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web挖掘的空间数据挖掘技术研究

空间数据挖掘技术(Spatial Data Mining)是建立在空间数据库的基础上,通过使用各种机器学习技术,从海量空间数据中挖掘出未知的有用的规律和知识,从而提供支持决策的依据.在现在已建立的GIS空间数据库中,大量的可分析、分类的知识,如空空位置分布规律、空间关联规则、形态特征区分规则等都隐藏在空间数据中需要被挖掘才能被发现.因此,空间数据挖掘技术就显得尤为重要.因而对于空间数据挖掘技术,特别是基于Web挖掘部分的技术进行研究.     

基于像素的数据挖掘可视化技术在电子商务中的研究与应用

论述将基于像素的可视化技术运用到电子商务领域的基于像素的数据挖掘可视化系统的基本原理、运行步骤及使用价值,并提出对此系统的进一步构想。     

面向电子商务的客户关系管理数据挖掘模型研究

客户资源是企业竞争力的归宿,客户关系需要进行科学管理,这已成为现代企业的共识。电子化的客户关系管理要求企业建立客户资源数据库,并基于客户资源数据库通过网络实现客户需求分析、挖掘客户资源、实现个性化客户服务等。本文对支持向量机理论进行了研究,在介绍SVM原理的基础上,给出了基于支持向量机理论的高维空间数据挖掘方法,并结合实例研究给出了面向电子商务的智能客户关系管理模型。     

数据挖掘技术在优化电子商务网站设计中的应用

在电子商务网站中,通过Web挖掘,可以分析网上客户的行为模式,从中确定出不同的客户群体以及客户群体或个体的访问模式和习惯,可以增加客户感兴趣的内容,优化网站的设计,实现网站个性化。     

WebGIS技术应用方法研究

介绍了WebGIS当前重要的几种技术应用方法,为WebGIS开发提供了思路。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

基于数据挖掘技术,针对当前入侵检测系统的不足,把层次聚类算法与模糊c-均值算法相结合,设计出一种较优的入侵检测系统,实验证明该系统具有较高的检测率和良好的自适性。     

基于WebGIS测绘信息管理系统研究

随着社会经济进一步发展,人们对接收空间信息的需求越来越强烈。测绘信息数据的服务体系是接收空间信息的主要媒介,在最大程度上发掘空间资源、为相关需求人群提供高质量空间信息中发挥着重要作用。因此,要加强测绘信息管理系统的研究,实现管理系统与需求人群之间的良性互补。     

数据挖掘技术中基于关联规则算法的研究

随着现代信息技术的发展,特别基于网络的信息技术的飞速发展,人们对于数据的处理能力的要求也随之升高,数据挖掘的本质,就是从模糊的、随机的、有噪声的、大量的、不完全的数据当中提取有潜在利用价值的信息的过程。从大型数据库中挖掘关联规则的问题已成为数据挖掘中一个比较热门的研究方向。在先前研究的基础之上,对基于关联规则的数据挖掘技术进行全面地分析。     

基于改进BP神经网络算法的数据挖掘技术的研究

本文主要介绍数据挖掘技术的概念、过程和BP神经网络算法的原理,研究如何将BP神经网络与数据挖掘技术相结合,从海量数据中挖掘出潜在有用价值的信息,阐述了数据挖掘技术与神经网络结合的关键技术和实现方法,并提出一种改进的BP神经网络算法以实现有用模式的挖掘,能大大缩短训练时问和提高挖掘精度。     

基于数据挖掘的网上书店的设计与实现

以电子商务为依托,应用数据挖掘技术,经过可行性分析,设计的网上书店系统是基于VisualStudio.Net环境,应用ASP.NET技术,其后台代码使用c群来实现的。详细介绍Ariori算法挖掘布尔关联规则频繁项集。该系统具有通常网上书店的常用功能,如用户管理、新书上架、分类查找、图书检索、图书收藏夹、购买流程、销售排行、图书评论,网站管理等。     

数据挖掘技术方法的研究

数据挖掘作为近年来新兴的一种数据处理技术,不仅被许多研究人员看作是数据库系统和机器学习方面一个重要的研究课题,而且已经被工商界人士看作是一个能带来巨大回报的重要领域。本文主要介绍了有关数据挖掘的定义、任务,详细的介绍了数据挖掘具体的方法和操作步骤。     

基于Web挖掘的电子商务平台设计

随着电子商务的发展,Web挖掘进入了一个新的应用领域.文章介绍了Web挖掘技术在电子商务中的具体应用,运用Web挖掘技术对Web数据进行挖掘,了解客户的行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务活动具有针对性.     

Web数据挖掘在电子商务中的应用研究

Web数据挖掘在电子商务中的应用是引人注目的.对于Web数据挖掘来说它的目的就是要从互联网这片浩瀚的海洋里找到一份能够对自己有用处的信息以及模式,从而为市场的分析以及决策提供一份有利的支持作用.今天本文写作的目的就是要研究Web数据挖掘在电子商务中的应用.     

基于子空间聚类的供应商分类方法研究

根据动态交易行为对供应商分类,更好地为供应商提供服务,是大型企业供应商关系管理的核心问题之一.针对供应商行为的交易数据最大、表达复杂的特点,提出基于k-均值子空间聚类算法对供应商分类的数据挖掘方法,解决高维和稀疏数据的分析问题,并通过实例验证该方法的准确性和高效性.结果表明该方法是优化供应商关系,提高企业能力的有效方法.     

经典数据挖掘算法比较分析

随着数据挖掘的应用日益逐渐广泛,对数据挖掘算法的研究逐渐得到了重视。本论文分析了三种经典的数据挖掘算法,Apriori算法,FP—growth算法和STBA算法,分析了它们各自的优缺点,并进行了对比,对于推动进一步改进现有的数据挖掘算法及实现数据的有效挖掘都具有一定的借鉴意义。     

基于WebGIS测土配方施肥系统的研究

在测土配方施肥工作原理掌握的基础上,探讨构建系统所用的开发语言、GIS平台、GIS组件的应用、系统所需的数据以及功能设计。利用可视化开发环境Visual Studio 2005,结合数据库SQL Server 2005,在Arc GIS Server平台上,建立基于WebGIS的测土配方施肥系统。该系统可以为测土配方施肥决策和动态管理提供辅助决策支持。     

基于Agent的时序数据挖掘系统的研究

本文针对现有的数据挖掘算法的智能化低,结构化不清晰,通用性低等问题,将Agent技术引入数据挖掘系统中,通过分析指出了Agent技术在数据挖掘中的优势;其次,采用合同网和消息的多Agent方法设计了一个基于Agent的时序数据趋势分析的挖掘系统,增强了数据挖掘的智能性和有效性.     

数据挖掘技术研究

随着计算机技术和信息技术的发展,数据库的规模不断扩大,如何从中发现有价值的信息或知识,成为一项非常艰巨的任务。一种去粗存精、去伪存真,能够从海量的数据中提取知识和信息的数据挖掘技术应运而生。     

基于大数据挖掘的集控设备故障处置辅助决策方法

为了提高集控设备故障诊断精度并提供最佳处置决策,提出基于大数据挖掘的集控设备故障处置辅助决策方法。设计集控设备故障辅助决策框架,通过数据接口层获取数据采集与监视控制、继电保护及故障信息等系统的设备运行数据,存储于电网拓扑数据库中,与故障文件信息、各子站的CIM/SVG/SCL信息及规则库一起保存于数据存储层。数据处理层调用存储层数据,采用改进K-means算法挖掘电网拓扑数据库中的集控设备故障信息,利用小波包提取设备故障特征后,将其输入到分析层的基于哈夫曼树的最小二乘双支持向量机多分类模型中,实现集控设备故障诊断,确定故障模式,并采用灰色定权聚类分析方法实现故障模式的分类决策。实验结果表明：该方法可提高集控设备故障分类精度及效率,故障诊断误差低,可实现集控设备故障诊断,作出最佳故障处置决策。