电子商务中的Web数据挖掘技术

电子商务是现代商业的主流趋势,如何充分利用网络技术和数据库技术发挥企业优势,成为企业制胜的法宝。本文介绍了常用的数据挖掘方法,以及在电子商务领域的应用,分析了利用数据挖掘技术建设动态、高效电子商务的可行性。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务中的海量Web数据对数据挖掘的具体应用产生了极大的影响。数据挖掘技术作为一种先进的数据信息处理技术,在各类电商领域的应用受到了广泛的关注。本文浅析了数据挖掘技术优势,并深入探讨了其在电子商务各个领域的应用。     

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。文章主要介绍了Web数据挖掘的概念和分类、电子商务中的数据资源、电子商务中Web数据挖掘的主要方法及过程,并着重介绍了Web数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

XML及其在Web数据挖掘技术中的应用

Internet提供了全球范围的网络互连与通信功能，Web技术的发展更是一日千里，其丰富的信息资源给人们的学习和生活带来了极大的方便。特别是应运而生的HTML(超文本置标语言)，它以简单易学、灵活通用的特性，使人们发布、检索、交流信息都变得非常简单，从而使Web成为最大的环球     

Web数据挖掘在证券业CRM中的应用

客户关系管理是企业通过了解客户需求,发现客户价值,发展有效市场战略,改善产品与服务,提高效率,增大销量,进而追求最大盈利的一种实践。目前的营销正从以产品为中心转向以客户为中心,而信息技术为现代客户关系管理提供了强有力     

浅议Web数据挖掘技术在政府采购中的应用

政府采购平台网站包括信息公告、注册与资格审核、电子招投标、审批与后续管理等内容,关系着公共部门、采购代理机构与供应商等多方利益,涉及面广,信息量大,亟待应用Web挖掘技术进行高效地管理。政府采购平台网站包括信息公告、注册与资格审核、电子招投标、审批与后续管理等内容,关系着公共部门、采购代理机构与供应商等多方利益,涉及面广,信息量大,亟待应用Web挖掘技术进行高效地管理。一、政府采购平台网站的数据来源与类型所谓的Web数据挖掘技术是指面向网站的数据抽取与分析过程,它不仅能汇总查找网站资源中的已存在信息,还能识别发现其中隐含的、有效的规律。政府采     

Web日志挖掘研究

首先介绍了Web日志挖掘产生的背景,然后介绍了Web数据挖掘的概念,再从Web数据挖掘的内容角度引出Web日志挖掘,并略为详尽地阐述了Web日志挖掘的数据预处理技术及Web日志挖掘的算法。     

Web数据挖掘技术在农行经营门户网站的应用

金融数据快速增长，如果缺乏强有力的挖掘工具，人们将逐渐陷入“数据丰富，知识贫乏”的困境。数据挖掘技术的价值与优势在高速运转的金融业务信息化领域得到充分展现。本栏目以数据挖掘技术在银行业的实际应用为出发点，节选其在银行门户网站经营、稽核系统推广、银行卡目标客户群体分析等方面的应用，以飨读者。     

基于XML的Web数据挖掘系统的研究与设计

本文主要研究了XML(EXtensible Markup Language)和数据挖掘两项技术的结合点,提出了基于XML的数据挖掘系统模型。在该模型中对数据挖掘的各个环节提出了采用XML技术的解决途径;研究了XML用于异构数据集成、数据预处理和XML数据集上的数据挖掘等问题;提出一个面向电子商务站点的Web挖掘原型系统。     

基于云计算的Web数据挖掘

一、云计算概述
　　云计算与普通的计算不同,它的核心是密集的信息数据。这就好像电力的利用,传统计算类似于最初的电力,是单独发电使用,后来进行集中发电,各个用户独立使用,用户想用时就可以快速获得电力,云计算就好像这一种方式。云计算是新的网络技术和传统计算机的结合,是借助网络来提供可伸缩的更快捷高效的分布式计算能力。其中的关键技术主要有数据存储技术、虚拟化技术、数据管理技术以及并行编程模式等。     

web数据挖掘技术

随着Internet技术的迅速发展,Web信息日益膨胀,人们不得不花费大量的时间去搜索自己需要的信息。如何从大量的网络信息中挖掘出针对不同用户的个性化资源已经成为研究的热点。本文针对用户访问兴趣和访问频度的特点,重点研究Web文本挖掘申的关键技术,着重分析了文本自动分类技术,从海量的数据信息中挖掘出有用的知识,加快发现数据中存在的关系和规则,进行潜在的“配对”预测,满足用户个性化查询的需求。     

web数据挖掘技术

随着Internet技术的迅速发展,Web信息日益膨胀,人们不得不花费大量的时间去搜索自己需要的信息.如何从大量的网络信息中挖掘出针对不同用户的个性化资源已经成为研究的热点.本文针对用户访问兴趣和访问频度的特点,重点研究Web文本挖掘中的关键技术,着重分析了文本自动分类技术,从海量的数据信息中挖掘出有用的知识,加快发现数据中存在的关系和规则,进行潜在的配对预测,满足用户个性化查询的需求.     

银行卡业务高速发展的驱动力--数据挖掘

随着我国经济的不断发展、人们消费能力的持续增强以及消费观念的逐步改变，银行卡业务逐渐成为商业银行零售业务的重要组成部分。在全球经济一体化进程加快的大趋势下，外资银行必然选择具有相对优势的银行卡业务作为进入中国市场的利器，银行卡业的竞争将日趋白热化，中国处于成长期的银行卡市场极有可能成为外资银行首先抢占的第一个金融制高点。     

基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘综述

组织需要使用各种方式和途径来挖掘组织中所存在的隐性知识,基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘成为学术界和企业所共同探讨的热点领域。本文回顾了数据挖掘以及隐性知识的基础知识,陈述了文献和企业中现有的隐性知识挖掘方法并对其分类,旨在使今后的学者能够在此基础上开发出新的、更优的隐性知识挖掘方法。     

基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘综述

组织需要使用各种方式和途径来挖掘组织中所存在的隐性知识,基于数据挖掘技术的隐性知识挖掘成为学术界和企业所共同探讨的热点领域。本文回顾了数据挖掘以及隐性知识的基础知识,陈述了文献和企业中现有的隐性知识挖掘方法并对其分类,旨在使今后的学者能够在此基础上开发出新的、更优的隐性知识挖掘方法。     

挖掘数据信息资源开拓银行服务空间--银行计算机系统实现数据集中后的发展需求

加入WTO后我国银行业将真正地、彻底地走上世界经济一体化和金融一体化的道路,银行无论大小都将参与到世界竞争的行列之中.面对日益激烈的市场竞争,只有采用新的技术手段,充分发掘和引导客户需求,在降低服务成本的同时,提高服务质量,才能赢得客户,并在竞争中生存、发展.     

Insightful专注数据分析与挖掘工作平台

Insightful公司是一家专注于数据分析与数据挖掘工作平台的软件公司,其旗舰产品S-PLUS已经有18年的使用历史。     

论数字挖掘技术在图书馆借阅系统中的应用

本文论述了数据挖掘技术在图书馆借阅系统的应用,通过对原有管理系统现有数据的整理统计,对满足要求的数据使用K-means算法进行分割,由分类后的数据可以合理地调整不同读者群的流通图书借阅方法,优化图书资源的使用状况。