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电子商务相关论文范文文献,与分布式图聚类其在电子商务数据挖掘中的应用相关论文目录怎么自动生成
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340;事件上加大了时间和精力,也就是效率不高.还有就是,面对相对较大的数据根本做不出处理,他的实用性并不是很高,不能做出我们所期望的数据.这就出现了这样的一个问题,怎样才能把熟练庞大的数据库计算起来,从而更加准确的进行商务数据的挖掘.由于数据挖掘的需要,图聚类应运而生.图聚类的计算法十分的多样化,相对于数据聚类算法来说大大地提升了效率,节省了时间.同时,面对数量庞大的数据库的时候也能运行,不像以往的计算法那样.图聚类可以说是现在相对较好的计算方法,也是符合许多网络商家的需要.图聚类分很多种类型,其中我们说的就是分布式图聚类在电子商务中的数据挖掘中的应用.对于图聚类来说,分布式图聚类在数据挖掘上的应用还是十分的广泛的.分布式图聚类是一种把数据相互联系的一种计算方式,它可以进行大规模的运算和分析.这种算法被很多商家采用.例如；某网上购物的网站上想要进行一次客户对哪些商品的需求量的调查研究,但是客户的数量大且关系复杂,对于调查研究来说具有一定的难度.这时,分布式图聚类来说就派上了用场,它对于数据之间的关系研究十分的到位,同时数量上也不成问题.运用分布式图聚类计算这种数据是十分的适合的,分析的内容十分的稳定与准确.所以,广大商家十分青睐与分布式图聚类对于电子商务数据挖掘的应用.本篇论文来自:http://www.sxsky.net/benkelunwen/060434.html
3分布式图聚类分析的结果的表达
分析的结果是对电子商务数据挖掘的总结.不要小瞧这一个部分,虽然看似简单但是如果表达不当,是会影响到数据的评估水平和准确性.正确的表达是准确评估的一部分.我们如何准确结果的表达和分析呢?首先,我们要保证我们数据的准确性和完整性,保证我们现在的数据的时间,内容都十分的重要.这是评估结果是否准确十分的重要.运用正确的图聚类进行分析和统计,一定要是适合我们想要知道的信息相符合的图聚类,不然,运用不当会出很大的偏差.我们可以用图把清晰的条理表达出来.直到让我们更加直观的一眼就看出来关联性的数据.还可以运用表格之类的相对于比较直观的表现形式来表达出来.其实,表达的主要目的就是怎样可以让公司的领导者能够迅速的明白数据所表达的含义和内容.然后才能正确地做出判断,提出帮助公司发展的政策.如果我们能正确地运用数据挖掘技术就能够把复杂,数量繁多的数据信息转变成清晰、直观,让人一目了然的数据或是数据图等等.同时,如果正确地分析了数据还可以让商家找到正确的方式去经营店铺,让后制定出符合科学依据的方案,也会找到商机,创造未来.
我们对数据的研究不是一个简单的过程,而是要一遍一遍的去研究,去探索,去找寻不同的方法,所以,端正我们的态度十分的重要.认真地完成了每一个步骤,我们就离成功不远了.
4总结
经过研究,分布式图聚类在电子商务数据挖掘中的应用十分的广泛.同时分布式图聚类的优点也是值得我们去运用与学习的.分布式图聚类被许多商家所青睐和认可,分布式图聚类的数据挖掘也为商家带来了很大的收益.也能够真实地反映出数据所涵盖的信息量,并且减少数据统计的成本.由此证明,分布式图聚类在电子商务挖掘信息中是十分重要和有效的.也是电子商务中不可或缺的一部分.但是,在本文中我们也提及了其他图聚类的方法,我想让大家知道,分布式图聚类虽然适合大规模的数据统计,也能清楚,稳定的表现出数据之间的关系和内容.但是,分布式图聚类并不是全部实用,我们要做好电子商务数据挖掘就一定要找到适合数据的图聚类,不要只用一个方法,这样统计出来的数据会大打折扣.希望我们能够正确的运用数据计算分析方式,反映出最全面的信息.
参考文献：
[1]温菊萍,钟勇.图聚类的算法及其在社会关系网络中的应用[J].计算机应用于软件,2010,29（2）：161-162.
[2]李克然.基于云计算的电子商务数据管理模式研究[D].西安电子科技大学,2011.
[3]骆四毛.电子商务数据挖掘中的若干个关键技术的研究[D].南昌大学,2013.
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