序列模式挖掘在电子商务个性化服务中的应用

分析了电子商务发展面临的问题和个性化服务的特点，提出了Web使用挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用方法，论述了基于Web挖掘的个性化服务研究．详细阐述了其挖掘过程，最后讨论了使用序列模式和分类相结合的技术得以实现个性化服务的方法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新，从而提高网络信息服务效率，为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。     

面向电子商务个性化服务的Web挖掘应用

文章介绍了Web挖掘在电子商务个性化服务中的作用,指出了Web挖掘的基本过程和关键技术,针对电子商务的个性化服务提出了Web挖掘的体系结构。     

电子商务的Web个性化服务和Web挖掘研究

介绍了电子商务个性化服务,阐述了Web挖掘定义与特点及其过程模型,说明了Web个性化服务的实质,分析了电子商务网站在引入Web挖掘后的基本结构,总结了Web使用记录挖掘的步骤与方法,分析了Web挖掘遇到的问题。     

Web挖掘技术在电子商务中的应用

随着互联网的高速发展，Web挖掘由于其独特的优点，在电子商务的应用中扮演了越来越重要的角色。文章主要介绍了web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，最后阐述了Web挖掘在电子商务中的具体应用。     

基于精确序列模式的网页个性化推荐

Web个性化系统的目标是为用户提供他们想要的或需要的信息,而不必明确询问用户的需求。传统推荐系统的方法是直接收集服务器日志作为Web使用数据,通过分析用户的行为模式,挖掘出用户的兴趣、偏好,然后将系统认为是与用户相关的网页链接向用户推荐。本文应用新的方法——远程代理收集Web使用数据,为数据预处理提供了方便,并提出了精确序列模式的方法进行Web页面推荐,扩展了N—Gram,从而分别提高了网页推荐的准确率和覆盖率。     

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。     

Web挖掘在电子商务中的应用

如何从海量的Web数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题,因此,Web挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取潜在的有用模式和隐藏信息。随着电子商务的发展,Web挖掘进入了一个新的应用领域,介绍了Web挖掘技术在电子商务中的具体应用,运用Web挖掘技术对Web数据进行挖掘,了解客户的行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务活动具有针对性。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

Web挖掘技术在电子商务中的应用

随着互联网的高速发展,Web挖掘由于其独特的优点,在电子商务的应用中扮演了越来越重要的角色。文章主要介绍了Web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,最后阐述了Web挖掘在电子商务中的具体应用。     

Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群 ,使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。分析了Web使用挖掘技术的主要特点 ,提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用方法 ,并对其挖掘过程进行了详细地阐述 ,最后给出了一个电子商务中Web使用挖掘的具体实例     

Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是随着网络的发展产生的一种新兴事物,电子商务的迅速崛起,使得不管是商家还是客户对基于Web数据检索、挖掘等需求不断提高。目前静态结构的Web页面显然已经被众多个性化的动态结构站点所代替。网站如何根据Web服务器日志文件,客户交易数据中挖掘出有意义的用户访问模式和潜在的客户群,为企业提供全方位信息服务和开展有针对性的电子商务活动。针对电子商务方面论述了数据挖掘的优势和应用。介绍了数据挖掘、数据挖掘的分类、电子商务中Web数据挖掘的步骤等。     

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挖掘及其在电子商务中的应用研究

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。文中介绍了Web挖掘的概念和分类,阐述了Web挖掘在电子商务中的挖掘方法和过程,讨论了Web挖掘在电子商务中的典型应用,并就一个事例进行了具体的分析。     

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。     

一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统实现方法

为了提高基于Web使用挖掘的个性化信息推荐的有效性和效率,提出了将顺序模式和KP混合聚类遗传算法相结合的推荐策略,在Web日志预处理的基础上,设计出了一种基于Web使用挖掘的个性化信息推荐系统RSPIBOWUM的框架结构,并给出了基于这一框架结构的实现流程。结果表明,本推荐策略可以进行有效的个性化信息推荐,提高个性化信息推荐的效率。     

多时间粒度序列模式挖掘

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要问题.传统的序列模式仅能揭示频繁出现的项目以及出现的顺序,但不能揭示在前续项目出现的情况下,后续项目出现的时间.在本文中,引入一种新的多时间粒度序列模式,模式中相邻项目之间的转换时间采用从原数据集中导出的、多时间粒度下的最小有界时间区间和平均时间标注.建立了多时间粒度序列模式挖掘模型,提出了一种新的多时间序列模式挖掘算法MG-PrefixSpan.实验表明,算法是有效的.