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基于关联规则的WEB使用挖掘及其在电子商务中的应用研究的综述报告
本文综述了基于关联规则的WEB使用挖掘及其在电子商务中的应用研究，内容主要包括以下几个方面：1）基于关联规则的WEB使用挖掘的概念和特点；2）基于关联规则的WEB使用挖掘的方法和步骤；3）基于关联规则的WEB使用挖掘在电子商务中的应用。
1.基于关联规则的WEB使用挖掘的概念和特点
WEB使用挖掘（WebUsageMining），指通过对网络流量日志、用户点击信息等数据进行分析，发现用户的行为规律、趋势、兴趣等的一种数据挖掘技术。而基于关联规则的WEB使用挖掘，是指利用关联规则（AssociationRules）挖掘出用户在WEB中的行为规律和偏好。其特点在于可以挖掘出用户的行为模式、喜好和兴趣等，从而为电子商务平台提供有价值的数据支撑。
2.基于关联规则的WEB使用挖掘的方法和步骤
基于关联规则的WEB使用挖掘一般分为以下几个步骤：
（1）数据预处理
该步骤主要是对原始数据进行清洗、筛选、去重和转换等处理，并将处理后的数据存储在数据库中以备后续的分析工作。
（2）数据分析
该步骤主要是对处理好的数据进行分析，包括计算各种统计量、制作直方图、散点图等，并用关联规则算法进行挖掘，找出频繁项集和关联规则。
（3）规则筛选和评估
该步骤主要是对挖掘出的关联规则进行筛选和评估，包括支持度、置信度、期望置信度等指标的计算和分析，以提高关联规则的可信度和实用性。
（4）结果展示和应用
该步骤主要是将挖掘出的关联规则进行可视化展示，以便用户直观了解用户行为模式和偏好，并将这些信息应用于电子商务平台的经营决策、产品推荐、营销策略等方面。
3.基于关联规则的WEB使用挖掘在电子商务中的应用
在电子商务中，基于关联规则的WEB使用挖掘主要应用于以下几个方面：
（1）商品推荐
利用关联规则挖掘出用户购买商品的偏好和相关性，针对用户的个性化需求和消费习惯进行个性化推荐，提高网站的粘性和用户满意度。
（2）营销策略
利用关联规则挖掘出用户的兴趣和活动规律，为产品营销提供数据支持和决策依据，制定有效的营销策略，提高电子商务平台的收益和市场占有率。
（3）用户画像
通过分析用户的浏览、点击、搜索等行为信息，挖掘出用户的个性化需求和消费行为模式，进而构建用户画像，为企业提供更准确的用户定位和产品研发方向。
（4）网站优化
通过对用户行为模式的挖掘，发现网站的系统缺陷、服务瓶颈和用户满意度的瓶颈，以便进行网站优化和升级，提高网站的性能和用户体验。
总之，基于关联规则的WEB使用挖掘在电子商务领域具有广泛的应用前景，可以为电子商务企业提供有价值的数据支持和决策依据，为用户提供更好的购物体验和服务。