数据挖掘在WEB中的应用

网络技术的飞速发展带来了“数据爆炸”,要从大量信息中获得所需知识就需要运用知识发现和数据挖掘方法．本文从WEB数据挖掘的对象、方法、过程三个方面进行了探讨,分析了数据挖掘在电子商务中的应用．     

基于XML的WEB的数据挖掘系统的框架探析

随着INTERNET的空前发展,WEB数据挖掘成为数据挖掘技术研究的热点之一。由于网页上数据存在方式的特殊性使得WEB数据控制变得特别复杂,但XML的出现改变了WEB数据挖掘技术的复杂性,使其变得更加容易。XML正成为新一代互联网数据组织和交换的事实标准,基于XML的WEB数据挖掘技术的结合成为WEB数据挖掘中一个重要的技术。论文分析了WEB数据挖掘技术的难点,并提出了一个基于XML的WEB内容挖掘系统的框架。     

WEB使用记录挖掘研究

随着WWW上资源的与日俱增，如何使用有效的方法从中获取所需的信息，成为研究人员所面临的一个重要问题、WEB数据挖掘是将传统的数据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴研究领域、该文介绍了WEB数据挖掘的概念和分类，重点分析了WEB使用记录挖掘的基本原理、方法和过程，同时指出了WEB使用记录挖掘未来有价值的研究方向。     

电子商务中Web数据挖掘技术应用探讨

随着Internet迅速发展以及电子商务的兴起,WWW上的信息积累越来越多,如何在这些信息中发现有用的商业信息,成为相关领域专家学者关注的焦点。本文重点讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用价值,给出了Web数据挖掘的过程,论文中详细描述了Web数据挖掘的过程中的具体步骤,最后进一步讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用前景。     

XML的DOM树结构在WEB挖掘中的应用

面对飞速发展的信息时代,WEB数据的挖掘日益重要,而传统的搜索引擎难以胜任对数据的挖掘处理。基于XML良好的结构性和层次性,提出了利用DOM树进行WEB挖掘的方法。首先利用Tidy工具库将WEB数据转换成良好结构的XML文件,简化生成DOM树,然后通过遍历解析XML的DOM树结构,提取需要的WEB信息,实现对WEB数据挖掘。实验表明,该方法能够方便地对数据进行结构化存储和信息处理。     

网站个性化服务中WEB数据挖掘技术应用研究

阐述了网站个性化服务中WEB数据挖掘技术的概念和具体的形式,并探讨了WEB数据挖掘技术的流程,详细分析了3种主要网站个性化服务的技术特点。     

XML与WEB数据挖掘技术

数据挖掘技术的核心部分已发展了近十年,研究领域涉及数理统计,人工智能,机器学习等,当今,随着人们对数据的需求的不断加强,以及WEB技术的飞速发展,使得数据挖掘技术又向前迈进了一步,面向WEB的数据挖掘是目前数据挖掘技术的一大热点,但由于WEB数据的存在方式的特殊性,使WEB数据挖掘变得十分复杂,而XML的出现,为WEB数据挖掘技术带来了巨大的发展契机。     

Web挖掘及其在电子商务中的应用

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。Web挖掘是应用数据挖掘的方法通过对Web页面内容、页面之间的结构、用户访问的信息等各种数据进行分析和挖掘发现潜在的、有用的知识的过程,帮助决策者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息,使客户在短时间内完成商品的浏览、搜索以及订购。本文着重阐述了Web挖掘技术及其在电子商务领域中的应用。     

基于Web数据挖掘的信息处理技术研究

信息挖掘技术已成为WEB信息发现研究的一个重要内容,文中对数据挖掘、WEB内容挖掘和日志挖掘进行了全面系统的分析研究,这对情报信息技术的检索具有十分重要的指导意义.     

web数据挖掘在电子商务中的应用

随着互联网信息的增长,web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点之一,尤其是在电子商务领域。本文着重阐述了web数据挖掘技术及其在电子商务中的应用。     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

随着网络技术的发展和计算机使用的日益广泛,电子化数据越来越多,人们面临“数据丰富而知识贫乏”的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没。从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢？八十年代末兴起的数据挖掘技术,为解决此问题开辟了一条道路。本文简单阐述了数据挖掘技术、Web数据挖掘及电子商务,分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用和展望。     

浅说电子商务中的数据挖掘技术

分析了Web挖掘技术的主要特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用方法,并对其挖掘过程进行了详细地阐述.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,使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.     

面向电子商务的Web数据挖掘应用研究

过去几十年里,伴随着电子商务的飞速发展,Web已迅速发展成为世界上规模最大的公共数据源.如何从网络上大量的信息中找出真正有价值的信息和知识,已成为企业和商家所密切关注的问题.本文简要介绍了电子商务、数据挖掘及Web数据挖掘等内容,并对Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行了探究.     

Web使用挖掘技术研究

本文简要介绍了WEB挖掘的基本概念及其分类,讨论了Web使用挖掘的有关理论.重点分析了Web使用挖掘的主要研究对象和研究方法,包括挖掘的数据对象、数据的采集、数据预处理、模式发现、模式分析及其相关技术.     

基于B2C电子商务系统的网络信息挖掘模型研究

通过对B2C电子商务系统中数据信息类型、价值和特点的分析,明确了网络信息分析对于B2C电子商务企业经营决策的重要性;借助传统数据挖掘技术,基于B2C电子商务系统构建了网络信息挖掘模型,实现了数据挖掘技术在现代信息网络中的应用。     

基于Agent的Web数据挖掘模型设计

本文针对传统Web数据挖掘方法的不足,提出了一种基于Agent的Web数据挖掘模型,该模型适用于Web信息挖掘的各种应用。在信息的个性化推荐,电子商务的个性化服务,网站结构的改进等方面有良好的应用前景。     

一种基于WEB的物流绩效模型的研究

首先定义了基于WEB日志的物流绩效数据模型，模型通过抽取网页监控点实现物流运作的动态跟踪。将网页操作行为转换成量化的绩效指标；然后利用频繁项集的增量挖掘技术从WEB日志中挖掘绩效信息；最后在第三方物流商务平台上实现了物流绩效系统，实践表明采用增量挖掘算法的电子绩效技术更适用于现代电子商务系统，且效率和实用性高于传统方法．     

基于Web的数据挖掘技术及应用问题探讨

随着Internet的发展，必然要求对Web信息进行深层次的分析。而有效运用Web数据挖掘技术可以从海量数据中快速、准确地获得有价值的网络信息，并提供个性化的服务。因此，本文通过分析Web数据挖掘的特点及分类，针对常用技术和主要应用方向进行探讨。以其充分发挥Web数据挖掘的作用．服务信息化社会。     

基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘应用于电子商务系统,已成为数据挖掘热点研究.Web服务器日志中保存了大量的用户访问电子商务系统的记录,运用数据挖掘技术对数据进行处理和分析,构造频繁访问路径挖掘算法,获取用户的购物特性和习惯,达到向每个用户推荐产品的目的,进一步指导电子商务网站建设.     

基于WEB文本挖掘的证券投资系统的分析与设计

本文在对我国证券投资市场发展趋势进行分析的基础上,结合在证券信息分析方面所做的一些实践工作,从理论上分析了WEB文本投资信,包对投资者决策的影响,并对基于WEB文本挖掘的证券投资系统的实现目标、整体架构、软件体系结构和功能进行了探索,提出了利用数据挖掘技术对WEB文本投资信息进行分析处理的系统的设计思路.