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。     

XML技术在Web挖掘中的应用

目前的Web挖掘中存在许多的困难，已有的一些挖掘技术难以很好的解决这些问题。XML语言既可以作为一种中间数据格式，又可以用来定义一致的数据结构，为Web挖掘提供了一些新的解决方法。     

基于XML个性化Web挖掘框架设计

针对Web挖掘中异构数据源和半结构化的特点,提出基于XML个性化Web挖掘框架模型实现用户兴趣数据的挖掘。分析模型的工作流程,重点讨论实现该模型的关键技术:XML文档统一模型、Web内容预处理模块和Web内容挖掘模块。     

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。     

Web挖掘及其在网络搜索引擎中的应用

针对当前网络信息的发展需求呈现爆炸式增长,对网络搜索引擎提出了更高要求.采用理论结合实践的方法,首先Web信息检索挖掘技术做了简要概念,其次对基于Web挖掘的网络搜索引擎技术的应用进行了分析,提出了一种给予Web挖掘的个性化搜索引擎,并对各系统模块的功能及实现方式进行研究,分析结果表明,此种系统具有很强的检索灵活性,而...     

利用改进型语义特征的Web商品信息挖掘方法

针对于互联网商品信息数据量庞大的问题,提出一种基于改进型轻量级语义特征提取的web商品信息挖掘方法。首先,通过分析网站链接的层级关系,采用层次访问的方式抓取电子商店的网站URL。其次,采用改进型轻量级语义特征提取方法对元素进行聚类以实现电子商店页面内商品记录的提取。最后,利用产品属性格式和产品记录结构的常识信息进行正则匹配,实现商品属性的提取。实验采用该方法提取来自不同国家的两个电子商店网站不同产品的属性,实验结果表明,提出的方法较好地兼顾了信息提取的完整性和准确性,商品信息的平均提取准确率可高达98. 39%。     

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。     

一种基于多Agent技术的Web挖掘模型及应用

随着因特网的迅猛发展，计算机拥有了海量的资源，但也困扰着人们获取其中有用的信息。提出了一个基于Multi—agent技术的Web挖掘模型，利用多Agent体系实现数据的收集。最后给出根据该模型设计和实现的某企业人才素质评价系统的实例，系统运行结果证明了模型的有效性和科学性。     

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。     

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用户行为模式挖掘研究

随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题.目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,其中包含若干需要解决的问题.针对这些问题,在该领域已开展了大量的研究工作.从模式挖掘合理性、模式挖掘结构体系、模式挖掘过程三个方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究现状进行了介绍:Web日志中包含了用户访问互联网的一些规律性特征,这些特征可通过Web用户行为模式挖掘的方法得到;为改进模式挖掘、应用的效果,可以采用改进的挖掘结构比如结合内容、结构挖掘的整合结构;Web用户行为模式挖掘过程分为数据预处理、模式挖掘、模式应用三个阶段,这是一个正在发展的研究领域.     

基于Web数据挖掘的探索

随着互联网的快速发展,Web数据挖掘已经成为当今热门的研究主题。本文介绍了Web数据挖掘的基本概念、Web数据的特点及其Web数据挖掘分类,并对Web数据挖掘技术的研究进行讨论。利用Apriori算法发现频繁集,找到页面间的关联规则。针对网页超链接结构的特点:一条超链接只能建立在两个网页上,发现频繁集只要找出所有2-项集即可,从而提出网页超链接挖掘的NApriori算法。NApriori算法显著提高了Apriori算法的效率。     

Web数据挖掘及在电子商务中的运用

电子商务现在已经开始普遍存在于现代商务活动之中,而电子商务的蓬勃发展也为不少企业产生了新的发展机遇,在机遇产生的同时也产生了大量的数据业务。面对这些新产生的庞大数据量,Web数据挖掘技术开始展现出独有的作用。Web数据挖掘技术可以很好地帮助企业在电子商务活动中挖掘、利用和管理到了全面的海量数据,使得这些数据不为人所知的价值被挖掘出来,帮助企业决策人更好的制定计划和各项业务的指标。基于此,本文主要从电子商务的概念、Web数据挖掘技术、Web数据挖掘过程、电子商务系统中的Web数据挖掘技术和Web数据挖掘技术在电子商务中的应用五个方面进行了叙述,希望以此来提高Web数据挖掘技术在电子商务中的运用程度。     

Web数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

Internet应用已经在我国的各个领域得到了广泛的普及,它使数据挖掘技术的目标已经从传统的数据库的应用中发展到了web的应用,特别是电子商务网站,每天都会带来众多的数据。本文通过对web数据挖掘技术进行简单分析,并指出web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用,分别在挖掘潜在用户、提供优质服务以及聚类客户等方面中发挥了巨大的作用。     

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。     

XML在Web数据挖掘技术中的应用

Web数据挖掘已经成为当前被广泛研究的课题.目前很多网站都是用HTML构建的,给Web数据挖掘带来了诸多困难,XML的出现为面向Web的数据挖掘带来了便利.本文介绍了一种充分利用XML的优点对HTML描述的网站进行挖掘的一种方法.     

电子商务中Web的客户访问模式算法的分析与实现

文章通过对电子商务中服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的分析,重点研究了客户分析系统的数据采集、数据处理、数据存储以及跟踪客户在Web上的浏览行为并进行模式分析,并构建了用户访问模式的挖掘模型及算法的分析与实现.     

Web文本挖掘在互联网信息统计中的研究与设计

互联网的迅猛发展，越来越迫切地需要全面准确对网上信息进行分类及统计，Web挖掘技术的兴起，尤其是该技术中的文本挖掘，使这种统计成为可能。本文研究了互联网信息统计的现状，介绍了Web挖掘技术并分析了Web文本挖掘的关键技术。继而结合文本挖掘技术设计了网站分类系统的模型，同时对其开发步骤进行了说明。最后展望了此技术方案在相关领域的应用前景。     

基于Web的关联规则挖掘

Internet的普及使得数据挖掘的重点从经典的基于关系数据库的应用转移到了基于Web的应用。首先介绍了Web挖掘的基本概念及其当前发展的几个方向,然后将一种传统的数据挖掘方法关联规则挖掘应用到Web的海量数据上,并给出了挖掘的基本算法,在此基础上挖掘出新的关联规则及其模式,最后将结果在一些较简单的网页上进行了验证,取得了较好的应用效果。