Web数据挖掘的技术研究

Internet应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用.本文就Web挖掘技术的概念、分类、研究现状及其相关实现技术做了详细的阐述,并在此基础上指出其发展方向和趋势.     

Web数据挖掘的技术研究

Internet应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。本文就Web挖掘技术的概念、分类、研究现状及其相关实现技术做了详细的阐述,并在此基础上指出其发展方向和趋势。     

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。     

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。     

Web日志挖掘的应用

通过利用数据挖掘技术对web日志挖掘,找到用户访问路径、频度、内容、时间等相关信息,发现用户兴趣爱好,改善站点结构、页面内容和外观,提高用户访问兴趣,从而提高网站的可用性。     

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。     

Web服务交互挖掘技术研究

目前,随着网络技术的迅速发展,Web服务的应用越来越多,Web服务日志资源也越来越多,如何分析和利用这些海量的数据已成为研究热点。近年来,国内外学者围绕Web服务交互挖掘技术展开了广泛的研究,取得了显著的成果。     

略论Web挖掘技术与电子商务

Web挖掘是一项涉及Web技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域的综合技术,利用Web挖掘可以提高电子商务系统对消费者的服务能力和竞争优势。文章从四个方面对Web挖掘进行了论述。     

Web数据挖掘技术模型分析

随着我国信息技术的不断发展,Web挖掘技术被广泛应用,为此,文章对Web挖掘技术进行分析,主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘三方面展开论述。     

Web内容挖掘与信息搜索方法研究

对Web内容挖掘与Web上的信息搜索内涵进行阐述，并对基于文本的Web内容挖掘及Web上的信息搜索方法进行一些研究和探讨。     

基于Web数据挖掘技术的科技查新系统设计

针对科技查新工作客观性、准确性和可靠性的迫切需求,基于Web数据挖掘技术对科技查新系统的体系结构和功能结构进行规划和设计,可以快速便捷地实现网上科技查新。该系统采用B/S系统结构,具有精确、可靠、经济、快捷等的优点,使得科技查新业务的可操作性、实用性、可追踪性以及直观性等大大增强。     

网络日志挖掘技术探究

随着网络信息的迅速增长,网络日志的数据量也成几何级数增长,而这些日志是具有一定的利用价值的。做为一种数据挖掘技术应用的网络日志挖掘就是对网络日志价值的一种利用方式。介绍网络日志挖掘技术的背景、定义,描述网络日志挖掘技术的具体实现过程,最后提出网络日志挖掘技术的具体的应用。     

Web数据挖掘中XML技术应用研究

Internet的出现使计算机拥有海量的信息资源,而其中蕴含的知识却未能得到充分的利用,为此,web挖掘技术成为当前高科技领域研究的热点。随着计算机和网络技术的发展,基于数据库表的数据挖掘已经不能满足需要;面对基于Internet上的“信息海洋”,我们需要提取有用的、可以指导决策的知识。XML技术能够使不同来源的结构化数据很容易地结合在一起,从而使得搜索多样化、不兼容的数据库成为可能,为web数据挖掘带来了新的契机。     

Web数据挖掘应用研究

本文探讨了Web数据挖掘在电子商务智能搜索引擎和客户关系管理等方面的应用,利用Web数据挖掘对电子商务中的大量信息进行分析和推理,从中挖掘出。潜在的模式,预测客户行为,为企业的决策者调整市场策略、做出正确的决策、减少风险、获得竞争优势提供帮助。     

Web日志数据挖掘技术及应用

随着Web应用的高速发展和广泛普及,在Web服务器上收集大量的Web日志,这些日志记录Web用户对Web页面的每一次访问的过程,是一种宝贵的信息财富。主要介绍数据挖掘技术的应用。     

基于Web日志挖掘的图书借阅推荐算法研究

针对传统的FP-growth关联规则算法应用在图书借阅推荐系统会产生重复推荐的问题,提出一种改进算法。该算法生成最大频繁项目集,避免冗余频繁项目集的产生,有效解决产生重复推荐的可能。接着引入页面兴趣度阈值,将其应用于改进的FP-growth算法中,形成一种基于页面兴趣度的关联规则算法即IN FP算法,将该算法应用在图书推荐系统中不仅提高系统运行效率,而且具有较高的准确率。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

大数据时代迅速增长的商业数据和信息之间的内在联系,备受电子商务经营者的普遍关注。本文基于商业数据和信息之间的关联,较深入地探讨了Web数据挖掘技术相关理论及其在电子商务中的具体应用。     

用于电子商务中Web数据挖掘技术的研究

本文介绍了Web数据挖掘的概念及其分类,基于国内外的最新研究成果对数据挖撼技术进行了研究,探讨了电子商务中Web数据挖掘的过程。重点研究了web数据挖掘方法,从而有效提高电子商务企业的竞争力。     

基于XML的Web数据挖掘

<正>随着计算机技术和互联网技术的飞速发展,大量信息在世界范围内得以共享,一方面,人们通过网络可以快速方便地获取各种信息;另一方面,通过普通浏览的方式很难在信息的海洋中找到真正需要的信息。面对数以亿计,不断更新的网页,目前的搜索引擎存在一些问题,如对任一范围的话题,返回的文档数过于庞大,且许多文档与话题相关性不大或者很多与话题相关的文档可能并不包含相应的关键字等,这样就降低了检索结果的精度。因此,如何进行有效的Web数据挖掘成为当前数据挖掘技术研究的热点,而XML技术为Web数据挖掘带来了新的解决方法。     

基于Web的用户行为模式挖掘研究

随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,Web用户行为模式挖掘能更好的使互联网服务于用户(通过Web个性化服务等方式)。目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,从模式挖掘结构体系、模式挖掘过程,模式挖掘应用等方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究进行探讨。