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電子商務相關畢業(yè)論文

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電子商務相關畢業(yè)論文

  隨著以計算機網(wǎng)絡為核心的信息技術的迅速發(fā)展,國際互聯(lián)網(wǎng)在全球的應用和普及,一種嶄新的商務模式——電子商務應運而生,并在全球發(fā)展和推廣。下面是學習啦小編為大家整理的電子商務相關畢業(yè)論文,供大家參考。

  電子商務相關畢業(yè)論文范文一:我國移動電子商務發(fā)展的特點與趨勢

  摘要:移動電子商務(E-commerce)是電子商務新的發(fā)展方向,有著十分廣闊的市場前景。本文從我國移動商務快速發(fā)展的態(tài)勢入手,著重分析我國移動電子商務的發(fā)展現(xiàn)狀,特點和發(fā)展前景,提出了今后發(fā)展過程中的突出問題并對其發(fā)展趨勢進行了簡單預測。

  論文關鍵詞:移動電子商務,特點,發(fā)展趨勢

    一、中國移動商務快速發(fā)展的態(tài)勢

    近年來,移動通信在全球范圍內迅猛發(fā)展,數(shù)字化和網(wǎng)絡化已成為不可逆轉的趨勢。中國移動通信業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展,在網(wǎng)絡基礎設施、用戶規(guī)模和移動通信服務等方面都保持了快速發(fā)展的勢頭。移動用戶從1999年的不足5000萬猛增到2007年的4.7億。根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示:2008年8月底,我國移動電話用戶數(shù)約為6200萬人(如圖1-1所示),截至2009年9月,全國固定電話用戶減少1241.8萬戶,達3.28億戶,移動電話用戶增加6140.6萬戶,首次突破7億戶,達到7.03億戶。中國已經(jīng)成為名副其實的全球人數(shù)最多、規(guī)模最大、資源最豐富的移動通信市場。

    圖1-1 我國移動電話用戶統(tǒng)計表

    從用戶所在地區(qū)來看:東部占60.8%,中部為24.1%,西部為15.1%。從省份來看:廣東省WAP活躍用戶達到970萬人,占全國的1/4。北京和上海的WAP活躍用戶數(shù)量分別為170萬和130萬人??梢哉f我國WAP互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)走到了一個快速增長的臨界點,無線互聯(lián)網(wǎng)將迎來發(fā)展高潮。

    隨著手機的大規(guī)模普及,國內使用手機上網(wǎng)的網(wǎng)民也激增。據(jù)CNNIC今日發(fā)布的《第24次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》披露,截止2009年6月,國內使用手機上網(wǎng)的網(wǎng)民達到1.55億,半年內增長了32.1%。手機搜索與互聯(lián)網(wǎng)搜索相比較,在以下兩方面有著明顯的優(yōu)勢:

    第一,手機搜索的便利性更高。手機網(wǎng)民可以在任何時間、任何地點進行對內容的搜索,包括新聞、酒店等信息,而不用打開電腦和尋找網(wǎng)絡接口。

    第二,手機搜索可以讓用戶獲得更豐富的信息和更好的應用體驗。手機不但可以作為手機搜索的終端載體,同時又支持GPS定位(至少可以利用GPRS定位),類似的手機自身應用功能,都將被很好地利用在手機搜索上。

    雖然在用戶數(shù)量規(guī)模上,手機搜索將有可能最終被手機音樂、手機電視等適合手機寬帶上網(wǎng)的大眾化應用所超越,但手機搜索所表現(xiàn)出的對用戶生活需求的實際幫助很大,并且在手機的小屏幕上,用戶依然需要用搜索來獲取更多的音樂和視頻等內容。所以說手機音樂等應用的快速發(fā)展,反而也會推動手機搜索的發(fā)展。

    二、中國移動商務快速發(fā)展的特點

    目前,移動商務進入以開發(fā)移動商務價值為特色的資源開發(fā)和價值開發(fā)階段,進入2007年以來,移動商務的發(fā)展出現(xiàn)了實質性的變化。其最顯著的特點是:

    ⑴開始走出了短信低俗化的圍城。

    ⑵開始走出了小富即安的滿足感。

    ⑶開始走出了一般性的模式探索。

   ?、乳_始了商務模式的系統(tǒng)研發(fā)和價值開發(fā)的研究探索。

    這一變化得到了敏銳的風險投資商的關注,理性思索和系統(tǒng)研發(fā)開始起步。短信是目前最為成熟的中國移動通信服務業(yè)務之一,而短信與企業(yè)應用系統(tǒng)相結合已經(jīng)成為中國移動商務的一種低成本、快回報、易操作的實現(xiàn)模式。計世資訊(CCW Research)發(fā)現(xiàn),在已為用戶部署移動商務應用的SI/ISV中,有60.7%的SI/ISV為用戶部署的移動商務是采用短信技術。

    調查表明,移動商務應用的行業(yè)市場分布比較均衡,許多行業(yè)都存在對移動商務應用的需求。政府部門和制造、流通、金融行業(yè)是目前移動商務應用的主要行業(yè)市場,物流、流通、快速消費品等高流動性和服務性行業(yè)如餐飲業(yè)、旅行社等也都有廣泛的市場需求。

    另外,用戶消費意識的提升是移動商務市場拓展的基本要素之一,移動商務和移動信息化整體解決方案在公安、交通、金融等行業(yè)應用領域的市場拓展步伐不斷加快,并實現(xiàn)了由部分試點到全面啟動的突破。其中,“手機銀行”、“移動證券”、“警務通”、“集團彩鈴”等移動商務服務已開始在一定程度上普及和推廣。

    管理軟件移動應用、移動終端軟件開發(fā)和移動商務解決方案提供與實施都為中國軟件業(yè)提供了良好的發(fā)展機會。由于我國的管理軟件是目前國內應用最為廣泛和成熟的應用軟件市場,實施管理系統(tǒng)的企業(yè)為了提供工作效率、降低成本,對管理軟件的移動應用產(chǎn)生了明確的需求。短信與管理軟件的結合就是一種典型的管理軟件移動應用模式。

    三、未來發(fā)展趨勢的簡單預測

    從為用戶提供可隨時隨地享用的方便靈活的服務,到將企業(yè)運用和數(shù)據(jù)擴展到今天不固定的工作人員,移動電子商務提供了一種增加收入,簡化核心流程并降低成本的全新途徑。面對這種新的電子商務發(fā)展模式“機遇與挑戰(zhàn)”是并存的,特別是在西部欠發(fā)達地區(qū)人們的思想意識還有待于改變,適合中小企業(yè)與普通民眾使用的發(fā)展模式還有待于進一步摸索,移動電子商務在為人們帶來激動人心的無限商機的同時,也帶來了與其相關固有的復雜性和風險,具體表現(xiàn)在以下幾個方面。

    (一)安全的保障

    目前關于移動電子商務的安全性初步應用的各種數(shù)據(jù)表明:移動電子商務面臨的最大障礙便是贏得客戶的信任,一個安全漏洞很可能導致所有的努力都功虧一簣。因此,如何保護用戶的合法信息(賬戶、密碼等)不受侵犯,是一項迫切需要解決的問題。除此以外,我們還應該解決好電子支付系統(tǒng),商品配送系統(tǒng)等安全問題。

    (二)技術的實現(xiàn)

    帶寬問題與有線相比,對無線頻譜和功率的限制使其帶寬較小,帶寬成本較高,同時分組交換的發(fā)展使得信道變?yōu)楣蚕?時延較大;連接可靠性較低,超出覆蓋區(qū)域時,服務則拒絕接入。所以服務提供商應優(yōu)化網(wǎng)絡帶寬的使用,同時增加網(wǎng)絡容量,以提供更加可靠的服務。

    (三)增值應用的需求

    盡管近年來移動運營商和應用服務商在網(wǎng)絡安全、身份認證等方面作出了巨大努力,確保使用者能在任何地點、任何時間安全、及時、交互地進行安全接入信息與服務,降低了用戶在移動商務中數(shù)據(jù)傳輸信息失真、非法篡改、抵賴等交易風險,提高無線交易的安全性。

    但是,就目前的應用情況來看,移動電子商務的個人應用主要集中于獲取信息、訂票、炒股等,缺乏更多、更具吸引力的應用,這無疑將制約移動電子商務的發(fā)展。

    而目前多數(shù)企業(yè)用戶、政府以及大量行業(yè)用戶的需求則是要“增值添效”。因為,相當多的企業(yè)和組織,已經(jīng)具備一定的信息化應用基礎,很多行業(yè)用戶已經(jīng)實現(xiàn)了OA、財務管理等方面的信息化,還有一些企業(yè)實現(xiàn)了ERP、CRM和SCM等方面的成功應用,這些應用為移動商務的實施奠定了堅實了基礎。但是,這些單位又遇到和提出了大量需要集成的、整合的、多維溝通的、迅速傳遞的、動態(tài)進行的問題需要解決。

    因此,這些企業(yè)和組織的需求,不再是一般化的需求,而是一種創(chuàng)新性需求;一種前瞻性需求;一種實踐和應用對接型需求;一種延伸動態(tài)管理型需求。

    移動商務是與商務活動參與主體最貼近的一類電子商務模式,以應用移動通訊技術和移動終端為特性。由于用戶與移動終端的對應關系,通過與移動終端可以在第一時間準確地與對象進行溝通,使用戶更多的脫離設備狀態(tài)和網(wǎng)絡環(huán)境的束縛,最大限度地馳騁于自由的商務空間,是傳統(tǒng)電子商務的重要補充。盡管目前移動電子商務的開展還存在很多問題,但隨著它的發(fā)展和飛快的普及,很快會成為未來電子商務的主戰(zhàn)場。

  參考文獻:

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  電子商務相關畢業(yè)論文范文二:電子商務中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用研究

  [摘要]隨著電子商務的普及和數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展,將數(shù)據(jù)挖掘技術應用到電子商務中可以解決電子商務中數(shù)據(jù)量龐大的問題,從而獲得真正有價值的信息。文章簡要的介紹了電子商務以及數(shù)據(jù)挖掘的概念,并對電子商務中所使用到的數(shù)據(jù)挖掘技術進行了詳細的分析。

  論文關鍵詞:電子商務,數(shù)據(jù)挖掘,聚類分析,關聯(lián)規(guī)則挖掘

    1引言

    隨著Internet的普及,電子商務得到了前所未有的發(fā)展,經(jīng)銷商和客戶之間通過互聯(lián)網(wǎng)進行交易,節(jié)省了大量的費用和時間。但是在電子商務中充斥著大量的數(shù)據(jù),如何從這些大量的數(shù)據(jù)中挖掘出真正有價值的信息,幫助企業(yè)經(jīng)銷商制定更好的營銷策略是電子商務急需解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘,又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),也就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息的一種技術。利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以使經(jīng)銷商從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息幫助決策,從而在市場競爭中獲得優(yōu)勢地位。

    2電子商務概述

    電子商務指交易當事人或參與人利用現(xiàn)代信息技術和計算機網(wǎng)絡(主要是因特網(wǎng))所進行的各類商業(yè)活動,包括貨物貿易、服務貿易和知識產(chǎn)權貿易。“電子商務”中所包括的“現(xiàn)代信息技術”應涵蓋各種使用電子技術為基礎的通信方式;“商務”指不論是契約型還是非契約型的一切商務性質的關系所引起的種種事項。如果將“現(xiàn)代信息技術”看作一個子集,“商務”看作另一個子集,電子商務所涵蓋的范圍應當是這兩個子集所形成的交集,即“電子商務”標題之下可能廣泛涉及的因特網(wǎng)、內部網(wǎng)和電子數(shù)據(jù)交換在貿易方面的各種用途。

    電子商務與傳統(tǒng)商務相比有以下優(yōu)點:(1)電子商務將傳統(tǒng)的商務流程數(shù)字化、電子化,讓傳統(tǒng)的商務流程轉化為電子流、信息流,突破了時間空間的局限,大大提高了商業(yè)運作的效率。(2)電子商務簡化了企業(yè)與企業(yè),企業(yè)與個人之間的流通環(huán)節(jié),最大限度地降低了流通成本,能有效地提高企業(yè)在現(xiàn)代商業(yè)活動中的競爭力。(3)電子商務是基于互聯(lián)網(wǎng)的一種商務活動,互聯(lián)網(wǎng)本身具有開放性全球性特點,電子商務可為企業(yè)及個人提供豐富的信息資源,為企業(yè)創(chuàng)造更多商業(yè)機會。(4)電子商務對大型企業(yè)和中小企業(yè)都有利,因為大中型企業(yè)需要買賣交易活動多,實現(xiàn)電子商務能有效地進行管理和提高效率,對小企業(yè)同樣有利,因為電子商務可以使企業(yè)以相近的成本進行網(wǎng)上交易,這樣使中小企業(yè)可能擁有和大企業(yè)一樣的流通渠道和信息資源,極大提高了中小企業(yè)的競爭力。(5)電子商務將大部分商務活動搬到網(wǎng)上進行,企業(yè)可以實行無紙化辦公節(jié)省了開支。

    3數(shù)據(jù)挖掘技術

    數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)技術是隨著計算機的廣泛應用和數(shù)據(jù)的大量積累而發(fā)展起來的。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識,即發(fā)現(xiàn)其中隱含的,未知的,有意義的信息的過程,它又被稱為“數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)”(KDD),也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的一個基本步驟,知識發(fā)現(xiàn)過程由以下步驟組成:(1)數(shù)據(jù)清理(2)數(shù)據(jù)集成(3)數(shù)據(jù)選擇(4)數(shù)據(jù)變換(5)數(shù)據(jù)挖掘(6)模式評估(7)知識表示。

    從商業(yè)的角度定義,數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術,其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數(shù)據(jù)。利用功能強大的數(shù)據(jù)挖掘技術,可以使企業(yè)把數(shù)據(jù)轉化為有用的信息幫助決策,從而在市場競爭中獲得優(yōu)勢地位。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的不同是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應具有先前未知、有效和實用3個特征。

    4數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的作用

    數(shù)據(jù)挖掘技術之所以可以服務于電子商務,是因為它能夠挖掘出活動過程中的潛在信息以指導電子商務活動。在電子商務中的作用有7個方面:(1)挖掘客戶活動顧慮,針對性的在電子商務平臺下提供“個性化”的服務。(2)可以在瀏覽電子商務網(wǎng)站的訪問者中挖掘出潛在的客戶。(3)通過電子商務訪問者的活動信息的挖掘,可以更加深入的了解客戶需求。(4)通過挖掘網(wǎng)上顧客的購買行為,可以幫助制定合理的產(chǎn)品策略和定價策略。(5)通過對商品訪問情況和銷售情況進行挖掘,可以幫助制定產(chǎn)品營銷策略,優(yōu)化促銷活動。(6)優(yōu)化電子商務網(wǎng)站的信息導航,方便客戶瀏覽。(7)通過客戶在網(wǎng)絡上瀏覽時的擁塞記錄發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的性能瓶頸,從而提高網(wǎng)站的穩(wěn)定性,保證電子商務購物快速進行。

    5電子商務中數(shù)據(jù)挖掘的技術與方法

    電子商務中的數(shù)據(jù)挖掘過程一般包括3個主要的階段:數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結果解釋和評價。(1)數(shù)據(jù)準備又可分為數(shù)據(jù)選取和數(shù)據(jù)預處理兩個步驟。數(shù)據(jù)選取的目的是確定發(fā)現(xiàn)任務的操作對象。即目標數(shù)據(jù),是根據(jù)用戶的需要從原始數(shù)據(jù)庫中抽取的一組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理一般包括消除噪聲、推導計算缺值數(shù)據(jù)、消除重復記錄、完成數(shù)據(jù)類型轉換以及對數(shù)據(jù)降維。(2)數(shù)據(jù)挖掘階段首先要確定數(shù)據(jù)挖掘的目標和挖掘的知識類型。確定挖掘任務后,根據(jù)挖掘的知識類型選擇合適的挖掘算法,最后實施數(shù)據(jù)挖掘操作,運用選定的挖掘算法從數(shù)據(jù)庫中抽取所需的知識。(3)結果的解釋和評價。數(shù)據(jù)挖掘階段發(fā)現(xiàn)的知識,經(jīng)過評估,可能存在冗余或無關的知識,這時需要將其剔除,也有可能知識不滿足用戶的需求,需要重復上述挖掘過程重新進行挖掘。另外,由于數(shù)據(jù)挖掘最終要面臨用戶,因此,還需要對所挖掘的知識進行解釋,以一種用戶易于理解的方式供用戶所使用。

    數(shù)據(jù)挖掘按照其挖掘任務主要包括分類和預測、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘,回歸發(fā)現(xiàn)和序列模式發(fā)現(xiàn)等技術。在選擇某種數(shù)據(jù)挖掘技術之前,首先要將需要解決的問題轉化成正確的數(shù)據(jù)挖掘任務,然后根據(jù)挖掘的任務來選擇使用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術。在電子商務活動中,主要使用下面的一些數(shù)據(jù)挖掘技術。

    5.1分類

    分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類,其目的是通過分類模型或分類函數(shù),將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。分類的主要方法有基于決策樹模型的數(shù)據(jù)分類,貝葉斯分類算法,ID3算法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法等。

    假定現(xiàn)在我們有一個描述顧客屬性的數(shù)據(jù)庫,包括他們的姓名、年齡、收入、職業(yè)等,我們可以按照他們是否購買某種商品(例如,計算機)來進行分類。如果現(xiàn)在有新的顧客添加到數(shù)據(jù)庫中,我想將新計算機的銷售信息通知顧客,若將促銷材料分發(fā)給數(shù)據(jù)庫中的每個新顧客,如此可能會導致耗費較多的精力和物力。而若我們只給那些可能購買新計算機的顧客分發(fā)材料,可以在較大的程度上節(jié)省成本。為此,可以構造和使用分類模型。分類方法的特點是通過對示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析,已經(jīng)建立了一個分類模型,然后利用分類模型對數(shù)據(jù)庫中的其它記錄進行分類。

    5.2聚類分析

    聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別,其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大,不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。聚類分析的方法是數(shù)據(jù)挖掘領域最為常見的技術之一。常用的聚類分析方法有:分割聚類方法,層次聚類方法,基于密度的聚類方法和高維稀疏聚類算法等。聚類分析方法與分類方法的不同之處是聚類事先對數(shù)據(jù)集的分布沒有任何的了解。因此在聚集之后要有一個對業(yè)務很熟悉的人來解釋這樣聚集的意義。很多情況下一次聚集你得到的分類對你的業(yè)務來說可能并不好,這時你需要刪除或增加變量以影響分類的方式,經(jīng)過幾次反復之后才能最終得到一個理想的結果。聚類分析方法在電子商務中的使用也極其廣泛。其中一個典型的應用是幫助市場分析人員從客戶基本庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群,并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征。通過對聚類的客戶特征的提取,把客戶群分成更細的市場,提供針對性的服務。

    5.3關聯(lián)規(guī)則挖掘

    關聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在關系的規(guī)則,即根據(jù)一個事物中的某些項的出現(xiàn)可導出另一些項在同一事物中也出現(xiàn),即隱藏在數(shù)據(jù)間的關聯(lián)或相互關系,比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。在電子商務中,從大量商務事物記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關聯(lián)關系,可以幫助許多商務決策的制定。關聯(lián)規(guī)則挖掘最初也是最典型的形式是購物籃分析。它通過發(fā)現(xiàn)顧客放入其購物籃中不同商品之間聯(lián)系,分析顧客的購買習慣。例如,在同一次去超級市場,如果顧客購買牛奶,他也購買面包(包括購買什么類型的面包)的可能性有多大?這些信息可以幫助零售商有選擇地經(jīng)銷和安排貨架,引導銷售。例如,將牛奶和面包盡可能放近一些,可以進一步刺激一次去商店同時購買這些商品。在電子商務中,由于Web服務器的日志文件記錄了用戶的訪問記錄,通過這些記錄利用關聯(lián)規(guī)則挖掘網(wǎng)上顧客購買產(chǎn)品的相關度,對某些品牌的喜好和忠誠,價格接受范圍,以及包裝要求等,挖掘的結果可以用來幫助管理者進行網(wǎng)站規(guī)劃、確定商品的種類、價格和新產(chǎn)品的投入。

    5.4序列模式分析

    序列模式分析和關聯(lián)規(guī)則挖掘相似,但側重點在分析數(shù)據(jù)間的前后序列關系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如在某一段時間內,顧客購買商品A,接著購買商品B,而后購買商品C,即序列A-B-C出現(xiàn)的頻度較高的信息。序列模式分析的一個例子是“九個月以前購買奔騰PC的客戶很可能在一個月內訂購新的CPU芯片”。

    6結束語

    電子商務過程中的各種信息和數(shù)據(jù)是電子商務活動能夠更好的進行的基礎,通過選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術來挖掘電子商務中有價值的信息,從而使企業(yè)在激烈的市場競爭中做出正確的決策,保持有力的競爭優(yōu)勢。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的不斷發(fā)展,我們相信它在電子商務中的應用將促使其得到更快更高效的發(fā)展。

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