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文档简介

基于关联规则的WEB使用挖掘及其在电子商务中的应用研究的综述报告本文综述了基于关联规则的WEB使用挖掘及其在电子商务中的应用研究，内容主要包括以下几个方面：1）基于关联规则的WEB使用挖掘的概念和特点；2）基于关联规则的WEB使用挖掘的方法和步骤；3）基于关联规则的WEB使用挖掘在电子商务中的应用。1.基于关联规则的WEB使用挖掘的概念和特点WEB使用挖掘（WebUsageMining），指通过对网络流量日志、用户点击信息等数据进行分析，发现用户的行为规律、趋势、兴趣等的一种数据挖掘技术。而基于关联规则的WEB使用挖掘，是指利用关联规则（AssociationRules）挖掘出用户在WEB中的行为规律和偏好。其特点在于可以挖掘出用户的行为模式、喜好和兴趣等，从而为电子商务平台提供有价值的数据支撑。2.基于关联规则的WEB使用挖掘的方法和步骤基于关联规则的WEB使用挖掘一般分为以下几个步骤：（1）数据预处理该步骤主要是对原始数据进行清洗、筛选、去重和转换等处理，并将处理后的数据存储在数据库中以备后续的分析工作。（2）数据分析该步骤主要是对处理好的数据进行分析，包括计算各种统计量、制作直方图、散点图等，并用关联规则算法进行挖掘，找出频繁项集和关联规则。（3）规则筛选和评估该步骤主要是对挖掘出的关联规则进行筛选和评估，包括支持度、置信度、期望置信度等指标的计算和分析，以提高关联规则的可信度和实用性。（4）结果展示和应用该步骤主要是将挖掘出的关联规则进行可视化展示，以便用户直观了解用户行为模式和偏好，并将这些信息应用于电子商务平台的经营决策、产品推荐、营销策略等方面。3.基于关联规则的WEB使用挖掘在电子商务中的应用在电子商务中，基于关联规则的WEB使用挖掘主要应用于以下几个方面：（1）商品推荐利用关联规则挖掘出用户购买商品的偏好和相关性，针对用户的个性化需求和消费习惯进行个性化推荐，提高网站的粘性和用户满意度。（2）营销策略利用关联规则挖掘出用户的兴趣和活动规律，为产品营销提供数据支持和决策依据，制定有效的营销策略，提高电子商务平台的收益和市场占有率。（3）用户画像通过分析用户的浏览、点击、搜索等行为信息，挖掘出用户的个性化需求和消费行为模式，进而构建用户画像，为企业提供更准确的用户定位和产品研发方向。（4）网站优化通过对用户行为模式的挖掘，发现网站的系统缺陷、服务瓶颈和用户满意度的瓶颈，以便进行网站优化和升级，提高网站的性能和用户体验。总之，基于关联规则的WEB使用挖掘在电子

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