毕业设计数据挖掘技术开题报告 精品
数据挖掘技术开题报告
3.既然数据是海量的，那么数据中就会隐含一定的变化趋势，在数据挖掘中也要对这个趋势做应有的考虑和评价。
4.各种不同的模型如何应用，其效果如何评价。不同的人对同样的数据进行挖掘，可能产生不同的结果，甚至差异很大，这就涉及到可靠性的问题。
毕业设计开题报告
设计题目：数据挖掘技术在苏宁电器客户关系管理中的应用研究
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姓 名：_________________________
指 导 教 师：_________________________
在国内，客户关系管理从1999年开始起步，经历了近几年的理念宣导、概念普及，现在处于调整期。根据赛迪顾问的调查结果，2000年的客户关系管理软件中国市场的销售额是0.6亿元，2001为0.9亿，增长50%，2004年就达到3.06亿元表现出高速的发展，只有21%的被调查企业还没有听说过客户关系管理。
息的过程”。
数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义的模式和规则的过程。对于企业而言，数据挖掘可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的竞争位置的目的。但数据挖掘也不可避免的存在着一些局限性：
1.数据挖掘的基本问题就在于数据的数量和维数，数据结构也因此显的非常复杂，如何进行探索，选择分析变量，也就成为首先要解决的问题。
普哈拉米德在《消费者王朝：与客户共创价值》中就曾指出：客户关系管理的核心思想是将企业的客户（包括最终客户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。斯隆管理学院的海皮尔（Hippel）教授认为在产品创新过程中，对客户知识的有效管理至关重要，客户在企业发展中扮演着重要的角色。
数据挖掘技术开题报告
数据挖掘技术开题报告数据挖掘技术开题报告一、引言数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现潜在模式、关联和趋势的方法。
随着互联网的发展和信息技术的进步，我们所面对的数据量呈指数级增长，因此数据挖掘技术的应用变得越来越重要。
本文将探讨数据挖掘技术的概念、应用领域以及挖掘过程中的挑战和方法。
二、数据挖掘技术的概念数据挖掘技术是一种从大规模数据集中提取知识和信息的过程。
它基于统计学、机器学习和数据库技术，通过使用各种算法和模型来发现数据中的隐藏模式和关联规则。
数据挖掘技术可以帮助人们更好地理解数据，预测未来趋势，做出更明智的决策。
三、数据挖掘技术的应用领域1. 商业领域：数据挖掘技术可以帮助企业发现市场趋势、分析客户行为、预测销售量等，从而优化产品定位和市场策略。
2. 医疗领域：通过挖掘医疗数据，可以帮助医生诊断疾病、预测患者风险、提供个性化治疗方案等，提高医疗服务的质量和效率。
3. 金融领域：数据挖掘技术可以用于风险评估、信用评级、欺诈检测等，帮助金融机构更好地管理风险和提供个性化的金融服务。
4. 社交媒体：通过挖掘社交媒体数据，可以了解用户兴趣、社交网络结构等，从而优化广告投放和个性化推荐。
四、数据挖掘的过程数据挖掘的过程可以分为以下几个步骤：1. 数据收集：收集需要挖掘的数据，可以是结构化数据（如数据库中的表格）或非结构化数据（如文本、图像等）。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、集成、转换和规范化，以去除噪声和冗余，使数据适合挖掘。
3. 特征选择：选择最相关的特征，以减少数据维度和提高挖掘效果。
4. 模型选择与建立：选择适合的数据挖掘算法和模型，并根据实际情况建立模型。
5. 模型评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，以提高预测准确性和可解释性。
6. 结果解释与应用：解释挖掘结果，并将其应用于实际问题中，为决策提供支持。
五、数据挖掘的挑战和方法在数据挖掘过程中，会面临以下挑战：1. 数据质量：数据可能存在噪声、缺失值和不一致性，需要进行数据清洗和预处理。
数据挖掘开题报告
数据挖掘开题报告数据挖掘开题报告在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各个领域的关键词之一。
然而，海量的数据中蕴含着大量有价值的信息，如何从中提取出这些信息并进行分析，成为了一个重要的课题。
数据挖掘作为一种重要的技术手段，被广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
本文将就数据挖掘的概念、应用领域和方法进行探讨。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的过程。
它是通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术，对数据进行分析和建模，以帮助人们做出决策、预测未来趋势、发现新的商机等。
数据挖掘的目标是从数据中提取有价值的信息，并将其转化为可用的知识。
二、数据挖掘的应用领域1. 商业领域在商业领域，数据挖掘被广泛应用于市场营销、客户关系管理、销售预测等方面。
通过对客户数据的挖掘，企业可以了解客户的购买习惯、喜好和需求，从而制定针对性的营销策略。
同时，数据挖掘还可以帮助企业预测销售趋势，优化供应链管理，提高运营效率。
2. 医疗领域在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生发现疾病的早期预警信号、预测疾病的发展趋势，为患者提供个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源调配，优化医疗服务流程，提高医疗质量和效率。
3. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测。
通过对客户的交易数据进行分析，可以发现异常交易行为，及时采取措施防止欺诈事件的发生。
此外，数据挖掘还可以帮助金融机构预测股市走势、优化投资组合，提高投资收益。
三、数据挖掘的方法数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
1. 分类分类是将数据集划分为若干类别的过程。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
分类算法可以用于预测客户的购买意向、判断疾病的类型等。
2. 聚类聚类是将数据集中的对象划分为若干个组的过程。
聚类算法可以帮助人们发现数据集中的潜在分组结构，如将顾客划分为不同的购买群体。
教务分析系统中数据挖掘技术的应用研究的开题报告
教务分析系统中数据挖掘技术的应用研究的开题报告一、选题背景教育是国家的重要事业，教育行政部门和学校需要全面、系统地掌握和分析各类教育数据，以指导教育决策和管理。
教务分析系统是一个涵盖教育信息管理、数据分析、效果评估等多功能的教学管理系统。
教务分析系统可以监测学生的学习状况，分析学生的学习特点、强项和难点，以此为基础来进行有效的教学设计和课程改进。
数据挖掘技术能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识，为教育行政部门和学校提供重要的决策支持和管理参考。
因此，在教务分析系统中采用数据挖掘技术来分析学生、课程等多个方面的数据，具有很大的应用价值。
二、研究目的和意义本研究旨在探究教务分析系统中数据挖掘技术的应用，分析其在教育决策支持和管理中的作用和价值，具体包括：1. 探究教务分析系统的基本特点和功能，分析其运作模式和数据来源。
2. 介绍数据挖掘技术的基本原理和方法，以及在教务分析系统中的具体应用。
3. 分析数据挖掘技术在教务分析系统中的应用案例，包括学生学习行为的分析、教学资源的分布情况、课程评估和预测，以及学生评价等多个方面。
4. 探讨数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值，分析其优点和不足之处。
5. 提出相关建议，以进一步完善教务分析系统中的数据挖掘应用和教育决策支持和管理。
三、研究内容和步骤本研究主要包括以下内容和步骤：1. 教务分析系统及数据挖掘技术相关文献的综述。
通过查阅相关文献，了解教务分析系统的基本特点和功能，以及数据挖掘技术的基本原理和方法。
2. 教务分析系统中数据挖掘技术的应用。
通过实例介绍教务分析系统中数据挖掘技术的应用，如学生学习行为的分析、教学资源的分布情况、课程评估和预测，以及学生评价等多个方面。
尤其是通过大数据技术来深度挖掘学生的课堂行为和心理特征，为教学改进、教学管理和个性化辅导提供参考。
3. 数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值。
结合实际的应用案例，分析数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值，对教育决策和管理提供重要的决策支持和参考。
数据挖掘方向开题报告
开题报告国内外研究状况数据挖掘技术使得在大量数据中找出有价值的内在的规律以及知识成为现实，当前国内外众多学者从事该数据挖掘技术的研究，国外较为成功的有R. AggrawaI所带领的IBM Almaden实验室，加拿大SilnOnFraSter大学成立的KDD课题研究小组，其研究了多种数据挖掘算法，在各个行业取得了较为成功的应用，同时也吸引了众多的商业机构以及研究学者开展数据挖掘技术的研究，同时也涌现出各种类型的数据挖掘系统，并且成功的在金融、经济、商业等行业取得成功应用。
［5］徐毂.数据挖掘技术在人力资源管理中的应用研究［J］.中国市场，2017(32).[6]王琳.基于数据挖掘的Y汽车学院教科研人员管理对策研究[D].大连海事大学，2016.[7]李会欣.数据仓库为中心的人力资源统计信息系统运用探究[J].关爱明天，2016(5).[8]张金艳.数据挖掘在人力资源离职管理中的应用一以GST公司为例[D].首都经济贸易大学, 2016.2.3基于初始聚类中心选取的K∙means算法改进2.3.1改进初始聚类中心的选取2.3.2基于规则初始聚类中心的k∙means聚类算法233对噪声以及孤立点处理能力的改进2.3.4基于改进算法的实验分析3基于数据挖掘技术的矿井人员管理系统设计3.1基于改进的K∙means聚类算法的矿井人员管理系统3.1.1软件总体功能结构方案3.1.2系统软件实现流程3.2运行界面及结果分析3.2.1系统运行情况分析3.2.2基于改进的K-means聚类结果分析4结论参考文献3.总体安排和进度（包括阶段性工作内容及完成日期）:2018年1月―2018年2月：选题2018年2月―2018年3月：需求分析2018年3月―2018年4月：总体设计2018年4月―2018年5月：详细设计2018年5月―2018年6月：实现2018年6月―2018年7月撰写论文2015年7月―2015年8月：准备答辩2017年12月25日学生（签名）：。
开题报告范文基于机器学习的XX数据挖掘与分析
开题报告范文基于机器学习的XX数据挖掘与分析开题报告范文：基于机器学习的XX数据挖掘与分析1. 研究背景与意义数据挖掘与分析是当今信息时代的重要课题，通过运用机器学习算法，可以挖掘海量数据中潜在的规律和价值信息。
XX数据作为一种新兴的数据类型，具有广泛的应用前景和商业价值。
本研究旨在运用机器学习技术，对XX数据进行挖掘与分析，以发现其中的隐藏知识和模式，为决策者提供科学依据，推动相关领域的发展。
2. 研究目标与内容本研究的主要目标是基于机器学习技术，实现对XX数据的挖掘与分析。
具体来说，包括以下几个方面的内容：（1）收集与整理XX数据：通过各种途径获取XX数据，并对其进行清洗、归纳与整理。
（2）建立机器学习模型：选择合适的机器学习算法，建立XX数据挖掘与分析模型，并对模型进行训练与测试。
（3）分析与挖掘XX数据：运用所建立的机器学习模型，对XX数据进行分析和挖掘，发现其中的有价值的信息和知识。
（4）结果评估与应用：对挖掘结果进行评估与验证，并将其应用于相关领域，提供决策支持和应用推广。
3. 研究方法与技术路线（1）数据收集与整理：通过调研、实地采集、网络爬虫等方式，获取XX数据，并进行清洗、预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
（2）机器学习算法选择与模型建立：针对XX数据的特点，选择合适的机器学习算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则算法等。
通过对数据集的训练和优化，建立适合XX数据的挖掘与分析模型。
（3）XX数据分析与挖掘：基于建立好的机器学习模型，对XX数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和模式。
包括特征选择、模式挖掘、异常检测等。
（4）结果评估与应用：对挖掘结果进行评估和验证，通过对比实际情况和模型预测结果的差异，评估模型的准确性和可靠性。
将挖掘结果应用于相关领域，为决策者提供科学依据和决策支持。
4. 预期成果与创新点本研究的预期成果包括：（1）建立适用于XX数据的机器学习模型，实现对数据的挖掘与分析；（2）发现XX数据中的隐藏知识和模式，为相关领域的决策者提供科学依据；（3）通过对挖掘结果的评估和应用推广，验证模型的准确性和可靠性。
2019数据挖掘技术论文开题报告
数据挖掘技术论文开题报告
毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是我们整理的数据挖掘技术论文开题报告，欢迎阅读！
数据挖掘技术综述
数据挖掘（DataMining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。
数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘，数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程,如何进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。
一.研究背景及意义
近十X五.研究达到的预期结果
系统的介绍数据挖掘技术，使更多的研究人员在数据库中发现有用的，有潜在价值的数据知识。
六.小结
通过各方面资料的查找，理解了基本的数据挖掘概念、数据挖掘技术、数据挖掘的实际应用及国内外现状。
在论文中将对数据挖掘的概念以及发展概况进行介绍，并总结数据挖掘中使用的技术，主要结合当前的研究成果，分析了数据挖掘领域的。
研究领域方面,可能主要集中在网络信息中的主要应用。
七.毕业论文进程安排
- 1 -。
开题报告(数据挖掘)
与国外相比，国内对数据挖掘与知识发现(MDKD)的研究稍晚，1993年国家自然科学基金首次支持对该领域的研究项目。目前，清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中心等竞相开展数据挖掘的基本理论及其应用研究。其中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体代数的研究；华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对关联规则开采算法的优化和改造：南京大学、四川联合大学山东师范大学硕士学位论文上海交通大学等单位探讨，研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。现在尽管与国际上的进展相差并不远，一些研究成果例如：总参六十一所李德毅教授在云模型方面的研究、复旦大学的施伯乐教授在关系数据厍中知发现方面取得很大的成果，南京大学开发的KNIGHT系统等．但在实际应用方面却鲜有所闻，成功的例子很少，没有形成整体力量。总的说来．国内在数据挖掘方面的开发还停留在实验的阶段，没有能够真正的投入到实际生产应用中去。
开题报告(数据挖掘)
附表三:
高校教师在职攻读硕士
学位研究生论文
选题计划表
研究生姓名：
指导教师：
专业:计算机应用技术
所属院（所）：计算机科学与技术学院
2010年4月2日
研究生姓名
专业
计算机应用技术
导师姓名
研究方向
数据挖掘
毕业论文题目
数据挖掘在高职教学中的应用
论文类型
理论研究
应用研究
用于生产ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
其它
选题目的和意义：
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毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计摘要在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。
随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。
一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。
本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。
在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。
数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。
关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持AbstractNowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system.Key words: on-line shopping system; data mining; decision support学位论文题目：基于数据挖掘技术的WEB推荐系统设计课题来源：指导老师协商分配1、课题意义及国内外研究现状综述课题意义近年来，Internet使计算机、网络、通信合而为一。
网络经济、注意力经济等新概念的出现，以其巨大的社会效益和极富挑战与机遇的内涵，成为信息科学最引人注目的研究课题。
然而，网络在快捷、方便地带来大量信息的同时，也带来了一大堆的问题：诸如信息过量难以消化；信息真假难以辨识；信息安全难以保证；信息形式不一致，难以统一处理等等。
如何快速、准确地获得有价值的网络信息，如何理解已有的历史数据并用于预测未来的行为，如何从这些海量数据中发现知识，导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。
知识发现(Knowledge Discovery，简称KD)和数据挖掘(Data Mining，简称DM)是集统计学、人工知识、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术的一个交叉性的研究领域。
知识是当今世界一种最重要的财富。
数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database，即KDD)方法和数据挖掘技术，近几年受到人们的高度重视，并对其进行了深入的研究，得到了许多有效的方法和技术。
随着Internet技术的迅猛发展，WEB(World Wide WEB)已发展成为拥有3亿页面的分布式信息空间，而且这个数字仍以每4至6个月翻一番的速度增加着。
面对这海量的数据和信息，人们却感知识的匮乏，难怪John Naisbett感叹道：“We are drowning in information， but starving for knowledge”(“信息爆炸但知识匮乏”)。
现代社会的竞争趋势要求必须对WEB大量复杂的信息进行实时的和深层次的分析，从中找出真正有价值的信息知识，用于科学研究、决策支持、过程控制、趋势预测、偏差预防等，但是，现有的KDD方法和技术已不能满足人们从WEB获取知识的需要，这是因为：◆WEB数据是异质、异构、动态、模糊的半结构化、非结构化或数据库信息；◆异质、异构以及动态性给数据仓储带来极大困难；◆语义理解难度加大，造成基于内容的信息检索难以实现；◆挖掘算法、信息模型的动态性以及大样本空间搜索能力要求很高；◆现有的DM方法和技术不能直接运用于WEB挖掘。
因此，人们迫切感到需要一种新的技术———基于WEB的数据挖掘技术，以便从WEB海量的数据中自动地，智能地抽取隐藏于这些数据中的知识。
国内外研究现状综述DM是近年来一个十分活跃的研究领域。
从数据库中发现知识(Knowledge Discovery in database，简称KDD)一词首先出现在1989年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。
到目前为止，由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已召开了8次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，仅以1999年为例，就有近20个国际会议列有DM专题。
这两年国内也有相当多的数据挖掘和知识发现方面的研究成果，许多学术会议上都设有专题进行学术交流。
目前， DM的研究重点逐渐从发现方法的研究转向实际的系统应用，国际上有影响的典型数据挖掘系统有SAS公司的Enterprise Miner， IBM公司的Intelligent Miner，SGI公司的Set Miner等。
现有的数据挖掘技术分为5类，即预测模型化、聚类、数据归纳、依赖模型化以及发现变化和偏差。
从国内外目前的研究进展来看，各学科的研究自成一派，没有突破各个领域的技术界限；没有融合各领域的不同方法；尤其是未将并行优化的诸方法集成用于数据库中的数据挖掘，从而提高实时性，并解决随机的、动态的、不完全的及混沌数据的数据挖掘，即所谓智能数据挖掘。
而且以往多数技术都是在驻留于内存的数据之上进行挖掘，没有把这些技术与数据库技术相集成。
近年来，有些技术已开始定位于大型数据库上的挖掘，即基于磁盘存贮进行挖掘。
从而出现了关系数据库的数据挖掘、面向对象数据库的数据挖掘等。
由于Internet和WEB的广泛应用，出现了基于异构数据源的数据挖掘，如文档数据挖掘、时间序列数据挖掘、电子商务系统中的数据挖掘。
伴随数据库技术的发展，多媒体数据库的数据挖掘、时态数据库的数据挖掘、空间数据库的数据挖掘等也引起了许多人的关注。
预计在21世纪还会形成更大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知识发现的过程能够被用户理解 ,也便于在知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境下的数据挖掘技术,特别是在Internet上建立DM服务器,与数据库服务器配合,实现数据挖掘;加强对各种非结构化数据的挖掘,如文本数据、图形图像数据、多媒体数据。
但是,无论怎样,需求牵引,市场驱动是永恒的,DM将首先满足信息时代用户的急需,大量基于DM 的决策支持软件工具产品将会问世。
2、学术构想与思路、主要实现内容及拟解决的关键技术学术构想与思路研究内容主要包括：WEB上数据挖掘的用途、WEB上数据挖掘的分类、WEB上数据挖掘的实现与工具、WEB数据挖掘的BN实现方法。
最后给出了一个WEB数据挖掘在电子商务网站中的应用实例。
毕业设计充分的将理论研究和实际应用结合起来，做到了理论和实践的相结合。
该电子商务网站是基于Jsp/JavaBean的模式的一个网络购物系统，这种模式以其稳定性和优越的速度，被全球企业证明公认为可以高效稳定的进行企业运算开发的平台。
这种平台最大的优势在于可以跨系统，真正的“一次编写、到处运行”的特点，在这种平台上开发的产品，可以轻松移植到其他的平台，例如：Unix、Linux、Windows系统，这样，在企业更换平台的时候可以最大的节约成本，提高运算质量。
Jsp网络购物系统基于jsp+javabean+数据库三层结构的动态购物网站。
网站用户接口（即界面）由jsp完成，数据和逻辑处理由beans完成，数据储存由数据库完成。
因为beans独立负责处理整个网站的全部数据逻辑运算，所以整个网站的负载量和速度都将大大提高，所以基于这种语言和结构开发的购物系统的优势是其它语言无法比拟的。
这就更进一步保证了网站的稳定性和安全性，而这些，对于一个购物网站来说是非常重要的！主要实现内容主要功能介绍：（1）网站前台功能：产品列表：详细介绍（名称，图片，市场价，会员价，是否推荐，功能介绍）等产品搜索：关键字模糊搜索定购产品：选择商品－－确认定购－－填写收货人信息－－选择付款方式－－订单号自动生成（限登录用户）用户管理：修改资料查看购物车（限登录用户）数据挖掘：通过对用户浏览商品的情况进行分析进而向用户推荐商品（2）网站后台功能：商品管理：添加删除修改图片上传用户管理：查看修改用户资料，删除用户拟解决的关键技术WEB挖掘是数据挖掘在WEB上的应用，它利用数据挖掘技术从与WEB相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及WEB技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域，是一项综合技术。