Web日志挖掘数据预处理的研究

Web日志挖掘技术是Web数据挖掘中最重要的应用。通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究,可以对网站的组织结构及其性能进行改进,增加个性化服务,发现潜在的读者群体。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、格式化数据。     

基于大数据的二次元社交网站体验设计

目的利用大数据的优势,为二次元社交网站的体验设计改良提供新的思路和方法。方法研究大数据、二次元文化和社交网站,分析二次元社交网站的用户特征,挖掘设计需求,从用户体验要素的各个层面分析大数据在二次元社交网站体验设计改良中的应用。结论二次元社交网站能在运用大数据的基础上,给用户带来更良好的使用体验。     

Web数据挖掘技术在电子商务系统中的应用

随着互联网的迅猛发展,web上的信息飞速增长,如何从大量的数据集合中抽取有用的信息,找到有效的数据管理和使用的平台,合理的组织网站结构,成为人们越来越关心的课题。Web数据挖掘是从Web上挖掘有用知识为目标,利用web数据挖掘技术分析其在电子商务系统中的应用,能够发现潜在的客户信息,改进站点的结构,提供优质的个性化服务,从而提高企业的竞争力。     

基于概率关联图挖掘日志中关联规则

关联规则挖掘是指寻找大量数据项集之间有趣的关联或相关关系.是数据挖掘研究的一个重要课题.由于大量数据不停地被收集和存储,因此如何有效地从数据库中挖掘出关联规则获得了研究人员的广泛关注.从Web日志中挖掘用户所访问的页面之间的关联规则,能有效改善网站的结构.提高网站性能和质量,为智能化网站提供有效的依据.     

基于数据挖掘技术的电子商务网站应用的介绍

本文简单的介绍了电子商务及数据挖掘的基本内容，具体说明了电子商务网站的应用挖掘和内容挖掘，及数据挖掘应用于电子商务的作用和前景。     

基于中小型B2C网站的简单Web挖掘的需求分析研究

用户访问过的文档和使用过的关键字包含用户感兴趣的信息,对这些文档进行提取、汇总可以分析预测用户真正的需求。提出一套适合中小型B2C网站的简单模型,设计数据存储结构和挖掘方法。     

基于FCM与粗糙集的连续数据知识挖掘方法

对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化，再应用粗糙集进行约简．文中针对该过程中样本数据离散化后出现多个聚类中心隶属度值较接近的情况．提出了隶属度重叠度的方法来扩展对应离散类别的选取．离散类剐确定后再应用粗糙集理论对其进行知识挖掘，可得到连续数据的本质特性．此方法应用于汽轮机轴系振动数据的知识挖掘．与采用最大隶属度确定对应类别的方法相比，该方法不影响对连续数据的知识挖掘，并能真实反映连续数据的特性．     

关联规则挖掘算法综述

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理，并按照挖掘中涉及到的变量数目（维数）、数据的抽象层次和处理变量的类别（布尔型和数值型），依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述，并对一些典型的算法进行分析和比较，最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。     

电子商务型网络的数据安全研究

论述了基于Internet的电子商务网站在安全方面采用了身份识别验证与数字签名技术、多层次的权限控制技术、工作流程安全机制等安全技术，并尽最大可能利用网络环境、操作系统以及电子商务网站服务器本身的安全机制，将非法访问和数据的篡改降到最低的限度，以保障电子商务网站的数据安全，系统的安全是可以信赖的。     

Web数据挖掘技术与应用分析

随着Internet的发展,Web数据挖掘有着越来越广泛的应用,Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息集合上的应用。本文阐述了Web数据挖掘的定义、特点和分类,并对Web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。     

基于视觉思维的教育类网站Banner运营设计研究

目的针对不同用户群体的认知差异,研究在线教育网站Banner通用性传达设计原则。方法首先,基于视觉思维理论,拆解教育类Banner,将其文案和视觉元素作为变量;然后,随机区组抽取用户进行测试,归纳分析其认知侧重点,进而总结出Banner运营设计的通用性传达设计原则;最后,进行新一轮迭代设计,并通过数据验证该设计原则的可行性。结论基于用户调研和数据分析结果提出4条传达设计指导原则,即情感共鸣设计、差异化设计、情境塑造设计与变量间互动设计,以上原则的有效性在运营设计实践中得到了数据验证,对教育类网站运营传达设计有一定的参考意义。     

基于评论文本的产品意象参数化评价方法

目的 将评论文本挖掘方法与设计调研的多样化需求相匹配,将文本挖掘结果与设计方案的参数化分析与评价相结合。方法 通过网络爬虫获取购物网站中的产品评论文本,明确调研目标,使用意象词汇进行描述,采用关键词提取与词汇相似度计算方法,计算产品在调研目标上的意象倾向,并进行参数化表示。分类提取产品的特征参数,使用BP神经网络构建产品特征参数与意象参数间的映射关系,形成产品评论模型,将产品特征参数输入映射关系中,得到调研目标上的意象参数,实现产品意象的参数化挖掘与评价。结果 以手机为例进行验证,所得意象参数预测值与真实值之间的差异均值分别为0.0160、-0.0146、-0.0137,评价模型较为有效。结论 所提方法能够从评论文本中有效地提取意象倾向,并表示为调研目标上的倾向参数,加强了产品评论文本挖掘与设计调研之间的关系,提高了文本挖掘结果的可理解性。     

Estimating the optimal treatment regime for student success programs

Behaviormetrika - We expand methods for estimating an optimal treatment regime (OTR) from the personalized medicine literature to educational data mining applications. As part of this development,...     

Understanding Infrastructure Resiliency in Chennai,India Using Twitter’s Geotags and Texts: A Preliminary Study

Geotagging is the process of labeling data and information with geographical identification metadata, and text mining refers to the process of deriving information from text through data analytics. Geotagging and text mining are used to mine rich sources of social media data, such as video, website, text, and Quick Response (QR) code. They have been frequently used to model consumer behaviors and market trends. This study uses both techniques to understand the resilience of infrastructure in Chennai, India using data mined from the 2015 flood. This paper presents a conceptual study on the potential use of social media (Twitter in this case) to better understand infrastructure resiliency. Using feature-extraction techniques, the research team extracted Twitter data from tweets generated by the Chennai population during the flood. First, this study shows that these techniques are useful in identifying locations, defects, and failure intensities of infrastructure using the location metadata from geotags, words containing the locations, and the frequencies of tweets from each location. However, more efforts are needed to better utilize the texts generated from the tweets, including a better understanding of the cultural contexts of the words used in the tweets, the contexts of the words used to describe the incidents, and the least frequently used words.     

Links to commercial websites as a source of business information

Websites of China's top 100 information technology (IT) companies were examined. Link count to a company's website was found to correlate with the company's revenue, profit, and research and development expenses. This suggests that Web hyperlinks to commercial sites can be a business performance indicator and thus a source of business information. This information is useful for Web business intelligence and Web data mining. As a comparison to IT companies, China's top 100 privately owned companies were also studied. No relationship between link count and the business performance measure was found for these companies due probably to the heterogeneous nature of this group. Data collection issues for webometrics research were also explored in the study. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

交互性在提升电商网站用户忠诚中的应用策略分析

目的对电商网站的交互性进行分析。方法通过文献调研划分交互行为,在竞品分析和深度访谈等定性研究的基础上,编撰调查问卷并开展大规模调查,回收定量数据,结合电商网站的特性,运用SPSS主成分分析法对交互因子进行提取研究。结论电商网站的交互因子可以概括为相关性、真实性和关系性3个方向,从信息交互和社会交互两个维度有针对性地探索各交互因子的应用策略,可以有效提升电商网站的用户忠诚。     

购物网站的多元化体验界面设计研究

从用户角度探讨了购物网站的发展趋势、多元化界面的设计及表现,并在艾瑞咨询的基础上,从性别、年龄两方面对网站设计的影响进行了数据化的分析,指出购物网站的商品陈列规律和互动模式是体验界面的主要构成部分,阐释了界面的人性化和交互性的重要性,从而探索了新的交互界面的设计方式,强调了互动模式是未来多元化设计的基础表现。     

基于眼动追踪的航空公司官网可用性评估

目的提高用户对航空公司官网主页的使用体验。方法针对4家航空公司的官网,设计两组不同的实验任务,利用眼动仪采集被试浏览网页时的眼动数据,如注视点个数、注视时间、热点图等。结果航空公司官网购票功能区设计为"出发地—目的地—去程日期—返程日期"的"一"字形,更符合用户的操作习惯;广告区独立展示是一种低级的策略,将广告区和实用功能区结合能吸引更多的用户注意。结论可为航空公司官网和类似网页改善促销广告展示策略,吸引用户注意提供参考建议。     

挖掘变化知识的可拓数据挖掘研究

规范了可拓信息与可拓知识基本概念，即在信息和知识的概念上扩充了变化的信息和变化的知识。明确了可拓数据挖掘概念以及可拓推理新概念。证明了可拓数据挖掘两个定理和可拓推理公式。提出的从挖掘静态知识的数据挖掘扩展到挖掘变化知识的可拓数据挖掘，为数据挖掘开辟了新的研究方向，并通过实例进行了说明     

基于数据驱动的用户需求智能获取方法研究

目的 数字化浪潮下人们的消费行为也发生了改变。线上购物伴生着大量用户评论,具有实时、真实、全面等特点,这是挖掘用户需求的绝佳资料。本文利用线上评论,结合感性工学和自然语言处理技术,提取其中对应于产品元素的用户需求,为后来的产品改进或开发提供指导。方法 本文通过爬虫工具获取目标产品大量评论,对文本进行词频分析筛选出要分析的产品元素,根据筛选结果将评论归类,从中提取形容词汇,并经过专家汇总,最后对含有形容词的语句进行情感分析,获取用户对产品的需求信息。最后依靠感性工学指导后续设计方案生成。结论 本文用亚马逊网站上山地自行车产品进行实例验证,结果证明该方法能够快速高效地获得用户对产品的准确评价,是一种切实可行的获取用户需求的智能化设计方法。