浅谈Web挖掘在电子商务中的应用

对于电子商务企业而言,如何把交易相关的大量数据,通过整理、提取、加工,形成知识,对企业了解、分析客户,为客户提供更好的服务进而提高企业核心竞争力都是至关重要的。主要探讨了Web挖掘的概念、过程和技术,并结合实例分析了Web挖掘在电子商务中的具体应用。     

Web挖掘在电子商务中的应用研究

主要介绍了Web挖掘的定义,并对日志挖掘进行详细的说明,介绍了常用的Web挖掘方法,本文还讨论了分类算法的实际应用,最后总结了Web挖掘在电子商务中的应用.     

粒子群优化算法在Web内容挖掘中的应用与研究

随着计算机技术在各领域的广泛应用,互联网的迅猛发展使得各类信息以指数级增长,本文主要研究粒子群优化算法在Web数据挖掘中的应用,介绍了粒子群优化算法进行Web数据挖掘的基本原理,分析了其特点。简述了粒子群Web数据挖掘优化算法的原理、特点、参数设置与应用等,重点分析了粒子群优化算法中的惯性权值,加速因子的设置对算法基本性能的影响,给出了算法中的经验参数设置。     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用.文章从web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向.     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用。文章从Web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向。     

现代电子商务与Web挖掘技术的契合

在简要介绍Web挖掘技术的基础上,具体分析了Web内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘在现代电子商务中的应用,指出电子商务中的Web挖掘技术是企业发展信息化和智能化的需要。     

网站Web日志数据预处理模型的建立

文章对Web日志数据的预处理进行研究,建立了一个通用的基于Web日志数据预处理的模型.此模型主要包含数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、格式化5个基本步骤.研究中,在用户识别步骤加入了时闻维度,基于此实现的算法在一定程度上提高了Web日志中用户识别的准确度.经过预处理之后,Web日志数据由原来的半结构化被转换成结构化,并存储在数据库中,以便后期Web挖掘的开展.实践证明,该模型是可行的,并具有良好的可扩展性.     

网站Web日志数据预处理模型的建立

文章对Web日志数据的预处理进行研究,建立了一个通用的基于Web日志数据预处理的模型。此模型主要包含数据清理、用户识别、会话识别、路径补充、格式化5个基本步骤。研究中,在用户识别步骤加入了时间维度,基于此实现的算法在一定程度上提高了Web日志中用户识别的准确度。经过预处理之后,Web日志数据由原来的半结构化被转换成结构化,并存储在数据库中,以便后期Web挖掘的开展。实践证明,该模型是可行的,并具有良好的可扩展性。     

基于语义和统计特征的中文文本表示方法

本文基于关键词集的中文文本特征表示方法,将本体和词共现的思想引入到中文文本的特征表示中,能够更加准确地表达中文文本特征,进而提高中文文本聚类的质量,     

基于用户聚类的电子商务个性化推荐系统研究

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,有助于企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。本文基于Web挖掘的聚类技术,提出了一种电子商务中个性化推荐系统的具体实现方案。     

基于Web内容挖掘的企业知识管理研究

现有的企业知识管理平台,在企业的成长过程中,发挥了重要的作用,然而随着Internet上Web知识信息资源的指数级增长和Web内容挖掘技术的发展,使得现在意义上的知识管理方式,发生了变化。本文阐述了利用Web内容挖掘技术优势,结合当前企业知识管理平台,研究其对企业知识管理领域新发展的促进作用。     

Web文本挖掘中模糊聚类的有效性评价研究

本文研究了基于模糊聚类的Web文本挖掘和模糊聚类有效性评价函数,并将其应用于Web文本挖掘中模糊聚类有效性评价。仿真实验表明该方法有一定的准确性和可行性。     

Web技术发展下的网络课程建设探讨

介绍了基于不同Web技术发展下的网络课程建设,并对基于Web3.0的网络课程建设进行了探讨及应用展望。基于Web3.0的课程建设更加规范和标准,能够解决资源的重复建设、深层共享等问题。     

Web数据挖掘中XML技术的应用研究

随着网络技术的发展,网上的信息资源越来越丰富,怎样对Web上海量的数据信息进行深层次的应用成了当今数据库技术的研究热点。文章针对Web上数据的特点和目前Web数据挖掘存在的挑战,结合XML语言的技术特点,主要探讨了XML技术在Web数据挖掘中的重要应用。     

浅谈Web数据挖掘技术在网络教育中的应用

本文主要介绍Web数据挖掘技术的相关知识及应用,并重点对Web数据挖掘技术与网络教育中主要对象即学生、教师、学校三者之间的相关挖掘应用进行了一些分析和探讨,对提升高校的网络教育管理与决策水平,营造一个现代化的、数字化学习环境,充分发挥Web数据挖掘在网络教育中的作用。     

Web数据挖掘技术在远程教育中的应用

数据挖掘技术为针对学习者个性差异提供差异性教学安排提供技术支持。从数据挖掘技术的概念入手,分析数据挖掘技术在远程教育的常用方法,初步探讨现代远程教育中Web数据挖掘技术的应用问题。     

数据挖掘在质量管理体系中的应用

数据挖掘技术提供了对海量质量数据的强大分析处理功能。本文分析了质量管理体系中质量数据的特点，提出了质量数据挖掘系统的系统模型和分层体系结构；并介绍了质量数据挖掘的主要模型及方法，包括质量预测模型、分类模型和关联模型。     

独立学院招生Web系统与数据挖掘的结合与应用

本文把Web报名系统与数据挖掘相结合,建立独立学院招生决策模型。首先,建立一个适用于数据挖掘的招生Web报名系统,用它来采集更直接、更客观的考生数据;其次,用关联规则对考生数据进行挖掘,发现数据中的潜在的规则,作为我们进行招生宣传的决策依据。