论文研究 基于数据挖掘的电子环境中客户行为的方法

对客户事件和行为的理解对于任何组织的成功都是至关重要的。 来自文献的证据显示了对客户的产品预测模式。 这些研究预测了产品特性,而忽略了客户特性。 为了弥补这一差距,本研究旨在设计数据挖掘系统并将其在电子商务组织的网站上实施。 来自电子商务网站的客户信息和历史记录(点击流)被用来预测客户的行为。 这将为组织提供有意义和可用的数据模式。 Python编程语言用于设计数据挖掘系统,而PHP,HTML和JavaScript用于电子商务网站。 简要回顾了电子商务和数据挖掘的背景,回顾了以前在电子商务环境中从事数据挖掘工作的研究人员的工作,并建立了他们的发现与这项工作之间的关系。 数据挖掘系统利用共识聚类