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随着电子商务的深入发展,电子商务站点每天需要处理大量的数据,但数据资源中蕴涵的重要信息却至今未能得到充分的挖掘和利用。在日益激烈的电子商务市场竞争中,任何与消费者行为有关的信息对经营者来说都是非常宝贵的。企业了解用户的访问模式显得非常重要。给出Web使用挖掘的定义和完整模型框架,然后对Web使用挖掘中主要步骤的最新研究进展状况做详细的阐述和分析,其中包括:数据采集、数据预处理、模式发现、模式分析。最后对传统的和基于Web使用挖掘技术的电子商务结构模型做了对比,并深入分析了Web使用挖掘在电子商务的应用。 相似文献
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本文介绍了数据挖掘技术及其在电子商务网站建设中的应用,运用Web数据挖掘技术对客户的购买活动进行分析,并进行实验验证,实验结果表明使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群。 相似文献
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Web使用模式挖掘在电子商务中的应用 总被引:16,自引:0,他引:16
在介绍了Web使用模式挖掘技术后,深入论述了Web使用模式挖掘理论在电子商务中的应用,试图将理论与实践结合起来,从而促进电子商务的发展。 相似文献
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从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动.分析了Web使用挖掘技术的主要特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用方法,并对其挖掘过程进行了详细地阐述,最后给出了一个电子商务中Web使用挖掘的具体实例. 相似文献
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Web使用挖掘技术在电子商务中的应用 总被引:11,自引:2,他引:11
从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群 ,使企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。分析了Web使用挖掘技术的主要特点 ,提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用方法 ,并对其挖掘过程进行了详细地阐述 ,最后给出了一个电子商务中Web使用挖掘的具体实例 相似文献
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曾建一 《数字社区&智能家居》2006,(7):39-39,41
对基于WEB下的数据库应用系统的开发模式C/S和B/S作了分析比较,提出使用C/S和B/S相结合的开发模式是构造WEB下的数据库应用系统较好的方法。 相似文献
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首先介绍了电子商务网站的数据资源;然后详细阐述了从这些数据资源中挖掘隐含的、未知的但有价值的商业知识的基本流程和分析方法;最后概括了数据挖掘技术在电子商务网站中的应用情况及发展方向。 相似文献
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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。 相似文献
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Web使用挖掘在电子商务中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种在电子商务环境中Web使用挖掘模型,该模型同时考虑了用户浏览路径模式挖掘和关联规则挖掘两种情况,克服了单纯考虑一种情况所带来的缺点。实验结果表明,该模型能正确捕获用户的浏览和购买行为,从而为Web站点经营者制定更有效的市场营销策略提供依据,使其及时改进决策,获得更大的竞争优势。 相似文献
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电子商务是新兴的现代商业模式,Web数据挖掘是先进的信息处理技术,把Web挖掘应用于电子商务是一个十分有意义的研究方向。本文在简单介绍Web挖掘的基础上,重点介绍了Web使用挖掘及其在电子商务中的应用。并且提出了一种应用于电子商务环境,基于客户选择的,运用Web使用挖掘技术的个性化推荐方法。 相似文献
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电子商务是随着网络的发展产生的一种新兴事物,电子商务的迅速崛起,使得不管是商家还是客户对基于Web数据检索、挖掘等需求不断提高。目前静态结构的Web页面显然已经被众多个性化的动态结构站点所代替。网站如何根据Web服务器日志文件,客户交易数据中挖掘出有意义的用户访问模式和潜在的客户群,为企业提供全方位信息服务和开展有针对性的电子商务活动。针对电子商务方面论述了数据挖掘的优势和应用。介绍了数据挖掘、数据挖掘的分类、电子商务中Web数据挖掘的步骤等。 相似文献
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以Web挖掘在电子商务推荐系统中的应用为重点,设计一个基于Web挖掘的电子商务推荐系统应用框架,并详细的分析了它的组成部分.# 相似文献
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如何从海量的Web数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题,因此,Web挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取潜在的有用模式和隐藏信息。随着电子商务的发展,Web挖掘进入了一个新的应用领域,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。 相似文献
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模糊C均值聚类算法在Web使用挖掘上的应用研究 总被引:2,自引:3,他引:2
Web日志中含有大量的用户浏览信息,从中将相似用户及相关页面进行聚类是建立自适应网站的必要前提.通过基本的预处理,实现了日志的数据净化、用户识别会话识别及数据规约,形成了用户访问页面的序列数据库,同时通过离散化技术计算出用户访问页面频度.在这些数据准备工作的基础上,构造了用户一页面关联矩阵,作为改进的模糊C均值聚类算法的输入,实现了相似用户及相关页面的聚类.实验表明改进的FCM算法的有效性. 相似文献