基于社交网络用户特征的数据挖掘研究

随着网络与移动通讯的发展,人们的社交关系与网络衔接越来越紧密。本文对互联网社交网络用户特征进行分析,分析社交网络群体结构、用户影响力、用户活跃度,从用户特征权重的角度进行预测算法研究,建立社交网络用户特征的数据挖掘模型,利用蒙特卡罗仿真方法,实现对社交网络用户特征数据的加工与利用。     

数据挖掘在电子商务中的应用

随着电子商务技术的不断发展和成熟,电子商务网站所积累的数据会越来越多,如何充分利用这些数据资源来为经济发展服务将是今后所面临的一个重要问题。本文介绍了数据挖掘的概念,分析了数据挖掘技术在电子商务中的应用,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的一般步骤。     

基于XML的电子商务数据挖掘系统设计与实现

XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会,由于XML能够使不同来源的结构化数据结合在一起,使得搜索多样的数据库成为可能。该文设计了基于XML的Web日志挖掘系统,通过日志挖掘实验对电子商务网站的产品分布设置现状进行分析与评价。     

在IDS中利用数据挖掘技术提取用户行为特征

IDS（入侵检测系统）是一种检测网络入侵行为的工具。然而现在的IDS在提取用户行为特征的时候经常不能取得满意的结果。所提取的特征不能很好的反映出真实的情况,所以有时候经常出现漏报或误报的情况。文章针对这一情况,详细讨论了利用数据挖掘技术提取用户行为特征的方法,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

基于数据挖掘的电子商务策略

电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。本文阐述了电子商务的发展现状,分析了数据挖掘的功能和应用流程,探讨了数据挖掘技术在电子商务中市场销售、资源优化、客户管理和信用评估等领域的应用策略。     

基于XML的电子商务数据挖掘系统设计与实现

XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会,由于XML能够使不同来源的结构化数据结合在一起,使得搜索多样的数据库成为可能。该文设计了基于XML的Web日志挖掘系统,通过日志挖掘实验对电子商务网站的产品分布设置现状进行分析与评价。     

基于数据挖掘的用户关系管理系统研究

随着信息网络技术和互联网平台的快速发展,各类互联网企业竞争的越来越激烈.其中,用户选择渠道增多、产品更新升级加快以及相对被动的接受群体,这些都直接导致互联网企业的经营成本日益升高.本文首先介绍了用户关系管理、数据仓库和数据挖掘的相关概念,同时对研究意义进行了阐述;其次,主要对互联网用户关系管理系统的需求进行分析,针对互联网的业务特点,根据用户关系管理的核心,分析用户流失资料管理、判断用户价值、发掘潜在用户等方面的用例做出了详细的分析和研究;同时,主要针对用户资料管理模块和用户信息分析模块进行了用户关系管理系统设计;最后,主要探讨了判断用户价值、发掘潜在用户以及用户流失分析模块的实现方法.     

基于数据挖掘技术的电子商务应用研究

本文通过分析数据挖掘的概念及数据挖掘技术在电子商务中的应用领域,针对其关键技术进行探讨,以其通过本文的阐述能在电子商务领域有效通过运用数据挖掘技术使企业在激烈的市场竞争中做出正确的决策,保持有力的竞争优势.     

用于电子商务中的数据挖掘技术研究

本文基于国内外的最新研究成果对数据挖掘技术进行了研究,将这些技术应用到具体的电子商务平台中去,得到了可行性验证,从而为此技术在电子商务领域广泛应用起到了示范作用。     

基于数据挖掘的供热用户分析与决策

对某供热公司累积的大量供热用户收费数据进行分析,通过构建数据仓库和利用数据概化方法建立供热用户数据挖掘模型,使用频繁项集方法产生关联规则,利用决策树算法得出交费时间特征,从而得出不同区域和类型用户的习惯交费时间段。对该数据挖掘模型进行评价,提出的4项收费决策建议在实际应用中取得良好效果。     

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.     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

本文主要介绍数据挖掘在电子商务中的应用,文章从数据挖掘的定义、数据挖掘的常用方法出发,阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用,特别是数据挖掘与电子商务的结合可以给人们生活带来便利,给企业带来新的利润空间以及为企业提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要包括支持向量机、朴素贝叶斯、聚类、决策树、神经网络和关联规则等,最后介绍了数据挖掘在电子商务的4个主要应用方面,说明了数据挖掘存在的必要性。     

基于用户的电子商务网站可用性研究

电子商务网站可用性是决定电子商务网站成败的重要因素之一。本文根据可用性的定义对电子商务网站可用性的内涵进行理解。通过对电子商务网站可用性与用户体验的关系的分析,认为网站可用性越高,用户体验也就越高,同时良好的用户体验可提高电子商务网站的可用性的观点。研究影响电子商务网站可用性的因素及其严重程度,以及重点在如何从网站的搜索、导航和页面信息等方面提高基于用户的电子商务可用性。     

基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用

以数据挖掘算法的研究作为核心,结合电子商务平台的特点深入讨论了在现实面向电子商务的数据挖掘系统中的应用。     

数据挖掘技术在电子商务中应用研究

电子商务的蓬勃发展,使得企业之间的合作更为快捷和协调,极大的缩短生产周期,降低了生产成本。利用数据仓库和数据挖掘等现代信息技术,能够构建一个有效的决策支持系统,充分发挥企业独有的优势,促进管理创新和技术创新。     

数据挖掘在电子商务中的应用

数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的“信息缺乏”的最有效手段之一,受到了企业界的极大关注。文章阐述了电子商务中数据挖掘技术的框架、数据资源、专业人员、基本方法,分析了数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

电子商务中的数据挖掘技术探讨

电子商务系统是一种新兴的商业模式,已被广泛应用于人类的经济生活中,同时电子商务公司所需处理的用户数据也越来越庞大,而传统的人工分析处理手段难以满足行业的发展要求。为此,越来越多的电子商务公司开始引进数据挖掘分析软件来分析处理用户信息与交易数据。     

数据挖掘在电子商务中的应用

本文介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用,给出了数据挖掘过程中采用的一些主要方法,加深了对客户访问行为的了解,有利于更好地调整站点的结构。     

电子商务中的数据挖掘技术的应用

本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析,指出数据挖掘技术适用的场合,以便开发出切实可用的数据挖掘系统.