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日志挖掘在电子商务中的应用

电子商务网站每天都会产生海量数据,在这些网络信息和网站使用记录中挖掘潜在有价值的信息,这对商务领域中管理决策有着极其重要的意义,本文讲述了Web数据挖掘中的日志挖掘在电子商务中的具体应用。     

基于聚类的Web日志挖掘方法探析

本文针对国内中小型电子商务网站服务器数据较少的特点以及数据的物理意义,采用了一种将数据导入Excel数据库并利用连环聚类的方法来处理Web数据的方法,为中小型电子商务网站的决策分析提供了一种较为简单的方法。     

数据挖掘技术在电子商务领域中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前在商业领域的应用刚刚起步.电子商务网站的顾客在WEB上的行为都会产生大量数据信息,不仅包括本次交易信息而且还有利用搜索引擎以及在站点内进行浏览的相关数据,这些数据中包含了对市场分析及预测非常有益的潜在信息.在日益激烈的电子商务竞争中,任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的,但是这些数据资源中所蕴涵的大量有益信息至今却未能得到充分地挖掘和利用.如何对电子商务信息进行有效的组织利用,如何了解到顾客尽可能多的爱好和价值取向,以优化网站设计,为用户提供个性化服务,成为电子商务发展迫切要解决的问题.本文主要阐述数据挖掘的一般技术,着重探讨了数据挖掘技术在电子商务领域中的应用.     

基于Web日志挖掘的电子商务系统设计

介绍了Web数据的特点和Web数据挖掘的分类,分析了电子商务中Web日志挖掘过程,设计了一种基于Web日志挖掘的电子商务系统。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

当今世界已经进入了网络化和信息时代,电子商务得到了飞速的发展,随着数据的大量积累,数据挖掘技术在电子商务的发展中得到了广泛的应用,它是一门融合了多个领域知识的交叉学科,通过挖掘各种特征信息并对其进行分析,以提供支持决策.     

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.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务采用数据挖掘技术,是把丰富的数据源信息进行有效组织利用,这对电子商务具重要价值。本文深入探讨了数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

数据挖掘及其在企业管理中的应用

企业在管理过程中产生了大量的数据,这些数据的背后隐藏着与企业密切相关的极其重要的知识。聚类、关联规则、序列模式、统计分析、特征规则等数据挖掘方法能从这些海量数据中发现有用的知识,使数据真正成为企业的财富,为企业的决策和发展服务。目前数据挖掘已被广泛应用于银行、电信等行业,用来对客户数据进行正确的分析,挖掘消费模式,预测客户未来的行为,针对客户的需求提供个性化的服务。     

基于电子商务的数据挖掘探究

电子商务和数据挖掘受到了人们极大的关注。如何将数据挖掘应用于电子商务,成为企业共同关注的问题。本文中介绍了web挖掘的概念,并以Web日志挖掘为例,阐述了web挖掘在电子商务中的挖掘方法,最后介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用。     

基于关联规则的电子商务商品推荐系统研究

本文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和类型,然后分析了电子商务推荐系统的作用,最后在此基础上对基于关联规则推荐系统的实现进行了研究。     

基于数据挖掘的物流成本管理模型研究

降低成本是增强第三方物流企业竞争力的重要途径。本文采用数据挖掘技术建立物流成本管理模型,分析物流成本数据中隐含的有用信息。该模型首先引入聚类分析方法将物流成本依据自身特征分成若干簇。再引入关联规则分析方法挖掘物流成本数据之间的关联规则,形成物流成本管理决策知识库。通过挖掘物流成本数据中隐含的关键信息,可以有效管理物流成本。     

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。     

基于ART的电子商务推荐系统的研究与实现

本文提出了一种基于关联规则挖掘和神经网络的新的电子商务推荐机制,该推荐机制能够很好的将根据用户特征推荐和根据用户购买行为进行推荐这两种推荐方式相结合,推荐较为合适的商品,并且在该推荐技术的基础上实现了一个原型的电子商务推荐系统,以验证该推荐技术的可行性及应用性。     

基于共词聚类的家具企业电子商务营销数据挖掘

如何帮助电子商务企业有效地从海量数据中提取其所需要的信息,关键在于挖掘出客户最喜爱购买的产品关键词组合,使之能够提供精准的营销信息。本文根据电子商务平台提供的数据,对某家具企业的热销关键词进行数据挖掘,通过聚类分析法,揭示出这些关键词之间的亲疏关系,为精准营销提供有益参考。     

基于关联规则的电子商务推荐系统模型研究

随着电子商务的快速发展,电子商务个性化推荐系统得到了广泛的应用。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。论文针对基于关联规则的电子商务推荐系统模型进行了研究。     

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。     

基于url关联规则的推荐系统在电子商务中的应用

本文提出了一种新的基于url关联规则的信息推荐算法,该算法首先根据web服务器的log文件中的url访问记录获取个人用户事务模式集,然后根据个人用户事务模式集生成聚集树,从聚集树中发现匹配用户当前访问操作路径的关联规则。     

基于粗集的数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务是现代商业的主流趋势,基于数据挖掘技术可以充分利用企业的信息数据,从海量数据中挖掘出对企业有用的信息。文中主要介绍了基于粗糙集的数据挖掘过程:数据预处理、约简和规则提取。