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Web数据挖掘在电子商务中的应用研究的中期报告
本文的主要目的是提供一份关于Web数据挖掘在电子商务中应用的研究中期报告。这个研究的主要目标是探索Web数据挖掘在电子商务中的应用，包括如何使用Web数据挖掘工具和算法来揭示电子商务用户行为、预测电子商务市场走势、优化电子商务网站的用户体验等。
首先，我们介绍了Web数据挖掘的基础知识，包括什么是Web数据、Web数据挖掘的定义和基本流程。然后，我们讨论了电子商务中的数据挖掘应用，包括市场分析、用户行为分析、用户个性化推荐等。接着，我们重点介绍了一些常用的Web数据挖掘算法，如聚类算法、关联规则挖掘算法、分类算法等，并介绍了它们在电子商务中的应用。
在本次研究中，我们还通过案例分析的方式阐述了Web数据挖掘在电子商务中的应用。我们选取了天猫超市作为案例对象，通过分析该网站的用户购买行为、商品关联性等数据，运用Apriori算法和K-Means算法进行了数据挖掘，并根据数据分析结果提出了一些针对天猫超市的优化建议。
最后，我们总结了本次研究的成果和现有问题。尽管Web数据挖掘在电子商务中应用日益广泛，但仍存在一些问题需要进一步研究，如数据质量、数据隐私保护等问题。我们希望通过这个中期报告，激发更多的研究兴趣，探索Web数据挖掘在电子商务中的更广泛应用。