电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘。了解客户的访问行为，从而调整站点结构、市场策略等，使电子商务更具个性化和针对性。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘,了解客户的访问行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务更具个性化和针对性。     

Web数据挖掘及其在电子商务中的应用

随着互联网信息的增长,Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究的热点之一,尤其是应用于电子商务领域.阐述了电子商务中的Web数据挖掘资源、Web日志挖掘的处理流程和几种技术,最后分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用.     

浅析Web数据挖掘在电子商务中的应用

随着互联网的发展,Web数据挖掘由于其独特的优点,在电子商务中有了更大的用武之地.文章介绍了web数据挖掘的概念、特性及分类,并着重介绍了Web数据挖掘在电子商务中的应用.     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

在电子商务中,如何从大量数据中获取有价值的客户信息非常重要,Web数据挖掘技术是现代电子商务不可缺少的重要工具,文章介绍了Web数据挖掘的概念、分类及数据挖掘过程,同时阐述了电子商务中的几种数据挖掘技术及其具体应用.     

Web数据挖掘

Web Mining is an important branch in Data Mining.It attracts more research interest for rapidly developing Internet. Web Mining includes(1)Web Content Mining;(g)Web Usage Mining;(3) Web structure Mining.In this paper we define Web Mining and present an overview of the various research issues,techniques and development efforts.     

Web数据挖掘

1 引言当前WWW正在深度和广度方面飞速地发展着,Internet也正在前所未有地改变我们的生活。WWW上的一些主要工作,例如Web站点设计、Web服务设计、Web站点的导航设计、电子商务等工作正变得越来越复杂和越来越繁重。从站点经营方来说,他们需要好的自动辅助设计工具,可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构,改进服务,开展有针对性的电子商务以更好地满足访问者的需求。从访问者来说,他们希望看到的是个性化的页面,希望得到更好的满足各     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是一种新兴商务模式,Web数据挖掘技术在电子商务中的应用是目前一种新的重要研究领域。本文介绍了电子商务和Web数据挖掘技术的概念及其类型,分析了电子商务中如何进行Web数据挖掘的方法,阐述了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

关于Web数据挖掘在电子商务中应用分析

本文立足于Web数据挖掘技术,从Web数据挖掘的技术介绍、客户关系管理中的应用和Web挖掘的作用三个角度,分析了电子商务中的web数据挖掘应用.     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着电子商务发展的势头越来越强劲,面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。介绍了web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法,并阐述了数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。     

一种基于Web数据挖掘的ICRM系统设计与实现

该系统利用Web数据挖掘技术获取客户供给信息、客户需求信息、客户咨询信息,再结合企业自己的综合数据库,并在Internet上利用email、短信等方式,来满足客户的需要,进行相应的客户关系管理。     

基于电子商务的客户访问模式算法的分析研究

通过对电子商务中服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的分析,重点研究了客户分析系统的数据采集、数据处理以及跟踪客户在Web上的浏览行为并进行模式分析,并构建了用户访问模式的挖掘模型及算法的分析与实现。     

电子商务的安全问题

在简要地介绍了电子商务的基本知识之后,对电子商务的安全因素、安全威胁、安全体系结构和核心的安全技术进行了系统的分析和讨论,最后,还提出了一些需要解决的有关问题。     

基于分布式的Web log挖掘模型

本文提出了一种基于分布式web log挖掘模型,并针对该模型设计了一种有效的基于分布式的挖掘算法。该算法首先在各分布式服务器上进行关联规则挖掘,然后将各个服务器上的挖掘结果合成。这有利于减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算、异步挖掘、异构数据挖掘的优点。     

基于互关联后继树的Web日志挖掘技术

本文将互关联后继树(Inter-Related Suffix Tree,IRST)模型应用于Web日志事务挖掘,构造Web日志事务集的互关联后继树结构,从中挖掘频繁路径。通过实验证明了基于IRST的Web日志挖掘系统有优秀的性能。     

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。     

基于三元互关联后继树的Web日志挖掘

针对二元的互关联后继树模型进行改进,构造三元互关联后继树,并结合Web日志的特点,构造Web事务集的互关联后继树和增量更新模型,设计基于三元互关联后继树的频繁路径挖掘算法,挖掘Web日志中的频繁路径。通过实验证明了基于三元互关联后继树和改进后的模型的出色插入查询性能。     

Web日志的高效多能挖掘算法

通过对Web服务器日志文件和客户交易数据进行分析,可以发现相似客户群体、相关Web页面和频繁访问路径,提出了一种新颖的Web日志挖掘算法。在该算法中,首先以Web站点URL为行、以UserID为列建立URL－UserID关联矩阵、元素值为用户的访问次数,然后,在列向量进行相似性分析得到相似客户群体,对行向量进行相似性度量获得相关Web页面,对后者再进一步还可以发现频繁访问路径。实验结果表明了算法的有效性。