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.     

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。     

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.     

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。     

基于聚类算法的电子商务日志挖掘商业智能研究

当前电商网站对用户的争夺成为决定其在市场竞争中成败的关键。而如何快速获取并分析出用户的兴趣点,则是能否有效吸引并维持客户的重要技术手段。用户兴趣点的来源为电商网站的Web日志,本文针对电商网站的访问日志数据,提出了一种改进的有效指数K-Means算法,建立页面兴趣矩阵,并进行了相关的实验验证分析。实验证明了算法的科学性与正确性,且具有较高的计算效率,可以较好地应用于Web日志的挖掘分析中。     

电子商务中数据挖掘方法浅析

在电子商务中,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策。本文对目前电子商务中的Web数据挖掘方法进行了总结,并对电子商务中的Web数据对象进行了分类,对网络数据挖掘的作用进行了分析,为今后电子商务中实用Web数据挖掘软件的开发与应用提供了参考。     

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。     

Web使用挖掘在B2C网站中的应用研究

Web使用挖掘是应用数据挖掘技术从Web数据中发现使用模式的过程,它的重要应用领域之一就是B2C网站(网上零售业)的客户行为分析。针对这一问题,来分析Web使用挖掘的过程模型,基于B2C网站的Web使用挖掘方法,详细了解B2C网站的客户访问行为和购买行为,从而明确Web使用挖掘在B2 C网站中的应用领域。     

电子商务中的个性化Web挖掘

本文介绍了对商务行为和客户信息的挖掘,让销售商充分了解自己客户的需求,有针对性地开展电子商务活动,实现个性化服务,从使用者角度对站点进行优化和为用户提供个性化服务。     

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。     

基于SQLServer2000的Web使用挖掘研究

随着电子商务的深入发展,了解用户访问模式显得越来越重要,因此Web使用挖掘技术也越来越得到重视。本文提出了一种基于SQLServer2000的Web使用挖掘方法,目的在于探索一种适合于大众的、可视化的Web使用挖掘方法。     

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。     

XML与Web数据挖掘

互联网时代,绝大多数信息都来自于Internet,数据挖掘的对象将更侧重于Web数据挖掘,但是Web页面上的信息并不适合进行数据挖掘。Web数据挖掘存在的种种问题,而XML的出现为解决这些问题提供了契机。     

基于改进PrefixSpan算法的移动Web序列模式挖掘

随着移动商务的迅速发展,移动用户面临的带宽限制和信息贫乏问题也日益凸显。Web使用挖掘通过对用户访问Web时在服务器留下的访问记录进行挖掘,在海量Web日志数据中自动、快速地发现用户访问序列模式。通过模式分析向移动用户推荐其感兴趣的内容。论文在比较几种常用序列模式挖掘算法的基础上,着重对PrefixSpan算法进行了研究和优化。     

浅析“基于XML的Web数据挖掘”在电子商务中的应用

Web数据挖掘是数据挖掘应用于Internet上资源进行挖掘的一个新兴领域。本文通过简述了Web数据挖掘和XML的理论基础,集中分析了基于XML的Web数据挖掘,并最后论述了在电子商务中的应用。     

Web结构挖掘在电子商务网站结构优化中的应用

本文概述了Web结构挖掘技术并描述了其常见算法。针对Web结构挖掘算法,提出了提高网站结构合理性的对策。使用户通过优化网站结构来获取更多有效客户,扩大网站影响力,从而提升网站价值。     

两种基于Web2.0博客的电子商务模式

Web2.0的用户互动性、开放性和个性化特点给电子商务新模式带来了很大的发展空间,本文探讨了Web2.0博客下的两种电子商务模式,即博客+SNS(社交网络服务)企业专区电子商务模式和博客+Tag(标签)电子商务模式,将Web2.0引入了电子商务领域。