数据挖掘技术在C2C电子商务中的应用

为了充分利用这些数据来提高网站的服务质量和创造更多潜在的利润空间,提出了用数据挖掘方法对商务网站数据进行聚类划分.主要针对电子商务中的C2C(consumer to consumer)模式,将数据挖掘技术应用于 C2C 模式电子下商务数据分析,具有一定的实用价值和现实意义,为正确的电子商务应用决策提供强有力的支持和可靠的保证.     

基于B2C电子商务系统的网络信息挖掘模型研究

通过对B2C电子商务系统中数据信息类型、价值和特点的分析,明确了网络信息分析对于B2C电子商务企业经营决策的重要性;借助传统数据挖掘技术,基于B2C电子商务系统构建了网络信息挖掘模型,实现了数据挖掘技术在现代信息网络中的应用。     

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。     

电子商务从C2C到C2B2C模式的博弈分析

在电子商务领域中,技术不是决定性因素,对交易模式的创新,也能收到良好的效益。针对C2C电子商务中的信用管理,本文提出了C2C电子商务中新的模式即C2B2C模式,从理论上推导出信用管理不完善最终会导致C2C电子商务逐渐萎缩,并促使C2B2C模式的出现。在这个模式下电子商务网站以大的买家和卖家的身份参与到交易中,同时从交易中获利。通过博弈分析可知,在该C2B2C模式下卖家会变的不再欺诈,而买家也变成信任的买家,这就从根本解决了电子商务现有信用管理的缺点。     

论B2C与C2C两种模式的融合和发展趋势

目前电子商务流行B2C和C2C两种模式。通过对当当网和淘宝网的分析,不难发现,B2C和C2C这两种模式各有优缺点,具有很强的互补性。从发展趋势来看,伴随而来的将是一种全新的电子商务运营模式,一个跨模式的全方位电子商务平台很快就会诞生;融合B2C和C2C,不仅可能,而且将是未来电子商务发展的必然趋势。     

B2C与C2C电子商务竞争趋势分析

近年来，随着互联网的迅速发展，电子商务出现了爆炸性增长的大好局面。直接面对消费者的两种电子商务模式B2C和C2C的发展趋势也出现了新的变化。两种模式的企业在不断发展壮大的过程中，不断创新。用户规模空前扩大，经营的产品线也不断延伸。     

C2C电子商务发展及潜力

伴随着个人计算机与互联网络的迅猛发展,中国上网用户数量的快速增长和电子商务市场的不断拓宽,C2C电子商务对于大多数网民来说已不是件新鲜的事物,越来越多的人选择了这种坐在家里上上网点点鼠标就能买到自己心仪物品的方式。C2C电子商务模式主要是指网络服务提供商利用计算机和网络技术,提供有偿或无偿使用的电子商务平台和交易程序,允许交易双方(主要为个人用户)在其平台上独立开展以竞价、议价为主的在线交易模式。C2C模式已成为众多持有小资本的投资者的一种投资创业方式。而C2C作为电子商务中重要的应用模式之一,近几年来在我国得到了迅速的发展。而以淘宝、易趣为代表的C2C电子商务网站在2005年已实现了逾139.24亿元的交易额,这一数字是在2004年41.6亿交易额的基础上增长了2倍多,C2C市场发展之迅猛可见一斑。本文旨为对目前国内日趋成熟并快速成长的C2C电子商务的研究,通过分析比较C2C电子商务平台的特点、途径,探讨目前C2C电子商务中存在的问题,从而了解C2C电子商务经营方式,对该类型电子商务成功与失败因素的理解,有助于正确指导C2C平台的网上行为,寻求问题的解决方法与途径。     

智能代理与电子商务研究

介绍了智能代理的概念,阐述了人工智能在电子商务中的应用,探讨了B2C、C2C模式与智能代理技术相结合的可行性和必要性,并对电子商务的未来前景做了展望。     

试论中国的电子商务市场

本文分析电子商务的三个应用模式入手,即对B2B、B2C、C2C的市场现状进行探讨,分析了我国电子商务市场所存在的主要问题。并就我国未来电子商务市场发展提出一些展望。     

具有软件代理特征的组件化C2C电子商务系统的研究

组件技术和软件代理技术的发展，对电子商务产生了重大的影响，这里概述了组件技术和软件代理技术的特征，讨论了基于组件技术的C2C电子商务系统框架，着重叙述了软件代理技术在用户个性化信息检索中的应用。     

基于C2C电子商务的物流模式研究

C2C电子商务在中国初具规模,个人网拍业务在电子商务领域也已经是一种比较成功的商务模式,然而物流已成为制约C2C电子商务发展的瓶颈。本文从C2C电子商务如何选择物流模式的角度来研究电子商务物流,提出了C2C电子商务物流模式的构建方法。     

C2C电子商务企业竞争特征浅析

电子商务的发展，很大程度上开始改变了传统的商品流通模式，它使资金流、物流、信息流发生了变化。扩大了市场范围，对市场交易方式产生了重大的影响，消费者的购买心理和购买行为方式也随之发生改变，同时，这种信息化的高科技手段还有助于提高企业经营管理的科学化水平和管理效率。本文首先C2C模式特征进行阐述，在此基础上对C2C电子商务企业竞争特征出行了分析。     

基于云计算平台的海量数据挖掘技术在塑料电子商务平台中的应用

通过对云计算平台相关技术和海量数据挖掘技术进行分析,结合塑料行业目前的电子商务平台应用情况,以及发展电子商务数据挖掘、商业智能应用面临的问题,采用Hadoop和Mahout等云计算技术构建海量数据挖掘、商业智能分析系统,并应用到塑料电子商务平台中。     

试论"C 2 C"电子商务模式

随着互联网的全面普及,物流业的商务活动也应运而生,并在近年来获得了巨大的发展,成为一种全新的商务模式,被许多经济专家认为是新的经济发展方向. 作为一种全新的商务模式,它有很大的发展前途.在电子商务模式中,C 2 C电子商务模式的发展是最迅速也是最能被广大用户所接受的.同时,这种电子商务模式对管理水平、信息安全技术、网络商务的法律完善、物流都提出了更高的要求,其中商务活动的安全又显得尤为重要.如何建立一个安全、便捷的电于商务应用环境,对信息提供足够的保护,适应于C 2 C模式的发展需要,是商家和用户都十分关注的,也是电子商务的核心问题.本文就电子商务的市场环境、经营模式、产品特点,以及发展优势进行了论述,并对其存在的问题进行了总结和分析,认为其发展优势无庸质疑,但要取代传统的零售商务还有待时日.     

基于C4.5决策树学生成绩数据挖掘方法

数据挖掘技术从产生以来得到了广泛的研究和应用,在数据的分类技术方面C4.5算法的研究已经比较成熟,但在学生成绩挖掘方面的应用比较少,本文首先论述了主要分类技术,详细介绍了C4.5决策树分类算法,并以实际学生成绩数据为依据,进行学生成绩的数据挖掘,通过对挖掘结果的分析表明,C4.5决策树算法高效、准确,是对学生成绩数据挖掘的首选工具.     

B2C电子商务发展策略与服务模式研究

当前,我国B2C电子商务主要包括典型B2C电子商务、平台服务型电子商务和整合型B2C电子商务。其发展策略包括平台服务型B2C电子商务的服务模式,典型B2C电子商务的服务模式,整合型B2C电子商务的服务模式。因此,这对于我国的B2C电子商务的健康具有借鉴意义。     

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．     

基于数据挖掘的智能导购实现

电子商务的发展为企业开辟了新的商务模式和营销渠道,运用新技术,进行服务创新是提高竞争能力的有效方法.本文阐述了电子商务、数据挖掘技术的相关概念、数据挖掘技术实现的流程,将数据挖掘与电子商务购物网站的导购功能结合,对基于数据挖掘的智能导购进行研究.运用数据挖掘技术为客户购买商品提供向导或建议,以此提供更高质量的服务,通过具体例子提出想法,用数据挖掘技术进行分析,并提出解决方案.     

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。     

关于淘宝网“C2C”电子商务的可税性探究

以淘宝网为典型代表的C2C电子商务在给我们带来极大便利的同时,也给中国税收征管带来极大挑战。对于C2C电子商务模式能否应该征税？本文从C2C网购模式的可税性理论出发,提出对C2C电子商务可税性探究。