电子商务中Web挖掘技术的应用探讨

随着电子商务技术的深入发展，商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀，网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域，使用web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务web挖掘系统，包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。     

电子商务中Web挖掘技术的应用探讨

随着电子商务技术的深入发展,商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀,网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域,使用Web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务Web挖掘系统,包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。     

基于Web挖掘的个性化网络教学系统的设计与实现

设计了一种基于Web挖掘的个性化网络教学系统，该系统结合Web使用挖掘、web内容挖掘和Web结构挖掘的挖掘结果为学生提供个性化的推荐服务，即使在使用数据比较少，或教学内容变化比较频繁的情况下，也能为学生提供高质量的个性化推荐服务。     

基于用户访问记录的Web挖掘研究

从Web日志挖掘存在的困难和不足出发,结合电子商务个性化服务的特点,引入用户访问记录进行Web挖掘,提出了一种Web挖掘中数据采集与预处理的新思路,指出了该思路的实现方法和特点。提出了引入用户访问记录后的Web挖掘体系结构。     

一种Web流频繁模式挖掘算法

基于自顶向下的投影挖掘策略,提出一种无需多遍扫描数据库的Web访问模式算法TAM-WAP.其特点是用当前所挖掘数据的特征去驱动一个预测算法,根据预测结果,有选择性地生成中间数据.对多种实际数据和模拟数据的实验表明,本文算法优于传统算法.     

一种新的Web频繁访问模式挖掘算法

提出了一种基于有向图的从Web日志中挖掘用户频繁访问模式的新算法,与传统使用基于关联规则挖掘的序列模式挖掘技术相比,本算法采用有向图来记录Web访问序列和它的计数,在挖掘过程中只需要扫描数据库一次,不产生数量庞大的候选模式,即可直接挖掘出所有的Web频繁访问路径,大大提高了Web访问模式的发现效率。     

Web使用挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是新兴的现代商业模式,Web数据挖掘是先进的信息处理技术,把Web挖掘应用于电子商务是一个十分有意义的研究方向。本文在简单介绍Web挖掘的基础上,重点介绍了Web使用挖掘及其在电子商务中的应用。并且提出了一种应用于电子商务环境,基于客户选择的,运用Web使用挖掘技术的个性化推荐方法。     

基于Web挖掘的个性化网络学习系统设计

设计了一种基于Web挖掘的个性化网络学习系统,该系统给出了Web内容挖掘、Web使用挖掘和Web结构挖掘的结果,并结合其推荐结果为学习者提供个性化的服务。并给出个性化推荐算法。     

基于Web挖掘的个性化算法及其在网络教学平台的应用

在Web挖掘的基础上设计针对Web服务的Web访问事务模型WTM和个性化推荐算法。算法以WTM为基础,旨在根据用户的访问模式向用户推荐个性化的Web资源。其利用关联规则得到的频繁项集实时地匹配用户的当前访问序列,对不同的用户提供不同的推荐资源。在此过程中不需产生所有的关联规则,提高了推荐的效率。最后,将该模型和算法应用于网络教学实践得出了个性化的网络教学环境。     

Web挖掘技术在网络结构优化中的应用研究

提出一个新的方法来确定在Web站点结构上的不足.这种方法比较用户行为,通过网络日志挖掘技术产生,到一个网站的链接结构分析应用加权PageRank算法获得.将展示如何使用这些中间结果为网站的所有者指出有问题的网站结构.     

Web挖掘研究

因特网目前是一个巨大,分布广泛,全球性的信息服务中心,它涉及新闻,广告,消费信息,金融管理,教育,政府,电子商务和许多其它信息服务,Web包含了丰富和动态的超链接信息,以及Web页面的访问和使用信息,这为数据挖掘提供了丰富的资源,Web挖掘就是从Web活动中抽取感兴趣的潜在有用模式和隐藏的信息,对Web挖掘最新技术及发展方向做了全面分析,包括Web结构挖掘,多层次Ｗeb数据仓库方法以及Ｗ eb,Log挖掘等。     

基于Web使用挖掘的匿名用户购买预测模型

基于Web使用挖掘的思想,通过在Web日志文件中加入用户页面动作记录,结合浏览页面和页面行为两方面的内容,设计算法计算支持度计数,进行关联规则挖掘,力图提取更加准确的用户购买模式;参照这些模式,利用一种混合模式算法对Web站点匿名访问用户的购买概率进行预测,建立预测模型,并给出了实验结果分析.提出的模型对企业的客户关系管理具有积极的意义.     

用户访问模式聚类分析在网页推荐中的应用

在基于Web使用挖掘的推荐系统中,仅采用关联规则挖掘技术的Web推荐系统在预测用户未来浏览模式时很难取得令人满意的结果。该文将聚类分析方法结合关联规则推荐算法,应用于Web日志文件的挖掘,以改进个性化的推荐方法。实验表明,该算法能够显著地改进推荐测度的精确率指标和综合评价指标。     

Web文本挖掘技术研究

作为从浩瀚的Ｗｅｂ信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术,Ｗｅｂ挖掘正悄然兴起,倍受关注,目前,Ｗｅｂ挖掘的研究正处于发我统一的结论,需要国内外学者在理论上开展更多的讨论,同时,Ｗｅｂ挖掘系统的开发对其研究也将起到很大推进作用,首先探讨了Ｗｅｂ挖掘的有关理论,从Ｗｅｂ挖掘的定义、Ｗｅｂ挖掘与Ｗｅｂ信息检索的关系、Ｗｅｂ信息检索的关系、Ｗｅｂ挖掘任务的分类与功能等方面加以阐述,然后重点分析了     

Web日志挖掘中的序列模式识别

Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于 Web服务器的日志文件 .本文从 Web日志挖掘过程预处理阶段的结果用户会话文件开始 ,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的 Web日志挖掘方法 ,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试 .     

一种基于后项不定长关联规则的Web个性化推荐方法

Web usage mining plays an important part in supporting personalized recommendation on Web and association rule uncovers the interesting relations among items hidden in data. The paper gives an idea of association rule merging-deleting based on the analysis of association rule characteristics and implements it in the rule preparation before the Web personalized recommendation. Furthermore, based on the comparisons in precision, coverage and F1 of recommendation system and the rule numbers used in three kinds of association rules, a Web personalized recommendation method based on uncertain consequent is put forward. After integrative analysis of several recommendation methods, the method given in the paper can be thought as a good selection. At last several pageweighted techniques are introduced in the paper.     

基于链接相似度Web挖掘算法的研究与改进

在Web挖掘分类模式基础上,研究和分析了基于链接分析的Web结构挖掘算法HITS(Hyperlink induced topic Search)。针对HITS算法在获取拓展集处理过程中只考虑基于根集网页链接出、入网页,不考虑出、入网页相似度的不足之处,提出了一种改进的DS-HITS(Document Similarity hyperlink induced topic search)算法。该算法在拓展集处理过程中引进多种反映网页相似度的权值,从而使获取的网页在核心和权威值方面明显得到改进。最后,基于Webla开源项目初始数据,对比了DS-HITS算法和HITS算法的搜索结果。     

Web个性化技术研究综述

Web个性化是近年出现的一个重要研究方向,它是Web使用挖掘和信息技术在新的Web和Internet环境下相互融合的产物.首先讨论了Web使用挖掘及个性化的概念、研究内容和核心技术,然后对Web使用挖掘的关键技术进行了综述,包括数据采集与预处理、模式发现、语义Web与个性化等,并给出了它们的研究重点和发展方向,最后是个性化系统的研究展望和面临的挑战.     

基于站点结构的用户频繁路径挖掘

在分析现有挖掘用户频繁路径技术不足的基础上提出算法MUFPS(Mining User Frequent Paths based on Supportability).该算法主要通过用户会话文件计算出所有被请求页面各自的支持度总和,并结合Web站点结构挖掘出该用户的频繁访问路径.通过实验对比证明该算法能有效地提高挖掘效率,同时保证了挖掘结果的准确性和可靠性.