基于聚类的数据挖掘技术在电子商务CRM中的应用研究

这篇论文深入探讨了数据挖掘在电子商务系统中的重要性，适合正在撰写毕业论文的同学参考。

Web数据挖掘从Web资源和服务中自动发现并提取有用的模式和信息。

服务器数据、web日志文件、查询数据、客户登记信息等数据资源的挖掘，有助于促进电子商务的进一步发展。

网络信息如潮水般涌现，Web数据挖掘的重要性日益凸显，尤其在电子商务领域。 Web数据挖掘是指从网络数据中提取有用信息的过程。在电子商务中，Web数据挖掘可以用于： 个性化推荐: 通过分析用户的浏览历史、购买记录等数据，为用户提供个性化的产品推荐。 精准营销: 通过分析用户的行为数据，识别用户的兴趣和需求，进行精准的广告投放。 市场分析: 通过分析网络数据，了解市场趋势、竞争对手情况等，制定更有效的营销策略。 客户关系管理: 通过分析用户的反馈信息，了解用户需求和问题，提高客户满意度。 Web数据挖掘为电子商务发展提供了强大的驱动力，帮助企业更好地了解用户、优化产品和服务、提高市场竞争力。

网络提供了丰富的资源，用户需求多样化，因此Web挖掘技术应运而生。专注于层次凝聚类算法在文本挖掘中的应用，针对传统算法的局限性提出了改进方案，探讨了相似度值对算法性能的影响，并设计了动态调整的相似度计算公式。

数据库技术发展推动了数据挖掘技术在电子商务中的运用。 Apriori算法可以挖掘频繁项集，从煤炭电子商务Web数据库中提取指导营销策略的数据。此外，数据挖掘还包含模式、关联、预测、评估和聚类等技术手段。

本研究探讨了数据挖掘技术在CRM中的应用，重点关注其在提升客户价值和销售业绩方面的作用。

生物序列聚类研究在数据挖掘技术的指导下取得了重要进展。

基于互联网技术的电子商务应用系统允许用户通过网络进行商品浏览、选购、支付和配送等一系列在线交易活动。系统采用了Microsoft的技术栈，包括SQL Server 2005数据库管理系统、Visual Studio 2008开发环境，以及C#编程语言和ASP.NET框架。SQL Server 2005作为后台数据库，负责存储商品信息、用户数据和订单详情等关键信息，同时支持T-SQL语言进行复杂查询和业务逻辑编写。Visual Studio 2008提供了C#代码编辑和开发工具，支持开发者创建ASP.NET页面和后台服务。C#作为面向对象的编程语言，处理用户请求、数据验证和数据库交互。ASP.NET框架提供了Web Forms、MVC和Web API模型，灵活选择实现不同功能，如动态网页构建和分层架构设计。