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电子商务用户数据的知识融合处理，需要先使用聚类算法进行数据预处理，清洗噪声和多余的重复数据，然后使用D-S证据理论进行融合。实际意义上来说，D-S证据理论是建立在辨识框架上的，这里的辨识框架是指针对某一个命题而言，其全部可能意义的解，也就是假设构成的集合。举例来说，电子商务数据中的某项实际问题，需要对其进行决策，在之前的处理中，我们是通过总结过往经验，根据前人所述的经验去推断的所有可能结果，现在我们把这个集合就称为辨识框架。其中元素的数量是有限的，并且元素之间是互相独立的。知识融合算法最重要的任务就是对这个辨识框架下的每一个推断可能结果都进行信任值计算评估。
一、我的鸡笼系统玩法介绍：
①159元认养一只母鸡，
②可享用360枚成本价鸡蛋，
③黄壳蛋原价2.3元/枚，认养价1.7元，
④绿壳蛋原价2.5元/枚，认养价1.9元，
⑤每枚便宜0.6元，共节省216元，
⑥想吃蛋，点击“鸡笼提蛋”，
⑦想吃鸡，点击“停养吃鸡”，.
⑧全国免费配送，每枚蛋都有身份证号码。
二、我的鸡笼系统收益介绍：
1、认养会员的资金沉淀(每位159元);
2、产品的利润空间;
3、衍生品的利润效益、会员资源的利用。同时，“我的鸡笼”还通过大热的“直播”增加用户的体验感，24小时直播则是为了打消用户对于鸡和鸡蛋的品质是否能够保证的顾虑。
针对电子商务领域，用户数据通常来源于不同领域、多个层次，在使用D-S证据理论对电子商务用户数据进行融合时，需要先将这些知识数据的信任评估按照组合规则进行合并处理，即得到一个信任评估值函数。利用这个函数，可以通过数学理论推理机制，使用“区间”的方法判断不确定信息，从而解决由于用户数据随机性和模糊性过大导致的各种问题。通过研究知识融合相关理论，对电子商务用户数据中的知识进行融合测算，将不确定信息转化为一个确定的区间值，最终给用户提供较为精准的商品推荐，以提高产品销售业绩。
