浅谈Web数据挖掘在电子商务中的应用

本文主要讨论Web数据挖掘技术电子商务领域的应用。介绍了Web挖掘的的基本内容和电子商务中常用的Web数据挖掘技术,分析了Web访问信息挖掘在电子商务中的几点具体的应用。     

Web挖掘技术及在电商ERP中的应用

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现,基于Web的数据挖掘,是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识。文章主要介绍了Web挖掘的概念和技术,最后阐述了Web挖掘在电子商务ERP中的应用。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点,尤其是在电子商务网站的设计和使用中。文章阐述了在电子商务中如何运用Web数据挖掘技术,为企业更有效地确认目标市场、改进决策、获得更大的竞争优势提供帮助,并提出了一种Web数据挖掘系统的设计方案和实现方式。同时,对k-means聚类算法进行了优劣分析,并提出通过改变初始聚类中心的选取规则来提高算法的运行效率以及计算结果的准确度。     

基于Web使用模式挖掘的个性化电子商务策略

电子青务是新兴的现代商业模式，Web数据挖掘是先莲的信息处理技术。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。本文介绍了Web数据挖掘技术的定义、应用流程以及几种主要技术，并对Web使用模式挖掘在个性化电子商务中的客户细分、驻留客户、站点改进和交叉销售等应用策略进行了探讨。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用与实现

电子商务运营过程中,存在着海量的数据,将会增加数据处理的难度,需要注重Web数据挖掘的应用,提高数据的处理水平。基于此,文章先从客户群体、站点设置、个性化分析三个方面对Web数据挖掘在电子商务中的需求进行分析,对数据处理需求进行明确,确保技术运用具有针对性;再从挖掘目标、数据模型等方面对技术实现进行分析,实现数据挖掘技术的有效运用;最后,分析Web数据挖掘的具体应用,对电子商务进行处理,保障数据挖掘目标的实现。     

浅析基于Web数据挖掘的电子商务网站架构

Web挖掘是一项综合技术,涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。Web数据挖掘是数据挖掘领域的一个新的研究方向。本文主要介绍了数据挖掘技术在电子商务网站方面的应用,提出了构建一个面向数据挖掘的电子商务网站体系架构。     

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。     

浅谈电子商务中的数据仓库体系结构

随着企业电子商务的蓬勃发展,电子商务的后台数据库保留下来大量的交易资料和与顾客相关的数据,利用传统的数据分析方法只能获得数据的表面信息,而不能获得数据的内在联系及潜在的规律。通过在Web上应用数据挖掘技术,从买家、卖家信息及交易数据中挖掘潜在有用的信息。电子商务中的数据仓库体系结构正是为了解决这一问题而诞生的。     

数据挖掘技术在Web环境下的应用

数据挖掘和World Wide Web是当前计算机科学两个重要的研究领域,将二者结合起来就形成了新的研究领域Web数据挖掘。Web数据挖掘是从WWW上发现和分析有用的信息,帮助人们从WWW中提取知识,改进站点设计,提供个性化服务。本文侧重于Web挖掘系统自身的构建,建立了一个基于数据挖掘技术的Web挖掘系统的原型Web_Dins,为了提供一个实用的Web挖掘工具的模型,帮助人们更有效地从Web上获取知识。最后本文以股票系统为例简要介绍Web挖掘系统原型在实际领域中的一种应用。     

浅析数据挖掘技术在电子商务领域中的应用

数据挖掘技术和电子商务同样是新兴事物,在电子商务领域应用数字挖掘技术可以帮助电子商务网站对海量数据进行分析和处理,挖掘出潜在有价值的信息,从而发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置.     

Web数据挖掘技术探讨

Web挖掘是在传统数据挖掘技术的基础上产生的,是从Web上的数据中发现用户的浏览模式或寻找相关的Web页面等。本文首先介绍了Web挖掘的一般知识,然后分析了Web数据挖掘的常用技术,最后讨论了该技术在各领域的应用。     

基于Web挖掘的电子商务推荐系统研究

基于Web挖掘的个性化推荐技术已在电子商务网站取得了较为广泛的应用,但在具体的过程中还存在较多的问题。文章首先从电子商务中的数据源和Web挖掘技术出发,介绍当前推荐系统的应用技术,分析现有的电子商务个性化推荐系统的优点及存在问题。提出了建立多模块个性化推荐和基于隐私保护模块的电子商务个性化推荐系统,并针对不同用户类型采用不同的推荐策略,实现完全个性化推荐系统。     

Web数据挖掘研究与探讨

随着WWW迅猛发展，WWW上的信息量不断增加，如何在这些信息中找到用户真正需要的内容，成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。由Web数据具有的半结构化特性，使得Web数据挖掘更加复杂，不同于传统的基于数据库的数据挖掘。为了解决这个问题，把数据挖掘的理论和技术应用于WWW，出现了一个新的研究领域——Web数据挖掘。基于Web的数据挖掘主要分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘。综述了基于Web的数据挖掘技术概念与原理，并且介绍用以Web数据挖掘实现的一种全新的技术——XML。如何进一步开发Web数据挖掘，充分利用Web资源，还有待于进一步的研究。Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性，同时又具有极大的开发潜力。     

Web数据挖掘技术与XML

Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web相结合的产物。在深入分析了Web数据挖掘的基本概念、分类、具体的应用及XML的特点后，讨论了如何用XML来解决Web数据挖掘中的相关问题。     

大数据在传统企业管理中的运用

目前我国大数据在互联网企业应用广泛,传统企业则因缺乏数据思维和所需要的人员、技术支撑导致大数据的分析应用能力还十分欠缺.传统企业在日常经营过程中也会产生大量经营数据,管理和利用好这些数据,对促进企业决策科学化,管理精细化非常有帮助.本文从大数据的角度出发,对企业经营过程中产生的数据进行挖掘与分析,通过数据直观地反映企业...     

基于Web数据挖掘的聚类分析算法研究

聚类分析是数据挖掘中一个重要的应用领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。聚类分析算法是Web数据挖掘中的一项关键技术,对于降低储存数据的规模,去除无用的数据信息起到突出的作用,因此它成为了一种广泛使用的数据处理方式。文章介绍了Web数据挖掘的概念、分类以及常用的实现技术,并对Web数据挖掘进行了探讨和分析,最后讨论了聚类分析算法在Web数据挖掘中的应用。     

基于电子商务中的数据挖掘技术研究

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。阐述了电子商务的概念,分析了数据挖掘的作用和工作流程。讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

新型的Web使用挖掘数据预处理方法

大数据背景下,Web使用挖掘的目的是通过识别Web数据使用模式更好地为Web应用需求提供服务,高效地处理大数据并从中找到有用的信息,数据预处理是保证Web使用挖掘数据质量的必要阶段。首先,论述了Web使用挖掘数据预处理领域的相关工作;其次提出了在数据挖掘开始之前的接入流数据预处理技术,这项技术能通过识别单独用户和会话来提高数据预处理的性能;最后进行了实验验证。结果表明,文中方法有助于发现来自于用户数据流的有意义的模式和关系,因此具有可行性和有效性。     

从EDI到Web Service--看电子商务中数据交换技术的发展

电子商务从二十世纪六七十年代开始的电子数据交换系统算起已有几十年的发展历史。在这期间，作为电子商务中关键技术之一的数据交换技术取得了不断进步，历经电子数据交换、基于中间件的数据交换、Web等。近年来，随着XML技术的出现和成熟，基于XML的Web Service技术又为数据交换增添了一种新方法，成为人们研究热点。本文介绍了电子商务中几种主要数据交换技术的特点、应用背景和它们产生的必然性，重点比较了这几种技术的相对优势和不足并阐述了采用Web Service技术应用方案的优势和前景。从而让读者对电子商务中的数据交换技术有一个比较全面的认识，为电子商务系统的实现提供参考。     

Web数据挖掘研究

Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web的结合。介绍了Web数据挖掘的概念、Web数据挖掘的流程、Web数据挖掘的分类以及3类Web数据挖掘的应用问题。