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在线零售站点的自适应和商业智能的发现
高文1; 郎金文2; 李锦涛1; 王实1
2002
发表期刊计算机科学
ISSN1002-137X
卷号29.0期号:1.0页码:30
摘要There are two important problems in online retail:1)The conflict between the different interest of all customers to the different commodities and the commodity classification structure of Web site;2)Many customers will simultaneously buy both the beer and the diaper that are classified in different classes and levels in the Web site,which is the typical problem in data mining.The two problems will make majority customers access overabundant Web pages.To sove these problems,we mine the Web page data,server data,and marketing data to build an adaptive model.In this model,the frequently purchased commodities and their association commodity sets that are discovered by the association rule discovery will be put into the suitable Web page according to the placing method and the backing off method.At last the navigation Web pages become the navigation content Web pages.The Web site can be adaptive according to the users''''''''accesa and purchase information.In online retail,the designers require to understand the latent users''''''''interest in order to convert the latent users to purchase users.In this paper,we give the approach to discover the Internet marketing intelligence through OLAP in order to help the designers to improve their service.
关键词电子商务 在线零售站点 自适应 商业智能 Interne
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26163
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.郑州大学
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
高文,郎金文,李锦涛,等. 在线零售站点的自适应和商业智能的发现[J]. 计算机科学,2002,29.0(1.0):30.
APA 高文,郎金文,李锦涛,&王实.(2002).在线零售站点的自适应和商业智能的发现.计算机科学,29.0(1.0),30.
MLA 高文,et al."在线零售站点的自适应和商业智能的发现".计算机科学 29.0.1.0(2002):30.
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