高校图书馆网站的功能与指标要素

通过对国内外信息网站、我国重点大学、普通高校以及国外一些高校的图书馆网站进行了调查,并参阅大量有关信息网站、高校图书馆网站建设的权威性书刊,总结出一套建立高校图书馆网站的指标要素.     

用户偏好建模：考虑长期与短期兴趣因素

鉴于电子商务网站推荐系统的需要,将用户兴趣分为长期兴趣和短暂兴趣,并提出一种基于长期兴趣和短暂兴趣的用户偏好表示法.利用web服务器数据库的数据,采用无监督学习方法,对用户注册信息进行挖掘,提取出用户长期兴趣.基于向量映射,对web服务器日志上的用户使用记录数据和内容数据进行分析,提取用户短暂兴趣.通过用户反馈信息修正"粗糙"用户偏好文档,使得用户偏好文档更新得以实现.最后,应用了实证案例验证了该方法的合理性和有效性.     

Web日志挖掘技术在电子商务网站中的应用

在电子商务网站中,根据客户的访问日志挖掘出有价值的信息,划分客户群体和发现潜在的客户,使网站可以提供个性化信息服务.Web日志挖掘是数据挖掘在Web页面上的应用,给出Web日志挖掘的步骤和方法,对Web日志挖掘工具进行分析,并应用到电子商务网站中,取得较好的效果.     

数据挖掘技术在电子商务中的研究与应用

随着科学技术的不断发展,lnternet上的资源和服务更加丰富多彩,与之伴随而来的则是海量的数据。如何对海量的电子商务信息进行有效组织利用,使客户能从大量复杂信息中找出有价值的信息从而来提高企业的经营管理水平是电子商务网站所要迫切解决的问题。而数据挖掘技术恰为这一问题提供了有效的解决方法。     

基于SQL Server Analysis Services的招生数据分析

信息系统在招生工作中已经大量应用,过程中积累的数据蕴涵了大量有价值的知识和规律.以某高校2007和2008两年招生数据为例,介绍了如何使用SQL Server Analysjs services建立招生数据仓库,使用数据透视表工具进行数据分析与表现,发现数据背后隐藏的信息,最终科学的指导下一年度招生工作.     

高校图书馆毕业生清账数据挖掘研究

高校图书馆每年都要进行一次毕业生清账工作. 基于高校图书馆毕业生清账业务特点及自动化系统中毕业生清账信息服务现状,探讨了有效挖掘毕业生读者数据及清账数据的模式,以期进一步提升图书馆毕业生清账服务工作水平.     

决策支持系统在高校毕业生就业管理系统中的研究与应用

为了解决普通高校毕业生信息的管理问题,设计了高校毕业生管理系统.系统可以将大量重复繁杂的工作利用计算机处理,能够较好地保证数据一致性、准确性和及时性.引入数据挖掘理论,对高校就业管理系统中的数据进行分析,发现决策属性对就业类别的影响,从而在以下方面为领导提供决策支持:提高就业率、提高就业层次、改进现行培养机制.     

基于关联数据的高校知识管理体系构建研究

阐述了关联数据的内涵以及构建关联数据的基本原理,分析了基于关联数据理论与现代信息环境的高校知识资源的分布特征,构建了一个适应新信息环境特点的基于关联数据的高校知识管理体系模型,以实现对高校知识内涵与关联关系的语义化揭示,实现对高校显性与隐性知识的系统化、语义化管理。     

数据挖掘技术在C2C电子商务中的应用

为了充分利用这些数据来提高网站的服务质量和创造更多潜在的利润空间,提出了用数据挖掘方法对商务网站数据进行聚类划分.主要针对电子商务中的C2C(consumer to consumer)模式,将数据挖掘技术应用于 C2C 模式电子下商务数据分析,具有一定的实用价值和现实意义,为正确的电子商务应用决策提供强有力的支持和可靠的保证.     

我国高校网站信息公开能力评价研究

高校信息公开是提高教育工作透明度的重要手段,高校网站作为高校信息公开的主渠道,其信息公开能力亟待提高。通过制定我国高校网站信息公开能力评价指标体系,选取国内数所高校网站并对其信息公开能力进行比较和评价,在分析各高校网站信息公开建设成绩和不足的基础上,提出了进一步加强我国高校网站信息公开建设的相应对策建议,以期对我国高校信息公开的展开有所促进。