基于数据挖掘技术的淘宝用户行为及商品推荐预测分析任务书

 2021-11-05 07:11

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

1、课题背景及意义淘宝的目的是为了获得所有制造业和零售的数据,而不是为了卖货:做物流不只是为了送货,而是将一切数据整合起来,它对消费者的了解往往要超过消费者自己。

淘宝个人卖家如何吸引消费者进入自己商铺,如何进行有针对性的有效营销,这些都需要透过数据深层次挖掘淘宝消费者需求和消费习惯信息,然后根据不同时期制作有效的营销策略。

通过对淘宝店铺的分析可以掌握影响店铺商品销量的各种因素,同时为下一步的店铺推广提供有用信息。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 参考文献

[1] 王付强. 数据挖掘技术在网购平台客户关系管理中的应用研究[D]. 南京: 南京理工大学, 2011.[2] 李永胜. 基于淘宝网的用户评价的商品推荐系统的设计与实现[D]. 长春: 吉林大学, 2015.[3] 朱梦圆. 大数据背景下A淘宝小微电商企业精准营销策略研究[D]. 上海: 东华大学, 2017.[4] 冯立娟. 基于Web数据挖掘的推荐系统算法研究[D]. 邯郸: 河北工程大学, 2014.[5] 郝小丹. 基于数据挖掘的淘宝商品竞争力分析系统的设计与实现[D]. 济南: 山东大学,2015.[6] 徐莉. 基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统的研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2013.[7] 龚勇龙. 基于关联规则的多样化推荐技术应用研究[D]. 广州: 暨南大学, 2012.[8] 张云涛, 英玲. 数据挖掘原理与技术[M]. 北京: 电子工业出版社, 2004.[9] 邓纳姆(MargaretH.Dunham)著. 数据挖掘教程[M]. 郭崇慧, 田凤占, 靳晓明等, 译. 北京: 清华大学出版社, 2005.[10] 沈斌, 姚敏. 一种新的动态关联规则及其挖掘算法[J]. 控制与决策, 2009, 24(9): 1310-1315.[11] 刘维晓, 陈俊丽, 屈世富. 一种改进的Aprior算法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(11): 149-159.[12] 孙晔,孙洁. 基于改进K-means算法的商业用户聚类分析[J]. 河北联合大学学报(自然科学版), 2016, 38(01): 67-71.[13] 赵丽影. 淘宝网购物行为预测及商品推荐机制的研究[D]. 哈尔滨: 东北林业大学, 2019.[14] 黄逸珺,杜梦甜,傅玉婷. 基于用户感知的个性化推荐系统效果研究以淘宝电商平台为例[J]. 北京邮电大学学报(社会科学版), 2018, 20(05): 24-31.[15] 符传健. 大数据架构体系下的数据挖掘模型研究[J]. 科技创新与应用, 2018, (33): 71-72.[16] Takanobu Nakahara,Katsutoshi Yada. Analyzing consumers shopping behavior using RFID data and pattern mining[J]. Advances in Data Analysis and Classification, 2012, 6(4).[17] Liu, Ling,Yang, Zijiang. Improving Online Shopping Experience using Data Mining and Statistical Techniques[J]. Journal of Convergence Information Technology, 2013, 8(6).[18] Jumin Zhao,Like Wang,Deng-ao Li,Yanxia Li,Bin Yang,Biaokai Zhu,Ruiqin Bai,Mining shopping data with passive tags via velocity analysis,EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2018, Vol.2018 (1): 1-13.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。