人工智能大一選修課論文(2)
人工智能大一選修課論文
人工智能大一選修課論文篇二
[摘要] 電子商務和人工智能技術的發展推動了全球科技經濟領域的進步。隨著電子商務的不斷發展和人工智能技術的不斷完善，兩者在各個領域、各個層次的相互融合將更加密切。作為各自的成功因素，電子商務和人工智能技術的融合必將成為一種關鍵技術。
[關鍵詞] 電子商務 人工智能 數據挖掘
電子商務的飛速發展給全球經濟帶來的沖擊是巨大的。基于人工智能技術的電子商務將能更好地為其發展帶來良好的基礎，這一過程是電子商務向著良性發展的必然趨勢。本文從人工智能技術與電子商務的國內外動態、人工智能技術在電子商務中的應用例子，以及數據挖掘技術在Web上的應用等幾個方面對其進行論述。
一、電子商務與人工智能技術的國內外動態
1.省略域名22220個，BtoB電子商務市場廣闊，遠遠未達到飽和狀態，大量的服務和贏利渠道還處于空白狀態。電子商務不僅是企業建網站，宣傳企業產品及形象;也不是簡單的網上購物。真正的電子商務應該是以internet為核心的信息技術進行商務活動和企業資源處理，說穿了就是信息流的高效管理、增值運用。商務中國在開發的每個欄目力求幫助企業在客戶及供應商之間建立信息共享、高速流動，改變商貿傳統運作方式，在不受時間、地域限制的虛擬商業網進行交易。
本世紀90年代以來，取得了顯著效果的企業信息系統模式是外貿部門的edi系統、商業部門的商場信息系統以及制造業的mrpⅡ系統。這些系統的成功，主要是解決了過去手工作業的速度慢、效率低的問題。而國外在這一階段比較成功的一些例子是制造業的cals系統、流通業的edi和金融業的電子商務系統。這些系統的最大的特點都是在于企業之間的協作。1996年，日本將三菱汽車、日本電裝等汽車公司和部件公司聯合起來，成立了“v-cals聯合體”。它們的目標不僅是將新車的開發周期縮短一半，而且要將各種部件調撥活動的信息、cad設計信息、各種沖突、噪音試驗信息等構成共享數據庫，從而形成一個多企業的有機聯合體。
2.人工智能技術的國內外動態
從1956年正式提出人工智能學科算起，40多年來，人工智能學科取得了長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢?科學家已經作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢?到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。
當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。現在人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現在計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍(Deep Blue)計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫(Kasparov)。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著他的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其他計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。
在大多數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括語言處理、自動定理證明、智能數據檢索系統、視覺系統、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計等。在過去30多年中，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統;例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。
人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破――人工生命的提出，不僅意味著人類試圖從傳統的工程技術途徑，而且將開辟生物工程技術途徑，去發展人工智能;同時人工智能的發展，又將作為人工生命科學的重要支柱和推動力量。可以預言:人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能;人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活作出更大貢獻。
二、電子商務中應用人工智能技術
人工智能就是設計和開發出各種計算機程序來模擬人的思維結構、推理和求解問題的行為。由于人工智能的研究范圍十分廣泛，對電子商務也有多方面的影響。
1.數據倉庫
數據倉庫是把分布在網絡中不同信息孤島上的數據集成到一起，存儲在一個單一的集成關系型數據庫中。利用這種集成信息，用戶可以方便地對信息進行訪問，還可以使決策人員對一段時間內的歷史數據進行分析、研究，以獲得事物發展的趨勢。
數據倉庫有兩大優點：一是不必重新編制輸入(事務)處理系統就能夠建立一個結構化的環境，將輸出(決策支持)處理移入新環境(數據倉庫)中;二是數據倉庫建立概念模式(邏輯數據模型)、內部模式(歷史文件)和外部模式(數據倉庫)的三模式環境。其中歷史文件中的“多對多”(m�n)維護關系可以簡化為三模式環境下的多個“一對多”(m*n)關系。
2.數據挖掘與知識發現
數據挖掘(DM. Data Mining)和數據庫知識發現(KDD. Kwowledge Discovery in Data base)是隨著數據庫技術、人工智能技術和網絡技術的發展而提名的。尤其是隨著電子商務的開展，信息總量不斷增加，更迫切地需要有效的信息分析工具，以便能發現大量商業數據間隱藏的依賴關系，從而抽取有用的信息或知識，指導商業決策。過去只有簡單的數據統計技術，還未達到成為智能數據分析工具。因此，在數據生成和數據理解之間還存在很大的差距。DM和KDD就是一種新型的數據分析技術，旨在從大型數據庫中提取隱藏的預測性信息，構建高校的數據倉庫，發掘數據間潛在的模式，以便于用理解和觀察的形式反映給用戶，從而為企業做出前瞻的，基于知識的決策參考意見。
DM與KDD需要解決的問題有：超大規模數據庫和高維數據;數據丟失;變化中的數據和知識;模式的易懂性;非標準格式數據;多媒體數據以及面向對象數據的處理;與其他系統的集成;網絡與分布式環境下的KDD問題等。
DM與KDD的區別是：KDD是一個綜合的過程，包括實驗記錄，疊代求解，用戶交互以及許多定制要求和決策設計等，而DM只是KDD中的一個具體但又是關鍵的步驟。當然，它們都對數據倉庫進行有效利用的技術手段。
3.生物認證技術
目前，許多磁卡、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。
4.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的一個技術問題。
三、結束語
本文從人工智能技術和電子商務在國內外的發展動態、人工智能技術在電子商務中的應用實例，以及數據挖掘技術在Web上的應用幾個方面對人工智能技術在電子商務中的應用進行了概括的論述。隨著電子商務的不斷發展和人工智能技術的不斷完善，兩者在各個領域、各個層次的相互融合將更加密切。作為各自的成功因素，電子商務和人工智能技術的融合必將成為一種關鍵技術。
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