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在日常生活中，越來越多的人使用互聯(lián)網(wǎng)從事商務(wù)活動。由于電子商務(wù)數(shù)據(jù)的飛速擴張，網(wǎng)絡(luò)銷售商迫切希望可以找到網(wǎng)絡(luò)上競爭者，獲取競爭對手的經(jīng)營數(shù)據(jù)，分析商品的交叉信息，以便對經(jīng)營策略做出調(diào)整，從而獲取較大的市場份額。電子商務(wù)的數(shù)據(jù)有4個主題：商品、銷售商（賣家）、消費者（買家）、交易記錄。在電子商務(wù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法通常采用邏輯上的方法找出潛在和有用的模式，例如采用ILP模式，聚類分析方法，協(xié)同過濾算法等。對電子商務(wù)競爭者進行數(shù)據(jù)挖掘，有幾種模式產(chǎn)生預(yù)先確定的競爭關(guān)系，通過邏輯運算將其結(jié)合，參照這個結(jié)果，可以很容易對新目標(biāo)檢測到競爭關(guān)系。文中采用RDF三元組表示網(wǎng)店里的所有商品特征和屬性。RDF是W3C規(guī)范的一部分，最初是作為元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型設(shè)計的翻。RDF是用于表示網(wǎng)絡(luò)信息的通用語言，RDF三元組可以表示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、屬性、關(guān)系等。此外，本文使用MapReduce在分布式計算中處理此類數(shù)據(jù)。MapReduce是由谷歌提出和實施的分布式存儲的文件系統(tǒng)，作為一個開源項目，MapReduce是一個分布式計算框架。通過采用MapReduce．我們可以做大量的計算用來減少時間成本。
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