随着互联网的普及和数据库技术的成熟,传统的商务模式正在以惊人的速度向着电子商务模式发展。这种趋势使得越来越多的电子商务网站涌出和运营,网站也积累了大量的用户交互数据。如何充分利用这些数据资源,将其转化成有指导性的信息,在竞争激烈的电子商务领域留住和发展更多自己的用户,发展更多的业务,从而创造更多的利润空间,是每个电子商务网站迫切待解决的问题。针对这些问题,近几年新兴起来的数据挖掘技术提供了可行的解决方案。数据挖掘是从大规模的数据中抽取非平凡的、隐含的、事先未知的、有潜在使用价值的信息的技术,它在电子商务中的应用研究日益成为热点电子商城在规模日渐扩大的同时,却无法跟上用户需求不断更新的脚步,面临着网站用户不断流失的危机。另外商城与用户一成不变的合作方式不仅束缚着商城用户经营特长的发挥,还影响着商城经营企业的客户关系战略发展。针对这些问题,本文利用数据挖掘技术,完成以下工作首先,对C2C电子商务挖掘系统进行需求分析,研究了其迫切需要解决的问题,认为系统应该包含三方面到功能：针对商城卖家推出属下用户群划分服务的订阅；针对用户购物车的商品推荐；针对商城卖家用户的合作价值评估。其次,基于J2EE技术设计了电子商务挖掘系统的结构,系统具有良好的可扩展性。再次,对电子商城的数据进行清洗、整理、集成的基础上,实现了基于weka的用户购物车商品推荐和商城卖家用户的合作价值评估。最后,对weka挖掘运行结果进行了分析验证,为企业决策提出了科学依据。