模式挖掘方法及Web使用挖掘研究[D]. 杨钤雯.天津大学 2010
硕士论文
[1]团购商品个性化推荐系统的研究与实现[D]. 刘超峰.浙江工业大学 2012
[2]基于数据挖掘的网络团购选品研究[D]. 费斐.浙江工业大学 2012
[3]关联规则算法研究及在股市中的应用[D]. 何云峰.西南交通大学 2006
本文编号：3732366
【文章页数】：57 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要工作
1.4 本文组织结构
第2章 系统分析与总体设计
2.1 系统需求分析
2.1.1 系统设计目标
2.1.2 系统功能分析
2.2 系统总体设计
2.2.1 系统设计原则
2.2.2 系统结构设计
2.2.3 系统功能设计
2.2.4 数据库总体设计
2.3 系统特色功能
2.3.1 数据挖掘功能
2.3.2 数据挖掘过程
2.3.3 团购网站中数据挖掘的作用
2.3.4 系统中的数据挖掘
第3章 系统详细设计与实现
3.1 系统开发环境
3.1.1 服务器端开发环境
3.1.2 系统开发语言
3.1.3 服务器软件
3.1.4 数据库软件
3.2 数据库表设计
3.2.1 管理员信息表
3.2.2 注册用户表
3.2.3 团购项目表
3.2.4 订单表
3.3 普通用户功能实现
3.3.1 用户团购流程介绍
3.3.2 前台首页设计
3.3.3 用户注册流程设计
3.3.4 团购流程设计
3.4 后台管理功能实现
3.4.1 后台管理内容
3.4.2 商品管理模块
3.4.3 促销信息管理
第4章 数据挖掘技术在系统中的应用
4.1 关联规则挖掘在商品推荐中的应用
4.1.1 关联规则挖掘原理
4.1.2 关联规则挖掘的步骤与算法
4.1.3 关联规则挖掘在系统中的实现
4.2 聚类分析在促销方案优化中的应用
4.2.1 聚类分析概念
4.2.2 聚类分析算法
4.2.3 聚类分析在系统中的应用
4.3 统计与预测和决策支持
4.3.1 统计在系统中的应用
4.3.2 预测在系统中的应用
4.4 离线挖掘接口数据导出
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]决策树算法在团购商品销售预测中的应用[J]. 费斐,叶枫. 计算机系统应用. 2013(02)
[2]关联规则挖掘AprioriHybrid算法的研究和改进[J]. 秦吉胜,宋瀚涛. 计算机工程. 2004(17)
[3]基于模糊分类关联规则的分类系统[J]. 邹晓峰,陆建江,宋自林. 计算机研究与发展. 2003(05)
[4]一种划分多值属性的关联规则挖掘算法[J]. 杨明,孙志挥. 计算机工程. 2002(06)
[5]关系表中联系规则挖掘的设计和实现[J]. 董淳,王敏慧,李孟恒,王宁. 计算机工程. 1999(01)
博士论文
[1]虚拟社群信任对消费者网络团购意愿影响之研究[D]. 张夷君.复旦大学 2010
[2]电子商务模式下的顾客行为特征提取及利润挖掘[D]. 张志宏.天津大学 2010
[3]序列模式挖掘方法及Web使用挖掘研究[D]. 杨钤雯.天津大学 2010
硕士论文
[1]团购商品个性化推荐系统的研究与实现[D]. 刘超峰.浙江工业大学 2012
[2]基于数据挖掘的网络团购选品研究[D]. 费斐.浙江工业大学 2012
[3]关联规则算法研究及在股市中的应用[D]. 何云峰.西南交通大学 2006
本文编号：3732366
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/3732366.html
