数据挖掘算法及其在电子商务中的应用

利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。     

多媒体商务网站数据结构算法的设计与实现

在多媒体商务网站采用公开加密技术后,伴随而来的是密钥的管理问题。文章对商务网站的安全需求和实现安全电子商务的基本技术进行了简述,介绍了安全电子商务网站所涉及到的密码学方面有关知识和常用的算法,重点阐述了安全认证机制的组成与相关数据结构算法的设计。     

多媒体商务网站数据结构算法的设计与实现

在多媒体商务网站采用公开加密技术后,伴随而来的是密钥的管理问题。文章对商务网站的安全需求和实现安全电子商务的基本技术进行了简述,介绍了安全电子商务网站所涉及到的密码学方面有关知识和常用的算法,重点阐述了安全认证机制的组成与相关数据结构算法的设计。     

电子商务网站开发中数据库安全问题分析

电子商务网站的安全是确保电子商务网站能可靠运行并有效开展电子商务活动的基础。数据库是电子商务网站的核心,数据库是否安全直接影响着电子商务网站的正常运营,如何有效保障其安全是一个系统工程。该文针对电子商务网站的开发过程,分析了安全问题产生的原因,并结合实际给出了相应的解决方法或建议。     

层次凝聚算法在商品个性化推荐中的应用

商品的个性化推荐是电子商务个性化服务中非常重要的一个方面，而聚类协作过滤则是推荐系统中采用最为广泛的技术。在基于聚类协作过滤的商品个性化推荐中的聚类算法通常采用划分聚类，文章根据电子商务网站的特点，提出了用改进的Rock层次凝聚算法Improved-Rock实现基于购买商品类别相似性的用户聚类。模拟实验结果表明该算法的应用是有实际价值的。     

一种基于云计算的Web结构挖掘算法

云计算是一种共享基础架构的方法,它将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。Web上蕴藏的海量信息为数据挖掘提供了无比丰富的资源,对Web信息进行有效的知识发现具有极大意义。该文介绍了一种基于云计算技术的Web结构挖掘算法:基于MapReduce的PageRank算法,使用该算法对网站的物理及逻辑结构进行优化,将有助于用户将网站定位到相关主题的权威站点,从而获得更高的PR值,以提高电子商务网站在搜索引擎中的排名,提高检索结果的质量,提高网站的访问率,提升网站的档次。     

基于ASP的酒店商务网站的构建

随着网络经济的发展，传统的营销模式已经满足不了企业的发展，新兴的电子商务营销模式正以不可估量的速度发展，加之在全球背景下WEB技术的发展及旅游业的不断繁荣，在因特网上建立一个高效合理的酒店电子商务网站成了众多高级酒店的重要营销策略之一。文中主要介绍了基于互联网的酒店商务网站的设计思想、网上订房页面的功能优化．以及系统在动态网站订房交易过程中所采取的站点安全策略。使电子商务网站在功能上操作更为简便有效。安全性上更为有保障。     

一个简单WEB使用模式算法的电子商务应用

在电子商务网站中,Web使用挖掘可以通过分析WEB日志等数据源来获取与用户访问模式相关的信息.本文形式化描述和分析了一个WEB使用模式算法,并给出了应用的设计思路.该算法简单、有效、易于实现,适合于构建低成本B2C网站.     

Web Structure Mining在电子商务网站中的应用

介绍web结构挖掘的概念，并分析基于链接结构的两种重要的Web结构挖掘算法，最后指出其在电子商务网站的应用以提高网站的价值。     

电子商务网站规划与设计策略研究

电子商务网站是企业开展电子商务的重要阵地。该文从总体规划上对电子商务网站建设进行了探讨,分析了网站建设内容,提出了一些推广网站的有效手段。     

基于Hadoop的关联规则算法在电子商务中的应用

近年来,电子商务的快速发展,给用户带来了极大的便利,同时对电子商务网站能否提供快速有效的服务提出了很大考验。电子商务推荐系统的提出有效地解决了这一问题,受到广泛关注。本文简要介绍一种电子商务推荐系统,然后以Apriori算法为基础进行关联规则数据挖掘,并在Hadoop平台上重写分布式Apriori算法,重点研究基于Hadoop的关联规则算法在海量数据下能否快速有效地发现关联数据,及时向用户推荐相关商品,防止客户流失,增加销售利润。     

电子商务网站网络安全规划

电子商务网站的网络安全规划包括了Windows 2000 Server的安全设置，使服务器能够防止非法入侵。另外是网络传输与交易安全中数据的保护，它是通过MD5加密算法进行加密后，使用SSL协议进行数据传输，防止数据传输过程中被截取后被非法利用。利用这两方面的达到电子商务网站的网络安全.     

电子商务网站开发中数据库安全问题探讨

随着网络技术的发展与迅速普及,人们的生活方式发生了翻天覆地的巨大变化。电子商务正在成为一种新兴的商务活动模式,它在为人们提供各种便利的同时,也带来了较大的数据库安全问题。由于数据库对于电子商务网站来说具有核心的地位与作用,因此,本文将着力于探讨电子商务网站开发中的数据库安全问题,主要是提出了一些针对电子商务网站开发过程中可能遭遇的各种数据库安全问题的防范措施,以最大限度的确保数据库的有效性、完整性和保密性,从而使得电子商务网站能够正常运营与有效运行。     

有趣Web日志关联规则挖掘算法

对Web日志关联规则挖掘算法进行了研究,普通的关联规则挖掘算法发现的规则数量太多,里面含有大量用户不感兴趣的规则,规则知识很难为用户所使用.根据网站拓扑结构和矩阵迭代技术实现了一种有趣关联规则(IMIA)算法,能够快速迭代求解任意两个页面间的关联概率,对关联规则进行有趣度评价,得出有趣度高的规则.实验结果表明,该算法是有效的,可以进一步改善网站性能,提高智能服务质量和性能,从而很好地应用到电子商务领域.     

利用数据挖掘技术提高电子商务网站的效益

电脑及网络技术的快速发展,电子商务网站不断普及,如何提高站点的服务竞争力,提高电子商务的效益成为企业最关心热点.本文讨论了利用数据挖掘技术,对服务器里积累的有关信息进行有效的分析挖掘,从多方面改善网站的设计,提高企业的盈利.     

基于Internet电子商务网站多层结构Web的实现

本文阐述了电子商务网站建立的基本模式，多层结构Web的概念、特点，以及在电子商务网站开发中的应用；讨论了网站开发应用中涉及的安全问题，给出了网站安全的解决方案，并初步介绍了使用ASP、VB和ADO进行网络数据库访问的路程技术。     

基于Heritrix的面向电子商务网站增量爬虫研究

针对电子商务网站的特点,基于Heritrix开源爬虫系统,结合电子商务网站的特点,提出了面向电子商务网站的增量爬行策略。并在开源爬虫系统Heritrix上进行了实现,增加了面向电子商务网站商品页面的抽取功能,以及增量抓取功能设计。通过对电子商务网站的抓取实验,表明该增量爬行策略的设计能够有效提取电子商务网站上的商品信息,并实现了增量抓取。     

电子商务个性化推荐技术分析及比较

随着电子商务的迅猛发展,“信息超载”问题日渐突出,导致用户难以有效搜寻所需商品,个性化推荐技术由此在电子商务网站得到应用和普及。采用定性分析方法,对目前电子商务网站使用的信息检索、关联规则、基于内容的过滤和协同过滤等四种主要推荐技术作了应用层面的优缺点分析,并基于多个指标对其进行比较,以期为电子商务企业构建推荐系统提供决策参考。     

电子商务安全技术的分析与应用

本文从电子商务安全的概述入手,分析当前电子商务存在的安全问题,提出电子商务的安全要求,有针对性地介绍在电子商务交易中一些网络安全技术,提供了解决企业电子商务网站安全问题的有效办法,以保障电子商务活动的安全进行.     

Web使用模式挖掘技术在网站营销中的应用

Web使用模式挖掘是Web数据挖掘的重要内容之一，其应用领域非常广泛。将Web数据挖掘技术应用于电子商务网站的营销中，可发现许多有用的信息，有效地使用这些信息可促进电子商务网站的发展。