数据挖掘在农业电子商务中的应用
农业大数据的采集和分析
农业大数据的采集和分析农业是中国的重要支柱产业，也是贯穿中华民族几千年的生产生活方式和文化传承。
然而，在经历了漫长的人工劳动时代之后，我们正迅速迈入智能化、科技化的时代。
当今，随着新一代信息技术的快速发展和全球人工智能的普及，农业大数据的采集和分析已经成为当今农业发展的趋势，也成为了革新农业生产方式的关键所在。
农业大数据，是指涉及农业生产的各类数值、数字、图像、声音等数据信息，包括但不限于种植结构、气候温度、灾害风险、土地利用状况、农作物生长、运输物流、市场行情以及消费者反馈等诸多信息。
这些数据信息可以通过各种方式来采集，例如基于传感器技术的实时监测、移动设备的位置识别、智能图像的识别比对、互联网的数据挖掘和分析等等。
通过对这些数据信息的收集整合，可以对农业生产进行高效的分析，并根据数据信息进行决策和规划。
采集和分析农业大数据，将为农业生产带来前所未有的变革，可以使农民的收益得到提高，促进粮食丰产、环境保护和可持续农业发展。
“云”技术在新型农业中的广泛应用，不仅可以解决农民在储存、处理和备份数据上的问题，而且可以为农业生产的多个环节提供数据支持。
比如，通过远程飞机无人机的运行，可以对农田进行高效的空中巡视，进行气象数据、土壤数据、植被数据等信息的收集，以管控农业生产的风险以及方便农民决策。
例如，利用无人机测画，发现若干个小块地需要进行集中施肥，同时发现需要控制田地的水分平衡，避免多余的灌溉造成水分过度的浪费，这些数据都能够通过移动设备实时上传到“云”上，为农民决策提供参考。
利用大数据可以结合物联网技术实现农业生产的智能化，针对作物的品种、数量、种植技术等进行研究，分析得到的农业数据将为农民提供更加实用的种植技术指导。
例如，有研究表明，制定科学的浇水措施可以提高小麦的产量，通过利用移动设备和运营商提供的设备，可以实现对田地内的水分纪录，让农民更加精准的进行浇灌，从而大大提高作物的产量。
此外，当我们对农业种植的各个生长阶段进行更为精细的监控，有助于很好地管理农作物，减少损失，同时还能够规避自然灾害对农业生产的影响。
数据挖掘在农业系统工程中的应用
叉 学 科 。 目前 ， 在数 据 挖 掘 中常 采 用 的技 术 有 人 工 神
经 网络 、 决策树 、 遗传算法和邻近算法及规 戈 推导等。 Ⅱ 数 据 挖 掘 主要 功 能有 数 据 总结 、 类 、 分 聚类 、 计 估 与预测 、 关联和序列发现 等 ６种 。数据挖掘的分析方
法有 记 忆 基 础 推 理 法 （ Ｒ， ｍｏｙ—ｂ ｓｄ Ｒ ａ ＭＢ Ｍｅ ｒ ａｅ ｅ－
２ １ 数 据库 、 ． 数据 仓 库或 其它信 息库
它是一个或一组数据库 、 据仓库或其它类型 的 数 信息库 ， 以对其进行数据清理和集成。 可
２ ２ 数 据 库或数 据仓 库服 务器 ．
基金项 目：广东省 自然科学基金 项 目（ ３３ ） ３ １ １
作者简介 ：肖中 华 （ ９ ３一） 男 ， 西 兴 国人 ， 师 ， Ｅ—ｍ ｉ １６ ， 江 讲 （ ａ） ｌ
０ 引言
农 业 是 人类 生 存 的基 础 ， 国 民经 济 相 关 部 门赖 是 以生 存 和发 展 的前 提 ， 业 发 展 在 世 界 各 国经 济 发 展 农 中起 着基 础 的 作 用 。 信 息 技 术 作 为 当 今 世 界 高 新 技
术 的核 心和 主 导 ， 的 飞 速发 展 和 广泛 应 用 涉及 社 会 它
典型数据挖掘系统 的结构 主要 由相关信息库 （ 数 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ库 、 数据仓库或其它信息库） 数据库或数据仓库服 、 务器 、 数据挖掘引擎 、 用户界面和知识库等组成 ， 图 如
１ 示。 所
１ 数据挖掘技术概述
所 谓 数据 挖 掘 （ａｅｍｎｎ ） 就是 从 大量 的 、 完 ｄｔ ｉｉｇ ， 不 全 的 、 噪声 的 、 糊 的和 随 机 的实 际 应 用 数 据 中提 有 模
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言数据挖掘（Data Mining）是一门综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个学科的交叉学科，它旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经成为了许多领域的重要研究课题。
本文将探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘的研究现状1. 国内外研究现状国内在数据挖掘领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
国内学者在数据挖掘算法、应用领域等方面取得了许多重要成果。
同时，政府和企业对数据挖掘的重视程度不断提高，推动了相关领域的发展。
国外在数据挖掘领域的研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系和实际应用。
许多国际知名的学术会议和期刊都设有数据挖掘专区，为研究者提供了交流和学习的平台。
2. 主要研究方向目前，数据挖掘的主要研究方向包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的两种方法，用于对数据进行分类和分组。
关联规则挖掘则是从大量数据中找出项集之间的关联关系。
时序分析则主要用于对时间序列数据进行预测和分析。
此外，还有一些新兴的研究方向，如深度学习在数据挖掘中的应用等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、电商、物流等众多领域。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，可以用于疾病诊断、患者管理等方面；在电商和物流领域，可以用于推荐系统、路线规划等。
此外，数据挖掘还可以应用于能源、农业等领域。
四、数据挖掘的发展趋势1. 技术发展随着技术的不断发展，数据挖掘将更加注重人工智能和机器学习技术的应用。
深度学习等新兴技术将进一步推动数据挖掘的发展，使其能够处理更加复杂的数据和提取更加有价值的信息。
同时，随着云计算和大数据技术的发展，数据挖掘将更加注重数据的实时性和高效性。
2. 跨学科融合未来，数据挖掘将更加注重跨学科融合。
与统计学、机器学习、数据库技术等学科的交叉融合将更加紧密，形成更加完善的理论体系和实际应用。
农业物联网技术应用考核试卷
11.以下哪种技术不属于农业物联网安全关键技术？（）
A.身份认证
B.加密技术
C.入侵检测
D.云计算
12.农业物联网中，关于农产品质量追溯系统的描述，以下哪项是正确的？（）
A.仅用于追踪农产品生产环节
B.无法实现从田间到餐桌的全过程追溯
C.基于区块链技术实现数据不可篡改
D.与农业物联网的其他系统无关
4.挑战包括技术复杂性、设备成本、数据安全和农民接受程度。解决策略包括政府支持、技术培训、成本补贴和增强意识。
A.感知层
B.传输层
C.平台层
D.应用层
5.以下哪种通信技术不常用于农业物联网？（）
A.ZigBee
B.LoRa
C.5G
D.Wi-Fi
6.农业物联网中，关于数据传输层的描述，以下哪项是错误的？（）
A.数据传输层负责数据的传输
B.数据传输层包括有线和无线通信技术
C.数据传输层仅包含感知层与平台层之间的通信
8.农业物联网的__________层主要负责数据的存储、处理和分析。
9.农业物联网中的__________技术可以用于监测和预防作物病虫害。
10.利用__________技术，农业物联网可以实现农产品的质量追溯。
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
A.ZigBee
B.LoRa
C.5G
D.光纤通信
5.以下哪些是农业物联网平台层的主要功能？（）
A.数据存储
B.数据处理
C.数据分析
D.感知设备管理
6.农业物联网在病虫害监测方面的应用，以下哪些是正确的？（）
A.利用图像识别技术
农业大数据驱动的农产品产销对接平台建设方案
农业大数据驱动的农产品产销对接平台建设方案第1章项目背景与意义 (4)1.1 农业产销现状分析 (4)1.2 农业大数据在产销对接中的作用 (4)第2章平台建设目标与功能定位 (5)2.1 建设目标 (5)2.2 功能定位 (5)2.3 整体架构设计 (6)第3章农业大数据资源整合 (6)3.1 数据来源与采集 (6)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 数据采集 (6)3.2 数据处理与分析 (7)3.2.1 数据预处理 (7)3.2.2 数据存储与管理 (7)3.2.3 数据分析 (7)3.3 数据共享与交换 (7)3.3.1 数据共享机制 (7)3.3.2 数据交换平台 (7)3.3.3 数据安全保障 (7)3.3.4 数据开放与服务平台 (7)第4章农产品市场信息监测与分析 (7)4.1 市场信息监测指标体系 (7)4.1.1 市场交易指标：包括农产品成交量、成交价格、成交额等，反映市场供需状况。
(7)4.1.2 市场价格指标：涵盖农产品批发价格、零售价格、产地价格等，体现农产品价格变动情况。
(7)4.1.3 市场供需指标：包括农产品产量、库存量、消费量等，揭示市场供需平衡状况。
(8)4.1.4 市场竞争指标：涉及市场份额、竞争对手数量、市场集中度等，分析市场竞争格局。
(8)4.1.5 市场风险指标：包括农产品质量风险、价格波动风险、政策风险等，评估市场风险程度。
(8)4.2 市场信息分析模型 (8)4.2.1 描述性统计分析模型：对市场信息进行整理、描述和归纳，揭示市场基本状况。
(8)4.2.2 相关性分析模型：分析农产品价格、供需、竞争等因素之间的关联程度，为决策提供依据。
(8)4.2.3 因素分析模型：识别影响农产品市场行情的主要因素，为政策制定和调整提供参考。
(8)4.2.4 预测分析模型：基于历史数据，运用时间序列分析、回归分析等方法，预测市场未来发展趋势。
(8)4.3 市场行情预测与预警 (8)4.3.1 市场行情预测：结合历史数据和实时信息，运用预测分析模型，对农产品市场行情进行预测，为产销双方提供决策依据。
农业统计工作总结：数字化助力农业发展
农业统计工作总结：数字化助力农业发展数字化助力农业发展2023年，数字化技术逐渐渗透到农业生产中，成为农业发展的重要助力。
在这一年度，农业统计工作的数字化也取得了许多重大进展。
本文将从以下几个方面总结2023年的农业统计工作，展示数字化技术在统计工作中的应用。
一、数字化技术在农业统计工作中的应用数字化技术在农业统计工作中的应用，主要包括以下几个方面：1、数据采集方面：数字化技术可以帮助采集大量、高质量的数据。
例如，利用传感器、无人机、卫星等技术对农田进行监测，可大大提高数据采集的效率和精度。
2、数据处理方面：借助数字化技术，可以快速地对采集到的数据进行处理和分析。
例如，通过数据挖掘和机器学习等技术，可以对大量数据进行统计分析和预测，从而更准确地了解农业生产的情况和趋势。
3、数据可视化方面：数字化技术可以将统计数据通过图表、地图等形式呈现出来，更直观地展示农业生产的情况和变化趋势。
例如，利用GIS技术和空间分析方法，可以将农田的产量、工艺以及生长状况等信息通过地图可视化，方便决策者进行决策。
二、数字化助力农业发展数字化技术在农业统计工作中的应用，不仅提高了数据采集、处理和分析的效率和精度，还为农业的发展提供了强有力的支撑。
具体来说，数字化助力农业发展的主要表现在以下几个方面：1、精准生产：借助数字化技术，可以在不同的气候、土壤和水源条件下，提供适合不同植物生长的优化管理方式，从而实现精准生产。
例如，利用传感器来感知土壤中的含水量、PH值等指标，从而为土壤施肥和灌溉提供恰到好处的配方和时间。
2、智能化管理：数字化技术可以实现智能化管理，提高农业生产的效率和质量。
例如，智能化的农业可以自动完成耕种、施肥、收割等作业，从而减少人工操作的错误和浪费。
3、可持续发展：数字化助力农业发展还可以推动可持续发展。
例如，数字化技术可以实现种植过程的追溯，提高食品安全性信任度，还可以帮助农民实现有机农业转型。
三、数字化技术在农业统计工作中的挑战和改进数字化技术在农业统计工作中的应用和发展，面临着一些问题和挑战，主要包括以下几个方面：1、数据可靠性问题：虽然数字化技术可以大大提高数据采集的效率和精度，但一些因素会影响数据的可靠性。
数据挖掘技术在农业数据挖掘平台中的应用研究
高。 综合 性最强 的农业科 学信 息服务 系统 。然 而 ， 于 对 这些 大量 的数 据 ． 怎样有 效 的利用 ， 如何对 这 些农业 数 据快 速有 效地 进行 分析 、 工 和提炼 。 加 以便 获 取数据 背 后 隐藏着 的重 要农 业信 息 ． 当前计 算机 及信 息技 术 是 领域 重要 的研 究课 题
瀚 的数据 中深 入寻 找各种 因素 的相互 联 系 ．发 现 一些 等 。 数据转 换是 对数 据 分割 、 格化 、 规 归纳 、 旋转 和投 影 随 各 因 素 动 态 变 化 而 产 生 的 新 的 指 导 农 业 生 产 的规 等操 作 ． 以适应 特定 的挖 掘工 具或算 法 的要求 ， 提高 挖 律， 达到使 农业 生产 持续 、 高效 、 调发 展 的 目的 ， 协 这对 掘 效率 。 增加农 民增 收 、促 进农 业发 展和农 村 社会 稳定 具 有重 ２ 数据挖 掘 、
数 据 挖 掘 系 统通 常 包 括数 据 准 备 （ 取 抽 样 、 处 理 、 择 实现算 法应 从两个 方 面来 考 虑 ：一 是 不 同的数 据 有 选 预 需要 选择 相适 应 的挖掘 算法 ： 是根 据 刚 二 数 据变 换１数 据挖 掘 以及结 果 的解 释 和评 估 ， 图 １ 、 如 所 不 同 的特点 ．
１０ ７
福 建 电
脑
２１ ０ ２年第 ２期
数 据挖掘技术在农 业数据挖掘平 台中的应用研究
刘 丽 娟 ．刘 仲 鹏 。
（１ 河北农 业 大 学信 息科 学与技 术 学院 河北 保 定 ０ １０ ． ７００
２ 保 定 学院信 息技 术 系 河北 保定 ０ １ ０ ． ７００
【 摘 要 】 数 据挖 掘 平 台是 数 据挖 掘研 究和应 用的桥 梁 ，对数 据 挖掘 技 术的推 广及 数据 挖掘 理 论研 ： 究起 到很 大的 作用 。文章描 述 了数 据挖 掘 的 处理过 程 ， 并根 据 农 业数据 的特 点 ， 计 了基 于ｗ ｅ 的农 业数 设 ｂ
大数据在农业领域的应用解决方案
大数据在农业领域的应用解决方案第一章：引言 (2)1.1 农业发展背景 (2)1.2 大数据技术概述 (2)第二章：大数据在农业种植中的应用 (3)2.1 土壤数据监测与分析 (3)2.1.1 土壤数据监测 (3)2.1.2 土壤数据分析 (4)2.2 气象数据预测与调控 (4)2.2.1 气象数据预测 (4)2.2.2 气象数据调控 (4)2.3 农作物生长周期管理 (4)2.3.1 生长周期监测 (4)2.3.2 生长周期管理 (5)第三章：大数据在农业养殖中的应用 (5)3.1 养殖环境监控 (5)3.1.1 环境数据采集 (5)3.1.2 数据分析与应用 (5)3.2 疾病预防与诊断 (5)3.2.1 疾病监测与预警 (5)3.2.2 疾病诊断与治疗 (6)3.3 养殖效率优化 (6)3.3.1 饲料投喂优化 (6)3.3.2 养殖模式优化 (6)3.3.3 养殖产业链协同 (6)第四章：大数据在农业供应链管理中的应用 (6)4.1 供应链数据整合 (6)4.2 农产品追溯系统 (7)4.3 库存管理与优化 (7)第五章：大数据在农业市场营销中的应用 (8)5.1 市场需求分析 (8)5.2 价格波动预测 (8)5.3 营销策略优化 (9)第六章：大数据在农业金融中的应用 (9)6.1 农业信贷风险评估 (9)6.2 农业保险产品设计 (10)6.3 农业金融产品创新 (10)第七章：大数据在农业环境保护中的应用 (10)7.1 农业资源监测 (10)7.1.1 概述 (10)7.1.2 数据来源与处理 (11)7.1.3 应用案例 (11)7.2 农业污染源分析 (11)7.2.1 概述 (11)7.2.2 数据来源与处理 (11)7.2.3 应用案例 (11)7.3 生态农业建设 (11)7.3.1 概述 (11)7.3.2 数据来源与处理 (12)7.3.3 应用案例 (12)第八章：大数据在农业政策制定与执行中的应用 (12)8.1 农业政策数据分析 (12)8.1.1 数据来源与采集 (12)8.1.2 数据处理与分析方法 (12)8.1.3 数据应用案例分析 (12)8.2 政策效果评估 (13)8.2.1 评估指标体系构建 (13)8.2.3 评估结果应用 (13)8.3 农业政策优化 (13)8.3.1 政策调整方向 (13)8.3.2 政策优化措施 (13)第九章：大数据在农业科技创新中的应用 (14)9.1 农业科研数据分析 (14)9.2 农业技术转移与推广 (14)9.3 农业产业升级 (14)第十章：未来展望与挑战 (15)10.1 大数据在农业领域的发展趋势 (15)10.2 面临的挑战与应对策略 (15)第一章：引言1.1 农业发展背景我国经济的持续发展和人口的增长，农业作为国家基础产业，其重要性不言而喻。
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第３ｌ卷第２期 ２０１１年４月 农业与技术
Ａ 洲ｈⅡ ｄ０舒 Ｖｌ０】．３１ ＮＤ．２ Ａｐｒ．２０１１ ’ｌ１８‘
数据挖掘在农业电子商务中的应用
李小丹
（吉林农业工程职业技术学院．吉林四平１３６００１）
【摘 要】本文将数据挖掘技术中的关联规则分析方法应用于农业电子商务网站的构建中，通过关联规则分析能够更好的组织
网站内容，有效的为用户服务。
【关键词】数据挖掘；关联规则；农 ；电子商务
中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ
随着计算机技术的飞速发展，各类信息的数
据量迅速增长，这就使得越来越多的数据被人们
所积累，许多重要的信息就隐藏在这些大量增长
的数据背后，人们希望能够通过分析，更好地利
则、人工神经网络等）和其他类（如文本挖掘、
Ｗｅｂ挖掘等）三大种类。
关联规则是一种简单实用的分析规则，是数
据挖掘中最成熟的主要技术之一，它描述了某些
用这些数据，数据挖掘技术由此应运而生，它是 属性在一个事物中同时出现的规律。在数据挖掘
通过一种新的数据分析技术处理数据，并将有价 领域广泛的应用关联规则，原因是它不受只选择
值的潜在知识从中抽取出来。 一个因变量的限制，隐藏在所挖掘数据中的所有
关联关系能够无遗漏通过关联规则挖掘算法发现。
１数据挖掘的概述
３数据挖掘的流程
数据挖掘是为了从存放在数据厍或其他信息
３．１确定业务对象
库中的大量的数据中获取有效的、潜在的、有用
３．２数据理解
的、最终可理解的信息的过程。它是多个领域的
３．３数据准备
理论和技术的结合，已经成为数据库研究中的一 ３
．
４建模
个很有应用价值的新领域。
２数据挖掘技术的方法
数据挖掘技术方法主要统计分析类（如聚类
３．５结果分析
３．６知识同化
４关联规则挖掘技术的应用
分析、最近邻算法等）、知识发现类（如关联规 本研究主要是通过关联规则分析方法挖掘相
・１１９・ ２０１１年４月 农业与技术 Ｖｏ１．３１ Ｎｏ．２
应站点的日志文件和相关数据来发现该站点上的
浏览者和客户的访问情况，充分了解客户的喜好、 购买模式，甚至是客户一时的冲动，进而调整 Ｗｅｂ站点结构，以提高Ｗｅｂ站点的服务质量。通 过在农业电子商务网站中应用关联规则进行数据 挖掘，构建关联模型，可以更好地组织网站内容， 使用户不用花费大量时间进行信息过滤，并将用 户感兴趣的信息发送给用户。 ４．１关联规则挖掘问题的步骤 ４．１．１频繁项目集的发现 用户给定一个最小的支持度（这里用Ｍｉｎ—Ｓｕｐ 表示）作为阈值，寻找所有支持度大于这个阈值 的项目的集合，这个集合被称作频繁项目集。频 繁项目集可能具有包含关系，我们多数情况下只 关心那些不被其它频繁项目集所包含的大的频繁 项目集（又称频繁大项集），这些频繁大项集是形 成关联规则基础。 ４．１．２关联规则的生成 根据用户给定的最小置信度（这里用Ｍｉｎ— Ｃｏｎｆ表示），在每个频繁大项集中，寻找置信度不 小于Ｍｉｎ—Ｃｏｎｆ的关联规则。规则发现过程实际上 就是找出所有的频繁数据项集中， 于客户指定的最小支持度的集合。 ４．２关联规则应用 通常在进行数据挖掘之前，需要将日志中的原始 数据进行预处理、过滤和转换后，通过数据库引
擎将其转换成一个数据矩阵结构。表１是从网站
的日志文件中选取的一个二维数据表，其中列出
了客户对三类品种的大豆：吉育７９、吉育８７和吉
育４７的关注情况。
表１二维数据表
ｎａｎ】ｅ Ｆｉｌｅｌ Ｆｉｌｅ２ Ｆｉｌｅ３ ＳＵｎ１
ｅｄｕ ９２ ７ １５ １１４
Ｃ０ｍ １２ ８５ ２５ ｌ２２
ｇｏｖ ６ １６ １８ ４０
ＳｕＨｌ ｌ１０ １０８ ５８ ２７６
其中，行表示３个不同的客户域名，分别为
ｅｄｕ、ｃｏｉｎ、ｇｏｖ；列字段表示各域名中客户曾访问
的３个不同的页面，分别为Ｆｉｌｅｌ（吉育７９ｊ、
Ｆｉｌｅ２（吉育８７）、Ｆｉｌｅ３（吉育４７）。
针对表１所给出的二维数据矩阵所表示的关
联情况，利用频繁项目集和关联规则进行转换。
实验中，我们取最小支持度Ｍｉｎ—Ｓｕｐ＝０．３，最小
支持度大于等 置信度Ｍｉｎ－ｃ。ｎｆ＝Ｏ・７５。
计算表１的数据，我们不难得到ｅｄｕ、ｃｏｍ、
我们通过对已建的有关大豆方面的农业电子
商务网站中用户访问行为的分析，利用关联规则
技术，寻找基于客户浏览行为分析的农业电子商
务网站域名和访问页之问的规则。
日志文件是由一条条页面访问记录组成的。
ｇｏｖ、Ｆｉｌｅｌ、Ｆｉｌｅ２、Ｆｉｌｅ３的支持度分别为：
ｌｌ４／２７６＝４１．３％ １２２／２７６＝４４．２％
４０／２７６＝１４．５％ ｌ１０／２７６：３９．９％
１０８／２７６＝３９．１％ ５８／２７６＝２１．０％
从而得到一维频繁项目集，如表２所示。
农业与技术 ２０１１年４月 ・１２０・
表２一维频繁项目集
项目集 支持度（％）
ｅｄｕ ４１．３
Ｃ０ｍ ４４．２
ｇｏｖ １４．５
Ｆｉｌｅ１ ３９．９
Ｆｉｌｅ２ ３９．１
Ｆｉｌｅ３ ２１．０
其中超过最小支持度０．３的一维频繁项目集
有３个，分别为：ｅｄｕ、ｅｏｍ、Ｆｉｌｅｌ、Ｆ丑ｅ２。对它
们进行集成产生二维频繁项目集的集合为：
｛｛ｅｄｕ，Ｆｉｌｅｌ｝、 ｛ｅｄｕ，Ｆｉｌｅ２｝、 ｛ｅｏｍ，Ｆｉｌｅｌ｝、
｛ｃｏｍ，Ｆｉｌｅ２｝｝，各项支持度如表３所示。
表３二维频繁项目集
项目集 支持度计数 总数 支持度（％）
｛ｅｄｕ，Ｆｉｌｅｌ｝ ９２ ２７６ ３３．３
｛ｅｄｕ，Ｆｉｌｅ２｝ ７ ２７６ ２．５
｛ｃｏｍ，Ｆｉｌｅｌ｝ １２ ２７６ ４．３
｛ｃｏｒｎ，Ｆｉｌｅ２｝ ８５ ２７６ ３０．８
其中超过最小支持度０．３的二维频繁项目集
是｛ｏｄｕ，Ｆｉｌｅｌ｝和｛ｔｏｍ，Ｆｉｌｅ２｝，经过计算得出
其的置信度如表４所示。
表４二维频繁项集的置信度
项目集 支持度计数 总数 置信度（％）
｛ｅｄｕ，Ｆｉｌｍ｝ ９２ ｌｌ４ ８０．７
｛ｃｏｒｎ，Ｆｉｌｅ２｝ ８５ １２２ ６９．７
根据最小置信度０．７５，最后得到满足最小置
信度的二维频繁项集是｛ｅｄｕ，Ｆｉｌｅｌｌ，其置信度
为８０．７％。即来自ｅｄｕ域名的用户主要访问该网
站的Ｆｉｌｅｌ内容，也就是来自ｅｄｕ域名的用户比较
欢迎吉育７９这个品种的大豆。有了以上结论，可
以针对ｅｄｕ域名的用户推出与吉育７９大豆信息相
关的促销活动，这样就可以吸引更多的用户，增
加销售量。从用户的行为中学习关于用户的知识，
使农业电子商务网站的智能化程度更高，实验说
明了通过这种改进，能够更好的为用户服务。
５结论
本文在农业电子商务网站中应用数据挖掘技
术，主要是运用关联规则分析方法评价来自不同
域名的用户对某种商品的兴趣程度，目的是向用
户推荐更多相关或相似的产品信息，实现了数据
挖掘技术在农业电子商务中的应用。
参考文献
［１］杨宝华，李绍稳，等．数据挖掘技术在现代化农业中的应用［Ｊ］．
安徽农业大学信息与计算机学院，２０ｏ９
［２ＪＪｉｎｇ Ｉ．ａｍ，Ｄａｔａ ＭｉｒＩｉＩｌｇ。 出ＪＩＩｆⅢ学 斌ｉｎ Ｈｉ扣Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，
ＡＩＲ Ｆｏｍｎ．￣００２－＂６４—９１
［３］王伊蕾，宋丽华，等．模糊数据挖掘在电子政务中的应用［Ｊ］．计
算机工程与应用，２ＯＯ６，（２３）：１９５—１９７
［４］周亮．面向电子商务的数据挖掘系统的研究与设计［Ｄ］：［硕士
学位论文］．武汉：武汉理工大学，２Ｏ０５
［５］王丹．Ｗｅｂ数据挖掘在电子商务中的应用研究［Ｄ］：［硕士学位
论文］．山东：山东科技大学，２ＯＯ６
作者简介：李小丹（１９８０一），女，讲师，硕士学位，主要从事计算机教育与研究工作。