1. 研究目的与意义
互联网的浪潮已铺天盖地席卷而来，电子商务这一新兴产业在人们的日常生活发挥着越来越大的作用，在短短十年间，电子商务的发展几乎超出人们的想象，与此同时，在极速发展的背后，也隐藏着许多问题。在运营电子商务的商家之间，竞争与淘汰每时每刻都在发生，电商之路日益艰难。
对每个电商企业，或者个体商家而言，进行有效的客户分类，并且将客户与商品之间的联系挖掘出来加以利用，都是一个巨大的难题。消费者的每个细微的行为都是庞大的数据库的构成成分，这种细微的行为在无形中引导着大的趋势，就此而言，研究客户行为，挖掘客户与商品间的关联规则，进行客户分类在销售中就显得积极重要。
本研究结合了我国电子商务企业的特点，综合有关客户分类研究成果，阐明了电商企业应如何进行客户分类，基于客户分类又该如何进行产品销售，这是电商企业命脉所在。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：（1）研究电子商务行业发展及其现状（2）分析电子商务行业目前面临的挑战（3）如何基于消费者数据进行客户分类（4）什么是关联规则（5）基于关联规算法挖掘客户与商品联系的必要性（6）如何基于消费者与商品的联系进行产品销售
解决问题：目前电商行业面临着消费者数据激增，用户定位困难的种种问题，本研究旨在帮助电商企业进行客户分类，基于关联规则算法挖掘消费者与商品间联系，为企业进行销售方案的制定提供依据，提升企业在行业中的竞争力。
提纲
3. 国内外研究现状
自从R.Agrawal等人于1993年提出关联规则的挖掘问题后，众多的研究者对该问题进行了大量的研究，到目前为止主要的研究方向包括：多循环方式挖掘算法（层次挖掘算法）、增量式更新算法、分布、并行式挖掘算法、多层关联规则的挖掘算法、多值关联规则的挖掘算法、基于概念格的关联规则挖掘算法等。
4. 计划与进度安排
（1）准备阶段
12月25日至1月15日查阅收集有关客户分类，关联规则，交叉销售的文献资料
1月16日至1月25日收集电子商务消费者数据，进行客户分类
5. 参考文献
参考文献：
[1]郭秀娟 基于关联规则数据挖掘算法的研究[D]吉林大学，2004
[2]文拯 关联规则算法的研究[D]中南大学，2009
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
