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。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

随着网络信息的增长,Web数据挖掘变得越来越重要。尤其是在电子商务领域。本文首先阐述了Web数据挖掘的基本知识,然后主要讨论了Web数据在电子商务中的应用。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用研究

数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。本文讨论了基于WEB的数据挖掘技术的概念与分类,提出了一个Web挖掘系统的逻辑框架,并针对常用WEB挖掘技术进行了说明,分析了在电子商务中应用的各个方面。     

电子商务中的WEB数据挖掘与XML

电子商务(EC,Electronic Commerce)就是借助于计算机网络技术,通过电子交易手段来完成金融、物资、服务和信息等价值交换,快速而有效地从事各种商务活动的新方法。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择,同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。无论是B2B、B2C还是B2G电子商务模式,都需要通过Web方式建立信息流的交互。如何把Web上的数据经过提取、洗涤、加工转换生成潜力巨大的价值信息,激发了数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

基于WEB数据挖掘的电子商务应用技术

本文描述了Web数据挖掘的用途,通过分析web数据挖掘的流程描述了数据挖掘的基本规律,从电子商务应用的角度分析Web数据挖掘的作用,并详细分析了对电子商务的所有客户类型进行数据挖掘的方法。     

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数据挖掘已经成为数据挖掘研究的热点之一,尤其是应用于电子商务领域.阐述了电子商务中的Web数据挖掘资源、Web日志挖掘的处理流程和几种技术,最后分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用.     

WEB使用挖掘在电子商务网站建设中的应用研究

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。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务的产生,改变了企业的经营理念,给社会的各个行业带来了巨大的变化,将成为引导经济发展的新潮流。Web数据挖掘从Web文档和Web活动中抽取用户感兴趣的潜在的有用模式和隐藏信息,本文主要从Web挖掘技术出发,着眼于在电子商务中的应用研究,对这一应用的理论和具体实现技术进行了探讨。     

浅析Web数据挖掘在电子商务中的应用

随着互联网的发展,Web数据挖掘由于其独特的优点,在电子商务中有了更大的用武之地.文章介绍了web数据挖掘的概念、特性及分类,并着重介绍了Web数据挖掘在电子商务中的应用.     

电子商务中的数据挖掘及其应用

作为解决目前企业信息系统中普遍面临的“数据爆炸”而“信息缺乏”状况的最有效的手段之一,数据挖掘受到了学术界和企业界的极大关注。详细阐述了电子商务中数据挖掘的数据资源、基本方法、体系结构和典型应用。     

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。     

数据挖掘中自我学习算法研究

随着我国现代化的迅速发展,伴随着快速发展的脚步其数据也越来越多,如何处理这些数据成为了越来越受人关注的问题。因为大数据多,种类复杂的特征,使得数据挖掘越来越重要,而自我学习可以对数据进行分析,并找出其相关模式,因此在商业领域应用广泛。本文主要就是研究数据挖掘中的自我学习算法,了解自我学习算法的特征,并分析在实际中可以应用到哪些领域。     

生物信息数据挖掘技术的典型应用

生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行存储、检索和分析的科学。人类基因组计划的启动和实施使得核酸、蛋白质数据迅速增长,如何从海量数据中获取有效信息成为生物信息学迫切要解决的问题。数据挖掘与生物信息学有很好的结合点,其在生物信息学领域的应用潜力日益受到人们的重视。简述了生物信息学和数据挖掘,并介绍了数据挖掘技术在生物信息学中的几类典型应用。     

数据挖掘技术在药物配方研究中的应用

在新型药物的研制过程中,了解药理及其副作用是十分重要的。通过应用数据挖掘技术对生物碱杀螺剂实验数据的分析处理,提出了一种新的多因素模型推导方法,揭示了药物杀螺过程中各个影响因素的变化规律,给出了生物碱杀螺剂在实际应用中的最优参考条件,为合理利用生物碱杀螺剂进行最优效果的杀螺提供了理论依据。     

数据挖掘中聚类算法研究进展

聚类分析是数据挖掘中重要的研究内容之一,对聚类准则进行了总结,对五类传统的聚类算法的研究现状和进展进行了较为全面的总结,就一些新的聚类算法进行了梳理,根据样本归属关系、样本数据预处理、样本的相似性度量、样本的更新策略、样本的高维性和与其他学科的融合等六个方面对聚类中近20多个新算法,如粒度聚类、不确定聚类、量子聚类、核聚类、谱聚类、聚类集成、概念聚类、球壳聚类、仿射聚类、数据流聚类等,分别进行了详细的概括。这对聚类是一个很好的总结,对聚类的发展具有积极意义。     

基于流数据分类挖掘算法在入侵检测的应用

传统基于数据挖掘的入侵检测系统、只能检测系统层和应用层的日志和报文,对于节点流进和流出的数据流,无法进行挖掘分析,因此,系统的虚警率和漏警率较高,本文提出一种基于流数据分类挖掘算法的入侵检测方法,验证结果显示,可以降低系统的虚警率和漏警率,提高网络的安全性。     

云计算平台下的Web数据挖掘研究

近年来,计算机科学技术快速发展,在人们的生活、工作和学习中发挥着越来越重要的作用。计算机互联网的信息资源非常丰富,与此同时碎片化、海量的数据信息在很大程度上增加了人们获取有价值信息的成本和时间。当前云计算平台下的Web数据挖掘技术为海量数据信息的处理和分析提供了极大的便利,通过研究云计算平台下的Web数据挖掘,进一步完善和优化Web结构数据挖掘技术,降低大量数据信息存储和处理的成本,提高系统运行效率。本文简要介绍了云计算和Web数据挖掘,阐述了云计算平台下的Web数据挖掘系统。     

基于数据网格进行知识关联规则挖掘方法研究

摘要：数据网格是在计算网格的基础上发展起来的网格技术,具有资源共享、协同工作、虚拟组织以及对分布式数据库群进行处理和分析的特点,在知识发现领域具有重要的研究价值。因此,本文提出了一种基于数据网格进行知识关联规则挖掘的方法。该方法采用数据网格树对动态数据网格进行全局控制和管理,采用挖掘作业命令的形式触发域挖掘作业,采用素数存储的方法进行了关联规则挖掘。通过仿真实验表明该挖掘方法在数据库群和数据网格关联规则挖掘方面具有优势。     

关于数据挖掘中聚类分析的研究进展

聚类分析是数据挖掘的一种重要技术,在本文中,回顾了几种现有的聚类分析的方法,指出了这些方法的优劣并且总结了聚类分析的主要研究方向并对聚类分析进行了前景展望。