毕业设计论文文献综述基于数据挖掘的直销电子商务平台会员奖励管理系统开发洪维坤.doc
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毕业设计（论文）文献综述
院系：
计算机科学与技术系
年级专业：
2008级计算机科学与技术
姓名：
洪维坤
学号：
0807012215
题目名称：
基于数据挖掘的直销电子商务平台
会员奖励管理系统开发
指导老师评语：
指导教师签名：
年月日
基于数据挖掘的直销电子商务平台会员奖励管理系统开发
基于数据挖掘的直销电子商务平台会员奖励管理系统开发
一、项目的研究背景及意义
1.1电子商务简介
电子商务通常是指是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式[9]。
1.2直销模式简介
直销（DirectSelling），按世界直销联盟的定义，直销指以面对面且非定点之方式，销售商品和服务，直销者绕过传统批发商或零售通路，直接从顾客接收订单[11]。
直销是指直销企业招募直销员，由直销员在固定营业场所之外直接向最终消费者（以下简称消费者）推销产品的经销方式。
对于本课题的研究主要是针对于多层模式。
在这种模式中，直销模式销售人员及优惠顾客的关系是一棵非常大的树。
1.3数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识[1]。
也就是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
1.4课题研究背景
网络迅速膨胀化的发展，引起电子商务平台的活跃。
电子商务平台作为新的一种买卖方式，每一天都在产生数以万计的交易记录；同时也伴随着越来越多的用户加入其中。
当我们使用当今新兴的数据挖掘技术对这些数据进行处理之后，我们会得到意想不到的结果。
这些信息可以使电子商务的买卖双方更加了解对方，增大买卖效益，实现双赢，从而带动社会经济的发展。
由于上述的一些社会经济科技因素，越来越多的人开始从数据挖掘入手，以电子商务平台的应用为目标，开始这个领域的研究[2]。
在这种大趋势下，本课题研究与系统研发之前，我们带着问题查阅了大量相关的文献。
在这过程中，对数据挖掘及其技术、电子商务平台和直销模式进行了深入的学习。
在前人的基础之上，了解当前数据挖掘技术在电子商务平台的具体应用；当然并不是只仅仅关注前人研发的应用功能，而是把重点放在怎样解决当前遇到问题上。
由此来发现对本课题的借鉴之处，并且指出不足之处加以改进。
对于本课题，最主要的问题是数据挖掘、直销、电子商务怎么样的完美结合才能实现会员的奖励系统。
具体研究方向也很明确，建立一个数据挖掘的数据模型并将其封装在业务逻辑当中，实现相关的系统应用。
这个数据模型就是重中之重。
1.5研究意义
种种情况都表现高效处理数据的能力将成为电子商务企业取得成功的法宝。
本课题研究将围绕实现数据挖掘与电子商务结合而展开，最终实现会员奖励系统。
这个系统能使数据挖掘技术能够在电子商务中能很好地运用，使电子商务企业能海量的看似没有条理的数据中发现隐藏的有用信息。
这样，电子商务企业就可以通过这些信息动态分析消费者的消费行为。
这不管对电子商务企业还是消费者都是双赢的。
电子商务企业可以根据不同的消费者行为制定不同营销策略，以赢得消费者的青睐；消费者可以享受到对自己更个性的服务，以带来更多的方便。
对于此次研究我们的直接目的是建立这样的一个电子商务平台，使得电子商务企业与消费者能够获得双赢。
同时，这个平台将克服目前数据挖掘技术在电子商务应用的不足之处，并根据实际的需求在真实数据集中挖掘出新的切入点，实现创新。
这就是我们研究的目的和意义。
二、国内外研究现状
2.1课题现状
目前很多知名学者越来越注意到电子商务平台中产生各种数据，这些大量数据是非常宝贵。
学者通过数据挖掘技术对这些数据做了处理，得到潜在有用的珍贵信息。
如体现客户购买习惯的信息，这样商家就可依据这些信息为客户量身打造消费策略。
由于这个动机，各大电商平台运营商和高校都投入这项研究当中，各种应用应运而生。
这些应用不仅在在理论上得到证明，同时在实际运用中能帮助企业创造更好的收益。
2.2应用举例
数据挖掘在电子商务的应用有很多，大致有这几类：
挖掘潜在客户、提供客户个性化服务、物流优化、销售策略个性化等。
具体如：
关联规则最早运用于超市的购物篮[4]。
三、项目的目标及课题研究内容
目前很多研究的成果还只停留在理论基础上，而本课题的侧重点在于应用，而且最终的成果是可以运行的系统，以提供实际电子商务运用的原型。
同时，对于一些具体的应用，我们并不能直接地应用于系统的研发中。
如：
用户聚类[10]。
我们知道，用户聚类是为了找到一组内在相似的用户。
但是参与聚类的用户之间本身是没有联系，而本课题中，用户与用户之间存在父子节点的关系。
所以在聚类的过程中，我们必须加入这个因素。
由于不精确测量、过时的来源或抽样误差等原因，数据不确定性常常出现在真实世界应用中[10]。
电子商务中的用户数据也会存在着不确定性，因此，我们也会关注这一不确定性因素，采用改进的聚类算法，使得挖掘结果理精确。
之前，我们已经谈到本题的另外一个重点是多层直销模式。
直销模式近年来已被越来越多的人接受。
目前电子商务以B2B、B2C、C2C等模式盛行，而多层直销模式也开始在电子商务崭露头角，如太平洋直销网等。
多层直销最大的特点就是，客户与客户的关系是一个棵树。
每个客户的消费有可能给自己和介绍他来的朋友带来规定的奖励。
所以，对于客户这方面的数据信息处理，存在着一些问题：
首先，数据集的准备存在困难；其次，之前的研究成果不能直接用于本问题，需要进行转化。
例如：
挖掘潜在合作伙伴，这个应用是为了让用户找到他潜在伙伴，我们需要考虑他们的联系及各方面的因素，我们也认为要加入用户主观的因素，在挖掘过程中把用户意愿及数据的客观条件考虑在内；最后，对于我们数据预测部分的研究，本文将关注用户本身的信心度，关于这个信心度的情况，需要重新对数据进行研究来决定最终的模型。
四、总结
综上所述，目前本课题的研究还在不断完善当中，社会上很多人都在提出自己不同的观点。
对于这些观点，其实很多都类似，不过在应用方面有些很多创新点。
本课题的研究与前人研究的不同之处主要表现在电子商务与直销电子商务的区别。
因此本课题的应用范围缩小了，但也加大了课题研究的专业性。
同时还有一点就是，本次课题研究主要是把数据挖掘技术使用到会员奖励管理系统当中。
如何挖掘合作伙伴、发现优秀会员及预测营业额及个人奖励额度等应用将都是本课题研究的重点。
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基于数据挖掘的直销电子商务平台会员奖励管理系统开发
五、参考文献
[1]HanJiawei，KamberM．数据挖掘概念与技术[M]．范明，孟小峰等译．北京：
机械工业出版社，2001．
[2]Chau,M.,Cheng,R.,andKao,B.,"UncertainDataMining:
ANewResearchDirection,"inProceedingsoftheWorkshopontheSciencesoftheArtificial,Hualien,Taiwan,December7-8,2005．
[3]BruceEckel．JAVA编程思想[M]．陈昊鹏等译．北京：
机械工业出版社，2007．
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[5]CraigLarman．UML和模式应用（原书第3版）[M]．李洋等译．北京：
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[7]WangYanhua，FengXia．TheoptimizationofApriorialgorithmbasedondirectednetwork[C]//Proceedingsofthe3rdinternationalconferenceonintelligentinformationtechnologyapplication．WashingtonDC：
IEEEComputerSociety，2009：
504-507．
[8]RuggieriS．EfficientC4.5[J]．IEEETransactionsonknowledgeandDataEngineering，2002，14
（2）：
438-444．
[9]朱虹．电子商务管理发展研究[J]．高校图书情报论坛，2006（02），10-14．
[10]李恒杰，杨鼎新．数据挖掘及在电子商务中的应用研究[J]．甘肃联合大学学报：
自然科学版，2006（02），34-38．
[11]（美）理查·狄维士．自助者天助[M]．海口：
海南出版社，2001．
[12]魏丽．数据挖掘中聚类算法比较研究[J]．电脑知识与技术，2009（06），23-26．
[13]刘惟一，李维华，岳昆．智能数据分析[M]．北京：
科学出版社，2009．
[14]宏志．数据库设计、应用开发和管理（3版）[M]．北京：
清华大学出版社，2010．
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