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基于Hadoop的电商数据挖掘技术分析.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.3(下)-126-技 术 经 济 与 管 理随着科学技术的进步,数据呈爆发性增长,形成了巨大的数据流,导致数据处理的规模逐渐扩大,为企业数据处理带来了一定的难度。尤其是电商企业在实际发展建设的过程中会更依赖数据资源,企业在业务活动的过程中会产生大量的数据,为进一步了解消费者的购买行为,需要进一步挖掘相关数据内容,以此推动电商企业的发展。因此,在 Hadoop框架的支持下,有效应用数据挖掘技术已成为重点研究内容。1 Hadoop 框架介绍Hadoop 是目前应用较为广泛的一种编程开源框架,其在实际运用的过程中具有分布式的特点,在框架编程过程中主要应用 Java 语
2、言。Hadoop 框架示意如图 1 所示,在运行的过程中为集群式处理提供了强有力的支持,不仅可以在分布式的环境内处理大量的数据内容,对数据进行储存,还可以为多台计算机提供扩展支持,提供本地计算和储存服务。对 Hadoop 框架来说,Map Reduce 计算模型是其中最重要的组成部分,也是实现云计算的基础内容,在实际应用的过程中,整体流程比较简单,编程模式也更简化。Map Reduce 计算模型在计算过程中主要利用分布式运算技术,对某一类问题进行解决和计算,从综合的角度看,可以将其看成一种开发模型,为 Hadoop 提供服务。2 研究过程2.1 明确数据挖掘技术应用流程从综合角度看,可以将数据
3、挖掘技术的应用分为以下 5个步骤。1)需要陈述问题,阐明假设。在实际进行过程中,需要了解电商企业对数据的需求以及本次挖掘的最终目的,相关工作人员会对数据间的关系提出相应的假设,以此为中心,选择更合适的算法并制定科学有效的数据挖掘方案,需要注意保证方案的详细性以及全面性。2)数据收集。数据收集主要为两种方法。一种是人为干涉,即工作人员按照相应的计划和标准对工作流程进行控制,以此产生数据信息。另一种是避免人员干涉,即工作人员不得对工作造成影响,使其自然产生数据信息。数据的产生具有随机性的特点,例如消费者交易记录、Web 爬虫抓取信息等。在实际工作过程中需要将目标操作对象作为核心,在此基础上选择与其
4、具有关联性的数据集1。3)数据预处理。在对实际数据进行挖掘前,计算机会对大量的数据信息内容进行简单处理,筛选不可用信息以及异常数据信息,并对其进行相应处理。对电商数据信息来说,需要对涉及消费者个人隐私的内容进行敏感处理,剔除存在错误或者无价值的信息。降低后续数据挖掘的工作量和工作难度。对缺少的内容来说,需要进行相应的补全处理,同时还需要将不同的数据格式转化为同一种格式,为后续数据挖掘提供便利条件。4)数据挖掘。数据挖掘是整体数据挖掘技术的核心内容,在实际工作过程中,需要明确挖掘目标,选择合适的数据挖掘方法,例如聚类算法、关联规则法、分类法、偏差分析法以及时间序列预测法等,这几种方法都是现阶段较
5、为常用的数据挖掘方法,应用这些方法不仅可以满足电商企业的需求,还可以保证数据信息的全面性以及完整性。5)解析模型。完成数据挖掘后需要按照最初挖掘目标对其进行解析。在实际工作过程中,为进一步验证挖掘结果的准确性,需要对相关的角度进行验证工作,将有效价值信息提供给用户。2.2 应用阶段算法研究2.2.1 数据聚类分析聚类分析和关联规则挖掘是研究挖掘算法的重要途径与方法。聚类分析是一种探索性数据分析技术,可以便于发现数据中隐藏的模式和结构,关联规则是根据数据寻找数据间的关联,加强两者间的联系,从而帮助技术人员更好地了解事物发展规律。为构建 Hadoop 电商数据挖掘技术,选择两种数据挖掘技术进行分析
6、,阐述分析算法的同时,为后续电商系统数据挖掘分析做铺垫2。聚类算法类别多样,根据样本数据类型以及应用场景等因素选择算法。按照类别包括划分、层次、密度等聚类算法。在实际应用过程中,聚类算法通常是多种算法叠加。其中,划分聚类是确定簇个数 K,将样本集划分为 K 个簇,基于样本为中心进行反复迭代计算,根据初始中心变化确定是否产生最佳聚类结果。层次聚类算法是基于给定的聚类数据集合按照层次分解,因此也被称为数据类算法。将其理解为个体为类的开始,自上或自下的寻找同类聚合,见异类排除分类。密度聚类根据密度较高的点,将其链接,生成簇后确定相邻密度阈值。网格聚类是将空间量化,形成网络结构,便于聚类操作。在很多聚
7、类算法中,K-means 算法属于划分聚类算法的一种,通过迭代移动簇,寻找最佳聚类结果,该算法具有较好的特性,利用该算法有助于 Hadoop 电商数据挖掘技术应用。2.2.2 K-means 算法means 算法也称 K 均值算法,需要确定聚类个数,随机基于Hadoop的电商数据挖掘技术分析李梅1刘铭2黄彬彬1(1.四川华新现代职业学院,四川 成都 610107;2.成都市铁路中学校,四川 成都 610081)摘 要:本文对 Hadoop 的电商数据挖掘技术的研究过程、理论依据进行了探讨,并对其应用结果进行验证。分析结果表明,基于 Hadoop 的电商数据挖掘技术具有较大的优势,可以对数据进行
8、高效处理和有效筛选,不仅能提高数据资源的有效利用率,还能提高工作效率和工作质量,因此值得推广和应用。关键词:Hadoop;电商数据;数据挖掘技术中图分类号:TP311文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.3(下)-127-技 术 经 济 与 管 理选择簇中的对象 K 作为初始质心。将其划分到其他簇中,经过迭代计算,更新样本点。K-means 算法计算需要随机选择样本集,将其随机划分为 K 个簇,将样本均值作为质心。中心为每个样本分配簇,计算分配后簇的样本均值。重复上述过程,直到质心不再变化、或准则函数收敛。计算过程如公式(1)所示。s a nanijijjmln,?2 (1)式中:s(
9、a,ni)为对象到聚类质心的距离,根据 a 建立 j 个属性值,nij为质心属性值。在迭代计算过程中,质心需要不断调整。按照规则计算 K-means 算法数据样本平方误差总和。K-means 算法的实际算法流程如图 2 所示,内部反复循环计算,确定 K 距离样本点的距离并归类的过程就是数据挖掘技术落实在实际工作的阶段。针对后期电商数据挖掘处理,能够运用传统K-means 算法进行计算,并在算法基础上优化执行,提高算法执行效率。2.3 确定关联规则2.3.1 关联规则定义关联规则挖掘,可以从数据集中发现项与项间的关系,根据样本数据查找其他组事件中是否有能关联数据的规则。频繁项集能够对数据进行分布
10、式处理,提取数据集中的高频率子项。利用频繁集构建事务间的关系,设置项目集合,根据每个元素,给定数据集,在算法运行过程中对频繁集处理,根据单个候选集出现次数对相关相集进行处理,满足用户需求。2.3.2 关联规则算法步骤关联算法挖掘过程分为两个步骤如图 3 所示。通常是寻找频繁集,设置 min 阈值,根据每个项集对比阈值,若大于或等于频繁项集则无法形成关联生成关联规则,需要根据频繁集寻找可信度大于最小阈值的关联规则。在算法步骤中,寻找频繁项集是关键,关联规则算法有 Apriori 算法和FP-Growth。鉴于 Apriori 算法有更好的扩展性,因此优先选择 Apriori 算法用于关联计算。2
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