1、“.....依托于网络的网络购物做为种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内都在飞速的发展。网络购物行业也越来越得到更多人的关注。与此同时，各种研究方法数据分析方法也被运用到了关于网络购物的研究当中。数据挖掘技术作为种新的数据分析方法逐步应用到网络购物的分析中，抽取规律预测趋势发现模式，这对促进网络购物行业的健康有序发展是十分有益的。本论文主要使用数据挖掘关联规则的方法，借助工具，以阿里巴巴大数据竞赛的真实数据为基础，对天猫用户购物行为进行了研究分析,预测出天猫用户的偏好购物及定的规律性。关键词数据挖掘，天猫，行为分析，关联分析级标题。三号宋字居中，加粗，行距倍，段前后行距。中文摘要不超过字，小四号宋体字行距倍......”。

2、“.....关键词三字加粗。个关键词，之间用逗号或空格分隔，小四号宋体字行距倍。,,级标题小四号字，行距倍，两端对齐。引言计算机与网络技术的高速发展，特别是电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用，使得些网上购物交易平台速普及也获得众多人的追捧。在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家......”。

3、“.....转化成自身价值呢要想使数据真正成为个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对人们被数据淹没，人们却饥饿于知识的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。阿里巴巴是中国最大和世界第二大网络公司，在年的双十节日中，小时亿，小时不到突破亿小时实现亿，追平去年成绩小时达到亿，超过阿里官方预期而年双十期间快件业务量将突破亿件，从顺丰韵达及申通等快递企业为了备战双十，很多提早个月就都已开始储备车辆人员场地，制订方案。年月日，阿里巴巴双十全天交易额亿元。如此大的交易数据正是我们分析研究的最好对象，阿里巴巴如此大的交易，肯定会有不小的回头客，而数据挖掘可以挖掘潜在的客户......”。

4、“.....在定的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。本文主要采用的是数据挖掘中的关联规则的方法，人们通过发现关联的规则，可以从件事情的发生，来推测另外件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展规律等等，这就是寻找关联规则的基本意义。关联规则的实际应用包括交叉销售邮购目录的设计商品摆放流失客户分析基于购买模式进行客户区隔等等关联规则的目的在于在个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析，我们分析品牌及行为类型用户的关系，对用户进行个关联分析......”。

5、“.....通过这些结论，的时期或者时间段，进行促销活动，达到更大的收益，通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。级标题。三号宋体加粗，倍行间距，段前段后各空行正文字体为宋体号，倍行距，首行缩进字符。数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果，例如，预测位新的顾客是否会在家百货公司消费元以上。数据挖掘要解决的问题面临新的数据集带来的问题时，传统的数据分析技术常常遇到实际问题......”。

6、“.....他们引发了人们对数据挖掘开展研究。可收缩由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法。使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度。高维性现在，常常遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据就直接由列和列进行关联分析。算法的选择在我们的参考文献中，讲述了以下的几种主要算法......”。

7、“.....进行研究。在关联规则分析在网络购物行为影响因素分析中的应用这章节主要介绍了算法。在聚类分析在网络购物行为结果分析中的应用这章节主要应用了算法和算法。在分类预测方法在网络购物潜在客户挖掘中的应用这章节主要介绍算法。因为我们主要进行的事关联规则分析，之前还有进行相应的聚类分析，但是发现结果并不怎么理想，所以最后选择是关联分析，选用算法。算法是种经典的生成布尔型关联规则的频繁项集项集任意项的集合项集包含个项的项集频繁项集满足最小支持度的项集。挖掘算法。该算法的基本思想是首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则......”。

8、“.....这里采用的是中规则的定义。旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了逐层搜索的迭代方法。关联分析的应用图流程图这是运用软件进行数据挖掘时的个具体的流程图。图初始设置图在运行前我们设置的些相应的参数，变量，比如置信度，支持度，还有关系数。图初始设置图在选择输入变量和输出变量选择中，我们遵循关联分析的规则，选择及我们进行预处理后的项。运用后功能中的相应的模块，导入数据后，并设定相应的参数，得出的系列相应的关联规则。运行结束后得出的个结果的截图。图关联规则结果图总结下面我们将对上述三条规则逐进行讨论。下图为上面运行软件后导出的个结果截图图结果分析图在这个结果中，我们运用公式在关联规则这列中，取最后个数，这样通过筛选......”。

9、“.....如下图。图最终结果图在图中，我们可以看到经过筛选最后个数字为也就是推出的规则是购买所以，这样的规则较为有意义，卖家就可以有针对性的，对买家实施降价或者投放广告等策略达到相应的收益效果。第个规则中也很明显体现个问题，那就是般女性可能会爱收藏物品，在她们收藏定物品后，可能就会有购买动机，虽然她们的置信度不高，但是我们知道了其中的规律后，就可以在她们收藏了物品后，在她们的界面插入些相应的广告，以达到更大盈利的目的。而且在其他的些关联规则中我们发现，存在些置信度达到的关联规则，这些规则我们判断往往是不可靠的，在超市般都会买餐巾纸，如果用餐巾纸去推出购买其他物品，那这个置信度往往就会很高，所以在这里置信度也有很大的缺点。数据挖掘是指按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析......”。