Web挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究

本文在归纳分析电子商务个性化推荐方法研究现状的基础上,应用Web挖掘理论与方法,构建了基于Web挖掘的电子商务个性化推荐系统模型。     

Web使用挖掘在电子商务个性化服务中的应用

阐述了目前研究最深入的Web数据挖掘技术——Web使用挖掘,Web使用挖掘在电子商务服务中的应用价值,提出了基于使用挖掘的电子商务推荐系统,详细分析了电子商务个性化推荐系统的模式和步骤。     

面向数据挖掘的电子商务推荐系统的构建

在激烈竞争的网络环境下,电子商务推荐系统可以有效地留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的竞争力.本文在对数据挖掘和Web挖掘的相关概念和功能特点进行详细综述的基础上,构建了基于Web使用挖掘的个性化服务推荐系统的结构.     

Web挖掘及其在电子商务中的应用

电子商务网站向用户提供及时有效的信息,是提高网站声誉和效益的基础。Web挖掘可以通过分析用户的使用偏好,帮助用户高效地检索到所关心的信息。本文深入讨论了Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web使用挖掘等技术,并提出了商务网站基于Web挖掘技术为用户提供个性化推荐的一种框架。     

WebLog在电子商务个性化中的应用研究

电子商务个性化是电子商务发展的重点。介绍了Web日志挖掘及其在电子商务个性化中的具体应用,详述了电子商务个性化服务平台的功能模块,可为搭建个性化服务平台提供参考。     

基于Web使用挖掘的个性化电子商务的设计

随着电子商务的广泛的应用,将Web数据挖掘技术用于电子商务可以实现个性化的电子商务,从而更好的满足用户的需求。本文构建了基于Web使用数据挖掘的个性化电子商务的模型,对该模型中的数据资源,关键技术及基本流程进行了研究和探讨。     

基于Web挖掘的物流信息平台个性化推荐研究

针对物流信息平台信息资源日益增多、访问和检索越来越难的问题,本文提出了将个性化推荐服务应用于物流信息平台的构想。构建了一个基于Web挖掘的物流信息平台个性化推荐系统框架,对系统中涉及的用户兴趣建模、Web使用挖掘、Web内容分类等关键技术进行了讨论。     

Web挖掘在电子商务中的应用探讨

顾客对电子商务网站的访问行为产生了大量数据,这些数据中包含了很多对市场分析及预测有用的潜在信息,可以运用Web数据挖掘技术,从用户的浏览行为数据中获取用户的访问模式,从而开展个性化的信息服务和有针对性的电子商务活动和构建智能化电子商务站点。本文系统分析了Web挖掘的过程和关键技术,探讨了Web挖掘在电子商务中的应用模式。     

基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统

Web数据挖掘是从Web文档和Web活动中发现并抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。在本文中依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进;给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价。     

基于Web使用挖掘的企业电子商务平台研究

随着Internet的普及,电子商务已经成为现代企业进行商务活动的必然趋势。充分利用数据挖掘技术,可进行电子商务海量信息采集,辅助商家理解用户行为,从而改进站点结构,调整销售策略,提供个性化服务。首先介绍Web使用挖掘,然后分析了应用于电子商务中的Web挖掘技术。最后从优化网站设计、改善企业客户关系管理和改进企业网络营销三个方面阐述了Web使用挖掘的应用。     

个性化推荐系统在农业网站中的运用研究——以四川农经网为例

随着农业信息化的推进,农业网站已经成为农业用户获取信息的重要渠道,如何提高农业网站信息服务的质量,是目前值得思考和研究的问题.WEB数据的挖掘以及在此基础上建立的个性化推荐系统对满足用户的个性化要求,在电子商务网站中有很好的应用效果.文章结合四川农经网探讨个性化推荐系统模型设计,提出了农业类网站WEB日志挖掘和个性化推荐系统设计的一般模型和实现方法,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值.     

基于电子商务的用户消费偏好研究综述

在信息技术快速发展的背景下,电子商务网站的"信息过载"问题也变得十分严重,结合用户消费偏好的个性化商品推荐有效缓解了这一问题。在线用户消费偏好模型是个性化推荐的核心。从概念、相关研究、偏好挖掘等方面对电子商务领域中用户消费偏好的研究进行了归纳与总结,并对未来电子商务领域用户消费偏好的研究提出思考,为个性化商品推荐等研究提供参考。     

基于兴趣的电子商务数据挖掘技术的研究

本文对电子商务Web页数据挖掘技术做了全面分析,对于个性化电子商务网站中难以发现用户兴趣行为特征问题,给出了Web页面关联算法。利用数据仓库技术可有效挖掘用户兴趣特征,从而指导电子商务网站资源的组织和分配,为商务型网站的投资者和建立者提供正确的盈利导向。     

电子商务中Web数据挖掘的应用研究

本文介绍了Web数据挖掘的概念及其分类,探讨了电子商务中Web数据挖掘的过程,重点研究了Web数据挖掘方法,从而有效提高电子商务企业的竞争力。     

大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势

目前文献中对于电子商务个性化研究多集中在传统理论层面,且大多探讨基于内容推荐方法和基于协同推荐方法,而对大数据时代下的个性化推荐的研究相对很少。本文通过研究大数据的数据挖掘方法及电子商务的发展,试图探讨个性化推荐的方法,最后探讨了大数据背景下电子商务个性化推荐服务的发展方向。     

Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究

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,因此数据挖掘在电子商务中具有广阔的应用前景。本文主要介绍了Web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web数据挖掘的过程和方法,最后阐述了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

浅析电子商务中的WEB数据的挖掘

本文立足于WEB数据挖掘技术,从个性化网站的设计、CRM中的应用和推荐系统中的应用三个角度,分析了电子商务中的WEB数据挖掘应用。     

Web日志挖掘与电子商务

在电子商务中,根据客户的访问数据挖掘出有价值的信息,进而划分客户群体和发现潜在的客户,从而提升业绩,对电子商务网站有重要的意义。Web日志挖掘是数据挖掘在Web页面上的应用,文章对Web日志挖掘进行了介绍,给出了Web日志挖掘的步骤和方法,对Web日子挖掘工具进行了分析,并介绍了其在电子商务网站中的应用。     

Web挖掘在电子商务中的应用研究

当今电子商务蓬勃发展,其网站服务器上积累了大量的数据,这些数据隐含着很多对市场分析及预测有用的知识,可以运用web挖掘技术加以获得,从而增强企业的竞争力。本文主要介绍了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挖掘技术在电子商务中的应用。     

电子商务中客户行为特征的挖掘方法

本文讨论了Web数据挖掘的一个重要分支—Web用法挖掘在电子商务客户行为特征挖掘中的应用。介绍了客户行为特征挖掘的主要方法,并详细描述了一个基于粗糙集的电子商务客户行为特征挖掘模型。