| 基于Web访问信息挖掘的商业智能发现研究 |
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| 引用本文： | 陈晴光.基于Web访问信息挖掘的商业智能发现研究[J].计算机工程与设计,2008,29(6):1413-1416. |
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| 作者姓名： | 陈晴光 |
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| 作者单位： | 浙江万里学院,商学院信息管理系,浙江,宁波,315100 |
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| 基金项目： | 浙江省教育厅科学研究项目 |
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| 摘 要： | 针对Web访问信息的特征和现有数据挖掘方法的局限性,提出将传统数据挖掘算法改进后扩展应用于电子商务环境,实现对Web访问信息进行深层次分析以获取商业智能的思路,从实际应用的角度设计了一个基于Web访问信息挖掘的应用模型,给出了若干关键技术实现的方法,并用改进后的FP-growth算法对电子商务客户访问数据进行兴趣关联规则挖掘实验,验证了挖掘模型的可行性和有效性.
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| 关 键 词： | Web访问信息挖掘 电子商务 商业智能 兴趣关联规则 应用模型 |
| 文章编号： | 1000-7024(2008)06-1413-04 |
| 修稿时间： | 2007年3月27日 |
Study of business intelligence discovery based on web usage mining |
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| CHEN Qing-guang.Study of business intelligence discovery based on web usage mining[J].Computer Engineering and Design,2008,29(6):1413-1416. |
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| Authors: | CHEN Qing-guang |
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| Affiliation: | CHEN Qing-guang(School of Business,Zhejiang Wanli University,Ningbo 315100,China) |
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| Abstract: | After the characteristics of web usage mining and the limitations of conventional data mining are analyzed,an idea that dis-covering business intelligence by using web usage mining in electronic commerce system is presented.And then an applied model of web usage mining and some key techniques are given.At the end,the FP-growth algorithm is used to mine interestness association rules at an e-commerce site,and the effectness and feasibility is also detected. |
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| Keywords: | web usage mining electronic commerce business intelligence interestness association rules applied model |
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