基于聚类算法的电子商务日志挖掘商业智能研究

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当前电商网站对用户的争夺成为决定其在市场竞争中成败的关键。而如何快速获取并分析出用户的兴趣点,则是能否有效吸引并维持客户的重要技术手段。用户兴趣点的来源为电商网站的Web日志,本文针对电商网站的访问日志数据,提出了一种改进的有效指数K-Means算法,建立页面兴趣矩阵,并进行了相关的实验验证分析。实验证明了算法的科学性与正确性,且具有较高的计算效率,可以较好地应用于Web日志的挖掘分析中。 The current e-commerce sites compete for users as the key to determining their success in the market competition. How to quickly obtain and analyze the user’s points of interest is an important technical measure to effectively attract and maintain customers. The source of the user’s interest point is the Web log of the e-commerce website. In this paper, an improved effective exponent K-Means algorithm is proposed for the e-commerce website’s access log data. The page interest matrix is ​​established and related experimental verification is carried out. Experiments show that the algorithm is scientific and correct, and has high computational efficiency, which can be well applied to the mining of Web logs.
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