基于网上便利店的B2C电子商务系统分析及设计

提出了一种基于网上便利店的新型电子商务系统模式 ,并对其开发技术进行了详细探讨。首先 ,本文阐述了常见的B2C电子商务系统模式 ,之后对网上便利店的可行性作了分析。最后 ,提出了基于网上便利店的新型B2C电子商务系统模式 ,给出了该类型电子商务系统应用环境及开发技术的选择方法。本文对B2C电子商务系统的研究探索值得类似电子商务系统开发分析借鉴     

论自建服务器式B2C电子商务系统安全问题及对策

伴随着互联网的普及,电子商务发展速度惊人,它改变了传统的商务模式,给人们带来了方便、快捷。B2C作为电子商务一种主流形式,也如雨后春笋般蓬勃发展。B2C业务的实现通常依托于B2C电子商务系统平台,然迅速发展的事物总存在着一定的非成熟性、不健全性,从而带来多方面的安全问题。本文站在B2C电子商务系统建设及维护者的角度,主要论述了B2C电子商务系统的几点安全问题,并对各种安全问题进行分析和归因,最后尝试提出一些应对安全问题的对策。     

基于数据挖掘技术的电子商务设计

介绍了数据库、数据挖掘、联机分析等相关技术的概念，以及这些技术在电子商务中的应用；介绍了基于数据挖掘技术的电子商务系统的设计以及使用Analysis Services工具进行的数据挖掘处理与分析。     

数据挖掘Clementine在B2C系统中的应用

以网络为载体的电子商务的发展与壮大,给企业带来了新的机遇,同时也给企业带来新的,在很大程度上改了了企业的营销理念和经营策略,本文探讨了数据挖掘在B2C系统中的应用,利用数据挖掘技术对电子商务中的大量信息进行分析和推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户行为,进一步细分客户群体,为企业的决策者调整市场策略、、做出正确的企业推广决策,体现出企业的核心竞争力。     

浅论电子商务中的数据挖掘技术

数据挖掘技术是电子商务系统中不可缺少的重要工具。本文论述了数据挖掘技术和数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究

人们希望有新的技术和工具对大量数据进行强有力的分析,从中提取出有价值的信息,为决策者提供必要的支持。基于此,本文对数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究。首先论述了电子商务管理中数据挖掘技术的重要作用,从构件系统平台、后台数据库搭建、编程语言三方面论述了电子商务系统的实现。讨论了建立系统的数据挖掘应用模型的方法。分别介绍了遗传、决策树、粗糙集、神经网络四种数据挖掘算法。     

网络信息计量的数据挖掘技术研究

网络信息计量的数据挖掘技术研究是运用数据挖掘技术方法发现网络信息计量中的数据特征模式,利用现代可视化软件工具,开发网络信息计量中的数据特征模式的可视化系统,满足网络信息分析人员使用更复杂、更为强大的数据挖掘技术分析、处理数据的要求,为网络信息计量学理论研究及其方法和技术的丰富与发展开拓新的方向,为网络信息计量学规律应用于数据挖掘领域提供平台.     

基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘应用于电子商务系统,已成为数据挖掘热点研究.Web服务器日志中保存了大量的用户访问电子商务系统的记录,运用数据挖掘技术对数据进行处理和分析,构造频繁访问路径挖掘算法,获取用户的购物特性和习惯,达到向每个用户推荐产品的目的,进一步指导电子商务网站建设.     

大庆地区B2C电子商务平台的设计与开发

简单介绍了大庆地区特殊的地域条件和经济环境以及在大庆地区开发电子商务平台的目的和意义，文章结合“B2C电子商务系统的研究与建立”项目的实际开发，探讨了如何在大庆地区创建B2C电子商务系统平台，对B2C电子商务平台的结构设计和业务流程进行了详细的阐述，还对该系统平台主要功能的开发与实现进行了说明。     

基于3DM的B2C客户分类算法

任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类.研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合.以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题.     

基于3DM的B2C客户分类算法

任何高效的客户关系管理都是以扎实的客户分类为基础,然而电子商务中所搜集到的客户信息往往具有海量、高维度和不完备等特点,传统的客户分类方法很难适合B2C客户数据的分类。研究表明,数据挖掘的实质是知识在不同形态下的转换过程,面向领域的数据驱动的数据挖掘理论(3DM)能将领域知识、先验知识和数据本身的特点有机结合。以电子商务B2C客户数据为例,设计了基于3DM的客户分类算法,通过实例表明,该算法能较好地解决B2C客户数据的分类问题。     

基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统研究

通过对远程煤矿监控系统的分析,提出了一种基于数据挖掘技术的煤矿远程监控系统的实现方案,即通过井下数据采集工作站采集现场瓦斯与设备状态信息,并建立数据库;经Intra net/Internet将信息发送到远程监控中心;由不同的工具对信息进行处理;利用统计类数据挖掘技术对超限瓦斯数据进行分析、推断和预测。阐述了煤矿监控系统的网络运行结构和系统体系结构,讨论了数据挖掘技术在煤矿系统远程监控中的应用,并给出了相应的数据挖掘模型。     

基于J2EE的虚拟商场系统分析与设计

重点围绕J2EE技术平台,分析了连锁企业公司经营的特点,以WebLogic Server为应用服务器底层,结合企业连锁经营的电子商务环境,设计开发基于J2EE平台的电子商务系统的虚拟商场系统,为连锁企业公司实现B2C电子商务提供了一套较好的解决方案.借助电子货币和有信誉的第三方支付系统,完成网上购物结算,网下送货,实现商流、信息流、资金流、物流四流的统一.     

电子商务开发技术研究

随着互联网的发展 ,经济全球化及全球信息化的趋势更为明显 ,越来越多的企业应用电子商务系统以获得竞争优势 .电子商务系统是复杂的信息系统 ,其开发与实现需要集成多项技术 ,如计算机网络、网站建设、数据库系统及信息安全技术等 .对电子商务系统的开发技术进行了分析研究 ,并对其发展进行了探讨     

C4．5算法在客户关系管理中的应用研究

通过数据挖掘技术可以挖掘出隐藏在大量数据背后的信息,企业才能对客户进行细分,预测客户行为和做出正确的决策．文章在数据挖掘常用技术的基础上,提出了其在CRM中的应用模型,并基于C4．5算法,对数据挖掘在客户获取中的应用进行了实证分析．     

基于B/S计算模型的Web技术在电子商务中的应用

介绍了应用系统中C/S计算模型的二层体系结构和三层体系结构的优缺点，详尽阐述了一种基于Internet的B/S计算模型，它可以解决C/S计算模型中存在的问题，并提出了基于B/S计算模型的Web应用技术在电子商务系统中的解决方案。     

基于数据挖掘的网络学习系统研究与设计

尽管我国网络教育的取得很大进展,现有的网络学习系统还无法对潜在的大量聚集的信息进行有效发现和合理利用,造成了资源的极大浪费。为此,本文将数据挖掘及相关技术引入网络学习系统的研究中,介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘的过程,提出了基于数据挖掘技术的网络学习系统的建设理念、模型和具体的应用建议。     

浅谈数据挖掘技术及数据挖掘方法

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

基于数据挖掘的入侵检测模型设计与应用

入侵检测技术和其它防护技术的出现使网络信息安全保护从被动走向主动,进一步完善了网络安全防御体系。入侵检测系统以数据分析为核心,而计算机系统的复杂化和网络数据的海量化,给我们处理审计数据带来极大的困难,数据挖掘技术的出现为解决这个问题提供了有效的手段,并使检侧规则的自动提取成为可能。目前,将数据挖掘应用于入侵检测已成为一个研究热点。本文在分析现有网络入侵检测系统的基础上,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

基于.NET技术的校园C2C电子商务平台的构建

针对高校的二手交易市场的需求,本文根据校园C2C电子商务系统的特点,探讨了ASP.NET技术的体系结构,提出了基于ASP.NET技术的校园商品交换平台的体系结构和系统的解决方案,讨论了访问数据库技术,以及验证和授权技术。