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人工智能技術在電子商務中的應用(編輯修改稿)

2026-01-06 22:36 本頁面

　

【文章內容簡介】磁卡、存單大都是用密碼來進行安全保障的，一旦密碼泄漏，也就不安全了。在電子商務中，電子貨幣將得到急速的發展，對安全水平的要求也相應提高，從而帶動了人工智能的一個分支領域 —— 生物認證技術的研究與開發。生物認證技術是指利用人體某一具有特征的部位，或個人的習慣，如指紋、掌紋、手形、網膜、虹膜、臉形、聲紋及筆跡等來識別人們的身份的技術。這種識別技術與磁卡式的靠持有物認證的方法和密碼式的靠知識認證的方法相比，具有極大的優越性，它不會丟失、被盜和被偽造。生物認證技術作為一種準確、快速和高效的身份認證方法，正應用于如銀行、海關、醫療保險、重要通道控制、信息網絡安全等領域。這是一項集現代化生物科技與計算機科學相結合的高科技實用項目。微軟公司宣布將把生物認證技術添加到自己的視窗操作系統中，這對這項新技術的發展將起到促進作用。智能數據庫信息檢索在電子商務平臺應用實踐中，如何根據用戶的意圖、興趣和特點自適應地和智能化地從現有的客戶信息、商品庫存信息等大量數據信息中對信息進行相關性排列，調整匹配機制，以獲得用戶滿意的檢索輸出，成為電子商務今后應用所面臨一個技術問題。 3．數據挖掘技術在 Web 上的應用引言在日益發展激烈的電子商務買方市場競爭中，任何與消費者行為有關的信息對商家來說都是非常寶貴的。雖然電子商務網站的后臺數據庫能夠記錄下來豐富的交易信息和顧客相關的數據，但是這些數據資源中所蘊涵的大量有益信息至今卻未能得到充分地挖掘和利用。近年來興起的數據挖掘技術為解決這個問題帶來了一線曙光。而通過在 Web 上應用數據挖掘技術（即 Web Mining 技術），公司還可以分析和預測顧客的將來行為。同時，利用有效的顧客信息，可以大大降低公司的運營成本。數據挖掘的概念數據挖掘是近幾年來隨著數據庫和人工智能技術的發展而出現的一種全新信息技術，也是計算機科學與技術，尤其是計算機網絡的發展和普遍使用所提出的而且迫切需要解決的重要課題。數據挖掘可以描述為：數據挖掘是指從數據中提取模式的過程。它發復使用多種數據挖掘又是一種支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、統計學等技術，高度自動化地分析企業原有數據，做出歸納性推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫組企業決策者調整市場策略，減少風險，做出正確決策。數據挖掘的技術基礎是人工智能。它利用了人工智能中一些已經成熟的算法和技術，如：人工神經網絡、遺傳算法、決策數、鄰近搜索方法、規則推理、模糊邏輯等，其問題的復雜度和難度比人工智能要低許多 Web 上數據挖掘的用途網站的所有訪問者將會留下瀏覽的蹤跡，這些信息自動存儲在Web 服務器的日志文件內。 Web 分析工具可以通過分析和處理 Web 服務器的日志文件生成有意義的信息。例如有多少人訪問了該頁面，他們從哪兒來，哪些頁面最受歡迎等。當前經濟模式的變化，從傳統的實體的商店到 Inter 上的電子交易，同時也改變了銷售商和顧客的關系。現在，網上顧客的流動性很大，他們關注的主要因素是商品的價值，而不象以前注意品牌和地理因素。因此，電子銷售商一個主要的挑戰是需要了解到顧客盡可能多的愛好，價值取向，以保證在電子商務時代的競爭力。數據挖掘是用來發現不明顯的，有潛在價值的數據。 Web 上數據挖掘的潛力在于應用最新的數據挖掘算法，分析Inter 服務器上的日志以及顧客，銷售和產品的外部數據。綜合來說， Web 數據挖掘有一下三個方面的益處：理解顧客行為：（ 1）通過理解訪問者的行為行為來優化電子商務網站的經營模式；（ 2）電子銷

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