1. 研究目的与意义
在如今信息爆炸的年代，互联网的飞速发展，企业信息量快速增长。伴随网络信息规模扩大，如何从网络海量信息中提取有用的知识或规则，分析互联网信息的特征，已成为众多企业单位面临的重大课题。数据挖掘技术通过强大的数据到知识的转变能力，有效地处理海量的数据，为其在互联网行业提供了广泛的应用场景，也为家具电商的市场定位、商品定价、采购、精准营销提供了决策的数据支持。
2. 国内外研究现状分析
国内外研究表明，数据挖掘是使用学习方法把统计学强化之后的一种特殊形式，它起源于多种学科，最重要的是统计学和机器学习。而数据挖掘中的聚类算法是一种普遍的描述性任务算法，它用以寻求确定有限的一组类或者类别描述数据。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容
一、对于数据挖掘的研究
二、对于聚类算法的研究
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4. 研究创新点
1、理解基于数据挖掘的共词聚类算法，并对某个家具电商的客户进行分析。
2、基于上述理论，结合具体案例得出共词聚类算法的优势
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