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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于电子商务的客户行为Web挖掘研究

如何利用客户数据已经成为了电子商务目前最关注的问题。Web挖掘的出现,给电子商务所面临的问题提供了有效的解决途径。就这一问题,系统分析了客户在电子商务中的重要性以及对客户行为的Web挖掘。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件进行客户访问信息的Web数据挖掘,有效了解客户的访问行为,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。本文通过对基于Web拓扑结构挖掘用户访问模式的数据挖掘,可对已存在的Web站点的结构及站点内的页面进行调整和改善,方便地向浏览模式相似的用户组推荐其感兴趣的主题相似的页面,使各类信息和服务以更有效的方式提供给用户。     

电子商务中基于Web挖掘的客户行为探讨

在电子商务发展的过程中,客户行为分析的问题越来越突出。如何保持现有客户、发掘潜在客户;如何对客户成功实施交叉销售或关联销售;如何防范客户的欺诈行为等成为电子商务成败的关键问题。而Web数据挖掘作为一种最新的Web信息分析技术,成为企业更好运行电子商务的解决方法。     

Web挖掘技术在电子商务中的应用研究

Web挖掘是数据挖掘应用于互联网的具体表现形式,也是从海量的电子商务交易信息中提取知识以掌握网络客户消费习惯的重要技术手段。本文旨在分析Web挖掘常用的技术及其在电子商务中的挖掘流程,并对其在电子商务中的应用领域进行探讨,以协助商家更好的运用网络开展电子商务活动。     

基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用

本文探讨了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。     

浅议Web数据挖掘在电子商务中的应用

随着电子计算机和网络通讯技术的不断发展,作为当今世界最大的信息传播和网络营销媒介,互联网在社会的各个领域都得到了广泛的应用,进而全面带动了电子商务的兴起。电子商务已成为当前全球经济范围内发展迅速的一种新型的现代商业模式。作为电子商务中的先进信息处理技术,Web数据挖掘可以有效获取客户的访问信息并对其进行高层次的分析和处理,从而为企业做出正确的电子商务策略提供科学有效的依据。本文阐述了Web数据挖掘的方法和过程,并分析了Web数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

电子商务推荐系统的关联规则挖掘算法研究

通过关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品,为客户提供良好的购物体验。论文对电子商务协同过滤推荐系统中的关联规则挖掘算法进行了分析与研究。     

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。     

基于WEB的数据挖掘技术及在电子商务中的应用

随着www的广泛应用及相应的Web技术的出现,使得数据挖掘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,特别是近年来电子商务的迅猛发展,数据挖掘的研究进入了一个新的阶段.现就Web内容挖掘、Web结构挖掘和用户访问模式挖掘技术的实现技术及在电子商务中的应用作进一步研究.     

Web挖掘在电子商务中的应用

一、背景随着Internet的普及和电子商务的发展,电子商务系统在为客户提供越来越多的选择的同时,用户经常会迷失在大量的商品信息中。Web服务器每天产生和收集大量的数据信息,存放在Web访问日志中,从这些海量数据中运用Web挖掘技术挖掘出有价值的信息有助于在线商家根据客户的访     

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。     

电子商务个性化推荐系统综述

目前我国已经迎来了电子商务蓬勃发展的时代,然而面对海量的商品,客户难以及时地找到符合心意的商品。在这种情况下,只有借助于电子商务个性化推荐系统,电子商务系统才能准确及时地发现用户的购物需求,并为其提供相关的产品的信息,同时还能在最大程度上挖掘用户的潜在需求。协同过滤技术是目前个性化推荐系统中广泛使用的、最成功的推荐算法之一,但也仍然存在许多问题,需要进行改善。     

电子商务中的Web数据挖掘

电子商务环境下,如何从互联网中挖掘和利用数据是企业非常关心的问题。Web数据挖掘给电子商务所面临的问题提供了有效途径。本文分析了Web数据挖掘及其电子商务在电子商务中的应用。     

电子商务推荐系统与客户满意度相关性研究

在电子商务环境下,网站的推荐效果,客户的满意度是企业是否能够保持竞争优势,获取长期利润的关键。本文以推荐系统和客户满意度出发,通过推荐系统的评价指标和客户满意度的影响因素连接两个主体,通过探讨两者的相关性,以达到优化推荐系统,提高客户满意度,最大化企业的长期利润的最终目的。