电子商务中Web挖掘技术的应用探讨

随着电子商务技术的深入发展，商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀，网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域，使用web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务web挖掘系统，包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。     

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挖掘已经成为数据挖掘研究的热点之一,尤其适用于电子商务领域。文中介绍了web数据挖掘的概念和分类．阐述了web挖掘在电子商务中的挖掘方法和过程,分析了数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

基于WEB数据挖掘的电子商务应用技术

本文描述了Web数据挖掘的用途,通过分析web数据挖掘的流程描述了数据挖掘的基本规律,从电子商务应用的角度分析Web数据挖掘的作用,并详细分析了对电子商务的所有客户类型进行数据挖掘的方法。     

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。     

结合Web服务技术探究数据挖掘体系的构建思路

随着信息技术的不断发展,传统的主要面向集中的数据源的数据挖掘系统已经不能满足时代发展的需要,web分布式数据挖掘技术应运而生,作为新兴的数据挖掘技术,建立了分布式计算平台,解决了传统数据挖掘技术中常见的操作困难、效率低、传输过程中安全性不能得到保证等问题。在web服务的基础上建立的分布式数据挖掘体系,可以挖掘出分布式异构环境下的大量数据,并且对数据隐私保护起着重要的作用。这样不仅使分布式数据挖掘系统处理大规模分布式异构数据得到用户的满足,也大大提高了系统的安全性、可扩展性、可交互性等。本文内容主要涉及到web服务、web挖掘技术的概念、于Web服务的分布式数据挖掘体系结构。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其在电子商务中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题。本文首先综述了基于Web的几类数据挖掘技术,包括Web内容挖掘、Web的访问挖掘、Web页面聚类以及用户频繁访问路径发现等技术。在此基础上又着重介绍了Web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其在电子商务中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题.本文首先综述了基于Web的几类数据挖掘技术,包括Web内容挖掘、Web的访问挖掘、Web页面聚类以及用户频繁访问路径发现等技术.在此基础上又着重介绍了Web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用.     

基于python的WEB数据挖掘技术实现与研究

文章首先对web数据挖掘技术进行概括,分别从数据挖掘技术概念、技术应用优势与技术原理三方面进行论述。其次,重点探讨基于python基础上的web数据挖掘技术开发设计方法,对数据挖掘过程中的各类爬虫技术应用优势进行对比,可以作为数据挖掘系统构建过程中的理论参照。     

一种基于图结构挖掘WEB用户访问模式的方法

挖掘Web用户访问模式常用的技术有Web挖掘特有的路径分析技术和数据挖掘领域的传统技术。文章首先分析了现有路径分析技术的不足,然后从Web用户访问模式挖掘过程预处理的结果用户会话文件开始,提出了一种基于Web拓扑结构(图结构)挖掘用户访问模式的方法,提高了发现模式的精确性和效率,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试。     

Web挖掘在远程教学系统中的应用

Web挖掘是针对包括Web页面内容、页面之间的结构、用户访问信息等在内的各种Web数据．应用数据挖掘的方法．提取抽象的、潜在的有用的知识。本文通过对远程教学系统中Web挖掘应用的分析。着重介绍了Web访问挖掘基本流程．并总结了web挖掘结果在远程教学系统中的重要作用。     

Web挖掘技术研究

信息时代的到来，伴随着海量数据的不断出现，web挖掘为当今海量数据处理提供了强有力的技术手段。介绍了Web挖掘的概念．给出了Web挖掘的三种分类，并针对内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘论述了Web挖掘在搜索引擎、电子商务、疾病防治等方面的应用。提出了Web挖掘存在的问题，最后展望了Web挖掘的未来努力方向。     

基于Web访问信息挖掘的商业智能发现研究

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.     

WEB数据挖掘在电子商务中的研究应用

WEB数据挖掘旨在从大量的WEB数据信息中发现有用的模式和隐藏的信息,从而为决策者提供决策支持,优化市场策略,有效地解决当今互联网信息膨胀的问题。WEB数据挖掘的一个重要应用就是电子商务。电子商务是一个基于网络平台的现代化的商业模式,目前电子商务发展势头强劲,WEB数据挖掘在电子商务中必定有广阔的应用前景。本文将WEB数据挖掘与电子商务相结合,介绍了在电子商务平台中进行WEB数据挖掘的方法,从而为电子商务从业人员提供借鉴,以便更好地分析数据间的隐藏关系和模式,掌握用户喜好,为电子商务平台的市场决策提供决策支持,减少风险。     

基于SOA的电信行业数据挖掘应用平台研究

Building data mining application platform in telecommunications industry can take full advantage of business data in telecommunication systems to explore the potential patterns in user behavior and business trends, thereby providing more effective decision support to help enterprises cope with increasingly fierce industry competitions. This paper discusses data mining architecture and business demand for data mining in telecommunications industry, and on this basis puts forward an SOA-based data mining application platform solutions in telecommunications industry with the characteristic of integration, flexibility, and customization.     

基于PMML的数据挖掘模型管理

本文在引出商务智能应用领域中数据挖掘模型管理的问题之后,提出了SnartBk商务智能平台的总体架构,阐述了基于PMML的数据挖掘模型管理方案,并以SmartBiz系统中的实际应用为例,介绍了PMML和XML数据库结合的具体实现方案。     

基于微服务的石油大数据挖掘平台

为推进大数据技术在油田领域的快速融合和应用，提出一种覆盖大数据处理整个生命周期的多功能大数据处理平台。平台融合各类大数据分析框架和机器学习框架，设计面向油田领域，能够支持实时和离线处理的数据挖掘功能。基于Docker容器封装各类计算框架和算法服务，并基于Kubernetes框架完成容器的编排与调度。在系统的架构方式上采用基于微服务的架构方式，将不同技术栈的应用独立分解为单个服务模块，以此来保证业务系统服务的可靠性、可扩展性。这使得企业数据分析人员能够专注于业务数据分析问题，而不必花费大量时间学习框架部署和其他大型数据挖掘技术细节。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其应用

该文介绍了Web数据挖掘的概念及其分类,阐述了Web数据挖掘的关键技术,最后说明了该技术在电子商务中的应用。     

数据仓库解决方案在电子商务中的应用

利用数据仓库技术,把电子商务网站中用户的点击流和Web日志文件作为基本数据存储,并通过各种高效的挖掘算法,提取用户数据模型,根据模型可以有效地分析其中的用户行为,并利用这些知识,预测相关用户的行为,可以为企业商务人员拓展其市场、改善营销策略,寻找精准数据,降低生产成本,规范企业生产流程等提供更加有效的参考价值。     

基于Web信息挖掘的商业分析系统设计

随着Web上信息的快速增长,如何将潜藏于非结构化文档中的商业信息有效提取并分析服务于商业管理已成为新的研究热点。利用现有的Web信息挖掘技术,针对原始数据的混合异构性,提出信息块多主题分割的方法,在建立的商业领域实体名字典指导下对商业信息进行抽取和分类,并引入一种信用评级机制,构造了一个基于Web信息挖掘的商业信息分析系统（CABWIM）,实验结果表明系统能有效地将散落在Web中游在的商业信息抽取并加工整理,形成真正有实用价值的商业信息。