基于Web的数据挖掘技术在电子商务中应用探讨

基于Web的数据挖掘是从大量的Web文档中挖掘出有价值的模式和隐藏的信息,从而为决策者提供决策支持,优化市场策略.本文讨论了在电子商务中运用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Web数据挖掘系统的实现方案,同时分析了k-means聚类算法并进行优化.     

Web挖掘在电子商务中的应用

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。     

关联挖掘在图书借阅数据库中的应用研究

介绍了关联挖掘的基本概念和挖掘过程,并给出了Apriori算法,进一步讨论了关联规则在图书馆读者文献借阅数据库中的应用。通过实例分析说明使用Aprior关联挖掘方法能有效挖掘隐藏在数据背后的有价值信息,为图书馆服务工作提供决策支持并且有利于图书馆开展个性化信息服务。     

WEB信息检索与WEB数据挖掘

首先分析了WEB信息检索的现状，主要针对WEB信息检索的局限性，引出WEB数据挖掘，并对WEB数据挖掘技术作了概要的介绍。然后，讨论了WEB数据挖掘与WEB信息检索之间的关系，最后阐述了如何将WEB数据挖掘的研究成果应用到WEB信息检索领域中，从而提高WEB信息检索的效率和质量。     

WEB信息检索与WEB数据挖掘

首先分析了WEB信息检索的现状,主要针对WEB信息检索的局限性,引出WEB数据挖掘,并对WEB数据挖掘技术作了概要的介绍.然后,讨论了WEB数据挖掘与WEB信息检索之间的关系,最后阐述了如何将WEB数据挖掘的研究成果应用到WEB信息检索领域中,从而提高WEB信息检索的效率和质量.     

一个简单WEB使用模式算法的电子商务应用

在电子商务网站中,Web使用挖掘可以通过分析WEB日志等数据源来获取与用户访问模式相关的信息.本文形式化描述和分析了一个WEB使用模式算法,并给出了应用的设计思路.该算法简单、有效、易于实现,适合于构建低成本B2C网站.     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

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挖掘技术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数据挖掘及其在电子商务中的应用

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。     

一个基于XML的WEB数据收集模型的研究

目前研究的热门领域Web数据挖掘是从WWW资源上抽取信息(或知识)的过程,是对Web资源中蕴含的、未知的、有潜在应用价值模式的提取。其一般的过程可表示为:信息的发现、信息的选择和预处理、分析过程、产生结果犤1犦。WEB上的数据收集是对WEB数据挖掘的一种支持技术,是WEB数据挖掘的第一步。该文提出了一种基于XML技术的WEB数据收集模型,并实现了其中的一些主要功能。同时针对模型系统的不足做了一些有意义的改进探索。     

文本挖掘在电商数据分析中的应用模型设计

近年来,电子商务的发展很快,对电子商务的研究是热点问题,但大数据特征的电子商务文本多维度特征的数据挖掘、中文语义表述等研究和商业应用研究较少。本文以淘宝网交易数据为研究基础,利用文本数据挖掘技术从数据预处理、领域专业词库的构建以及营销决策支持信息的产生等几个方面进行了研究,提出并设计了可行的应用模型,通过该模型的实施,能够为电商企业提供相应的决策支持信息,从而为电子商务的后期研究打下基础。     

一种面向领域WEB服务的数据中心模型

提出一种通用的面向领域WEB服务的数据中心模型.利用语义集成、数据映射、数据仓库及其他数据集成技术,不仅完成分布式异构数据源的无缝数据集成,而且实现数据源与数据中心之间的数据共享和透明数据交换,为领域WEB服务提供统一数据服务.在"油气生产系统软件集成平台"中采用该模型,组建了中国石油油气井生产领域数据中心,构建一个面向油气井生产领域,集生产管理、设备管理、工作流程控制、优化设计、故障诊断、辅助决策等功能为一体的WEB服务平台,解决了海量、分布式异构数据源的有机集成和无缝共享问题.从而验证了该模型的正确性及可行性.     

Decision Tree Algorithm for Precision Marketing via Network Channel

With the development of e-commerce, more and more enterprises attach importance to precision marketing for network channels. This study adopted the decision tree algorithm in data mining to achieve precision marketing. Firstly, precision marketing and C4.5 decision tree algorithm were briefly introduced. Then e-commerce enterprise A was taken as an example. The data from January to June 2018 were collected. Four attributes including age, income, occupation and educational background were selected for calculation and decision tree was established to extract classification rules.The results showed that the consumers of the products of the company were high-income young and middle-aged people, middle-income young people, middle-income middle-aged and elderly people with a college degree or above, low-income middle-aged people with a college degree or above and low-income elderly people with a state-owned enterprise. After precision marketing to these customers, it was found that the monthly sales volume of the enterprise increased by 22.82% and the marketing cost decreased by 28.21%, which verified the effectiveness and application value of precision marketing and showed that the decision tree algorithm could provide enterprises with decision support in precision marketing.     

基于C/S体系结构的数据挖掘平台的设计

数据挖掘技术具有广阔的应用前景,研究和开发通用的数据挖掘系统,为各行业提供决策支持和信息服务是非常有必要的。DMAP是一个基于客户／服务器结构的数据挖掘平台,详细给出了其系统结构的设计以及各部分的主要功能。该平台集成了多种数据挖掘方法,具有良好的通用性和可扩充性。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着电子商务发展的势头越来越强劲,面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。介绍了web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法,并阐述了数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。     

基于数据中心模式的多网站数据挖掘技术研究

随着互联网的快速发展,Web上的数据飞速增长。面对海量的数据,如何从中找出有价值的信息,运用到商业决策的制定中,已经成为越来越多的人关心的课题。该文主要介绍了web数据挖掘的概念和分类,论述了在电子商务中web挖掘的过程和方法,揭示了数据挖掘在电子商务中广泛的应用前景。论文实现了一个面向多电子商务平台的数据挖掘系统,系统面对多电子商务平台,实现了统一的数据收集和预处理过程,对用户的访问日志进行分析,从网站、商品类别、商品等角度进行数据分析,并又对用户的访问数据进行挖掘,从这些数据中发现潜在的规律,把握用户动态,帮助企业制定商业决策,使电子商务更具个性化和针对性。     

数据挖掘算法研究与综述

数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别、统计学、数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识、提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景.以关联、分类、聚类归类,对当前数据挖掘的多种方法进行了研究,并指出其现存的问题.这些方法都有局限性,多方法融合、有机组合互补将成为数据挖掘的发展趋势.     

Web挖掘技术在电子商务中的应用

随着互联网的高速发展,Web挖掘由于其独特的优点,在电子商务的应用中扮演了越来越重要的角色。文章主要介绍了Web挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法,最后阐述了Web挖掘在电子商务中的具体应用。     

Web挖掘技术在电子商务中的应用

随着互联网的高速发展，Web挖掘由于其独特的优点，在电子商务的应用中扮演了越来越重要的角色。文章主要介绍了web挖掘的概念和分类，论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法，最后阐述了Web挖掘在电子商务中的具体应用。     

基于关联规则数据挖掘技术在教学管理中的应用

数据挖掘技术是一种新的信息处理技术。其目的是从海量数据中抽取潜在的,有价值的数据规律或数据模型。通过数据挖掘技术对高校教学数据的分析处理,能够形成真正有价值的知识,向决策者提供信息支持,有利于推动学校教学改革和建设的全面发展。本文主要针对现行高校实际运作的学分选课数据库系统,以关联规则挖掘为例,提出简单而可行的数据挖掘应用实施办法。     

电子商务中数据挖掘的基本算法与应用分析

数据挖掘技术是近些年来发展起来的一门新技术,通过该技术,人们可以发现数据后面潜藏的有价值的信息。数据挖掘已经成为解决当前企业信息系统中所面临的数据爆炸状况的最有效的方法,这也为决策者进行各种商业决策提供了科学的理论支持。该文将对数据挖掘的含义与基本算法进行阐述和分析,并对数据挖掘在电子商务中的具体应用进行分析探讨。