数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务成为企业商务活动发展的大势所趋。如今所有企业面临的一个共同问题就是如何充分利用已有的历史数据。数据挖掘能够为企业提供强大的技术支持,首先对数据挖掘的研究背景和意义进行了探讨,通过对"十月妈咪"网店在电子商务初期存在的问题分析,依靠数据挖掘技术取得了更大的成绩。     

可拓学在数据挖掘中的应用初探

可拓学在数据挖掘中的应用是多方面的,其特点是挖掘“不行变行" 的规律。可拓方法丰富了数据挖掘的内容,为多值型关联规则的建立提供了新的工具。提出的可拓数据挖掘模式,有利于利用现存数据更好地为决策服务。     

"学分制"定量的分析和定性的思考

"以人为本"的"学分制"对推进高校改革,深化教育体制改革有着重要的意义。本文从数据挖掘的角度出发,通过Apriori算法对某系1000名学生选修课进行无记名问卷得到的事务数据库进行数据挖掘,得到了一些关联规则,通过分析挖掘出来的关联规则,给出"学分制"以及选课体制中存在的问题。     

数据挖掘中关联规则的研究与论证

数据挖掘由一些大型零售机构面临的"决策支持"问题所激发.对数据挖掘中的关联规则的概念和作用进行了探讨,对关联规则中寻找大项集的部分用程序流程的方式加以说明,对自连接操作的提高效率问题加以论证.通过例子说明了数据挖掘关联规则中最大项目集的子集必为最大项目集.     

基于数据仓库和作业的高效改进Apriori算法

数据挖掘需要有"纯净"的数据和良好的数据组织,数据的质量直接影响到数据挖掘的效果,数据仓库从各类数据源中抽取数据,经过清洗、集成、选择、转换处理,为数据挖掘所需要的高质量数据提供了保证.本文提出以数据仓库为数据源,采用作业定时预先生成简化的频繁2.项集,应用存储过程执行效率高的特点,在压缩数据库大小的同时也压缩频繁i项集的大小,实现高效改进Apriori算法.     

一种快速数据挖掘方法及其在IDS中的应用

为了解决传统数据挖掘技术在入侵检测系统中引起的"尖锐边界"等问题 ,采用了模糊数据挖掘技术.为了进一步提高挖掘模糊关联规则的效率,提出了一种推广的FP-tree算法来挖掘最大频繁项目集.将这一算法应用到入侵检测系统(IDS)中的结果表明它可以显著提高挖掘关联规则的速度.     

数据挖掘技术在ERP内部数据仓库中的应用

为解决ERP系统"数据爆炸但知识贫乏"的新问题,文章结合宁波MERRIE汽车公司的MR-ERP系统的实施和运行情况,开展从MR-ERP系统内部数据仓库挖掘数据的可行性研究和数据方法、流程探索,给出决策树挖掘算法检测数据挖掘模型.实验表明,这种数据挖掘是有效的.     

空间数据挖掘视角

为了满足不同用户在不同条件下对空间数据挖掘的不同要求,该文提出空间数据挖掘视角。空间数据挖掘视角在描述不同数据挖掘需求的基础上,利用一定的数据挖掘算法,从大量空间数据中发现不同粒度的空间知识。首先研究空间数据挖掘视角的内涵和外延,其次给出空间数据挖掘视角的算法,最后把空间数据挖掘视角应用于滑坡监测数据的挖掘,结果令人满意。     

数据挖掘集成技术研究综述

本文主要讨论数据挖掘中的集成问题。在分析数据挖掘的发展和特点的基础上。介绍了数据挖掘技术的集成思想和实现方法,内容包括数据挖掘方法集成;数据挖掘与数据库的集成;数据挖掘与数据仓库的集成;数据挖掘与人工智能;数据挖掘与其它相关软件技术的集成。     

基于关联规则的日志分析系统的设计与实现

网上广告势必成为中国广告业不可取代的部分,广告人总是期望广告能获得最好的效果.为此,本文设计并实现了一个基于关联规则数据挖掘的日志分析系统,数据挖掘引擎在实现过程中针对挖掘数据的特点对Apriori算法进行了改进,并通过仿真数据库对挖掘结果进行了验证,日志分析系统获得的"知识"可以直接用于改善Web的信息服务.     

基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用研究(英文)

电子商务客户关系管理中,实现基于语义层面上的挖掘是提高用户数据挖掘质量的一个关键性问题,本文融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

智能化数据挖掘系统

目前通用数据挖掘系统需要由用户自主去选择需要的数据挖掘算法．这就使这些通用数据挖掘工具很难被那些不熟悉数据挖掘术语和数据分析技术的普通用户所使用．为了解决这个问题,文章讲述了一种基于案例推理的智能化数据挖掘系统,这种系统的主要功能是根据用户提交的任务书,在算法库中查找相应的算法自动实现数据挖掘,将用户从繁重的算法设计、算法选择中解脱出来．     

基于蚁群算法的用户导航模式挖掘的研究

Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于Web日志数据,从而发现用户行为模式的过程;在电子商务的发展进程中,Web使用挖掘的重要性与日俱增;用户导航模式的挖掘是Web使用挖掘的一个重要研究领域,是优化Web站点框架设计的根本方法;该文首先介绍了用户导航模式挖掘的现状,然后探讨了蚁群算法用于用户导航模式挖掘的可行性,最后对应用的步骤提出了构想。     

Web企业信息数据挖掘的研究与设计

Web企业信息挖掘是Web数据挖掘的一个具体应用,主要针对用户所关心的大量企业信息进行数据挖掘的过程。对Web企业信息数据挖掘进行可行性研究,并提出了一种高效准确的实验设计方案。     

基于关联规则重要性的产品购买序列模式发现

为了解决利用关联规则进行购物篮挖掘分析存在的两个问题:由于数据挖掘前的业务分析不足,不能有效的挖掘出想要的规则;按照传统的关联规则参数设置挖掘得到的关联规则太多,用户无法对其进行取舍.结合实例销售数据,对数据源进行了业务深层分析,构建了基于销售的主题数据仓库,保证了数据挖掘的有效性,同时用概率代替置信度进行参数设置,并引入关联规则"重要性"参数作为新的衡量标准,分析规则的有趣性,以筛选出更有价值的关联规则.将研究结果应用于某制造业产品销售实例,进行了基于关联规则的产品序列购买模式研究,得到了有效的产品销售关联规则,支持了市场决策.     

一种某高校网络用户上网形式的数据挖掘方法

数据挖掘是利用各种分析工具在海量数据中发现某些模型和数据间关系的过程。如何根据用户上网日志发现用户感兴趣的信息和资源,帮助网络中心科学地管理和规范其网络用户,已经成为一个迫切的问题。本文通过问题陈述、数据搜集、数据预处理、数据挖掘和结论几个步骤用SPSS软件对某高校某一时段的网络用户上网日志进行分析,为科学的网络管理提供依据。     

Web日志挖掘中数据预处理的研究

Web日志挖掘是Web使用挖掘一个最重要研究领域,数据预处理是Web日志挖掘中的关键技术之一。论述了数据预处理各主要步骤的方法和技术,重点研究了用户识别和会话识别。     

网络教育资源浏览的导航模型及其挖掘算法

将Web使用挖掘应用到网络教育领域,分析了其挖掘过程,包括数据采集、数据预处理、模式发现和模式分析;通过建立网络教育资源导航模型,并利用蚁群算法对Web日志数据中使用者的浏览行为进行挖掘;提出一个新的导航路径挖掘算法,可以发现有价值的用户浏览模式,指导用户对教育资源作进一步的搜索,还可以将训练好的网络图用于用户的个性化定制服务。     

基于Web数据挖掘的文献个性化推荐系统的设计

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐服务日益成为一个重要的应用技术,通过使用FP-tree关联规则挖掘算法对用户文献阅读信息进行分析,发现用户的阅读习惯和阅读兴趣,进而为用户进行个性化的文献推荐,从而提高网站对用户的吸引力。     

Image Post-Processing Method for Visual Data Mining

Visual data mining is one of important approach of data mining techniques. Most of them are based on computer graphic techniques but few of them exploit image-processing techniques. This paper proposes an image processing method, named RNAM （resemble neighborhood averaging method）, to facilitate visual data mining, which is used to post-process the data mining result-image and help users to discover significant features and useful patterns effectively. The experiments show that the method is intuitive, easily-understanding and effectiveness. It provides a new approach for visual data mining.