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。     

Web挖掘研究与应用

本文从web挖掘的角度研究如何更好的利用web挖掘,从互联网海量的数据中寻找有用的信息,从而为企业和个人的发展提供决有力的策依据。     

基于IIS和web日志的关联关系的挖掘

针对隐藏在web日志的大量记录中的规律性开展研究，提出了一种基于微软的ⅡS合理构建web日志并进行数据预处理的方案，在此基础上运用Apriori算法挖掘用户访问的页面间的关联关系，将数据预处理过程提前到web日志的建立过程中，可极大地降低数据准备的复杂性，将日志数据导入关系数据库中进行净化处理，大幅度减少了工作量，该方案可用于ⅡS下的商业网站。     

谈基于链接分析的web社区发现技术

Web社区是Web组织中非常重要的信息,如何这些发现社区,进而快速从网上找到更多关于某一主题的网页是Web数据资源挖掘领域的热点。本文详细介绍了4种基于链接分析的web社区发现技术,及其优缺点,并给出了web社区发现技术下一步的研究工作。     

数据挖掘技术在Web中的应用问题探讨

随着数据库技术及万维网（WWW）技术的迅速发展,大量形式各异的复杂类型数据不断涌现。因此数据挖掘面临重要课题是针对复杂类型数据的挖掘,其中Web数据尤为重要。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。     

校园网 Web日志挖掘研究与实现

web日志挖掘是web挖掘中的一个重要的分支,通过web日志挖掘可以获得用户的访问模式和用户感兴趣的信息及关注的内容,从而为用户提供个性化的服务。另外通过对大量的web日志文件进行分析,可以获取大部分用户同时感兴趣的信息和内容,从而获得关联度高的网页,以便更好地优化和改善网站的布局。     

校园网Web日志挖掘研究与实现

web日志挖掘是web挖掘中的一个重要的分支,通过web日志挖掘可以获得用户的访问模式和用户感兴趣的信息及关注的内容,从而为用户提供个性化的服务。另外通过对大量的web日志文件进行分析,可以获取大部分用户同时感兴趣的信息和内容,从而获得关联度高的网页,以便更好地优化和改善网站的布局。     

数据聚类算法在web数据挖掘中的应用

在数据挖掘的实现过程中,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。聚类是数据挖掘中一种重要的挖掘方法,它从数据库中计算发现数据中隐舍的有用信息或知识,数据聚类在很多领域中有着广泛的应用。该文研究的主要内容是数据聚类算法在Web数据挖掘中的应用,获得的聚类结果可以作为web网站结构的优化,站点的重构以及个性化的服务和推荐的重要依据。     

WEB数据挖掘研究与探讨

随着WWW迅猛发展,WWW上的信息量不断增加,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成了数据组织和web相关领域的专家学者关注的焦点.为了解决这个问题,把数据挖掘的理论和技术应用于WWW,出现了一个新的研究领域-Web数据挖掘.主要介绍了Web数据挖掘的原理、应用、实现以及它的最近发展情况.     

Web数据挖掘及应用研究

Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web相结合的产物。本在深入分析了web数据挖掘的基本概念、挖掘流程及挖掘技术后,讨论了Web数据挖掘的几点具体应用。     

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数据挖掘技术的研究

介绍了web数据挖掘的概念及其分类，对数据挖掘技术的研究进行综述，并进一步阐述了web数据挖掘在电子商务中的应用前景。     

网格计算环境下的分布式数据挖掘

为了提高分布式挖掘系统的性能，分析了现有的分布式数据挖掘系统的不足，提出了一种网格计算环境下的分布式数据挖掘的体系结构，讨论了在该体系结构下如何进行数据挖掘．该体系结构是面向服务的，跨平台的，在该体系结构中，挖掘算法和目标数据源被定义为web服务资源，在需要进行数据挖掘的时候，这些web服务资源被动态地、松耦合地联接在一起，共同完成一次数据挖掘任务．最后，借助网格工具globus toolkit4．0构建了一个局域网网格计算环境，并使用一个关联规则挖掘实例详细地说明了在该体系结构下的挖掘过程，     

基于Web数据挖掘

Web上有海量的数据信息,怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。本文将在web挖掘的特点、web挖掘的分类及涉及技术作了一个简要的分析和概述。     

基于Web数据流挖掘的增值服务平台设计

根据web数据流的动态性、连续性和实效性的特点,分析和挖掘不同类型的数据,成立样本库,将分类后的数据用相应的流算法进行处理,构建web数据流挖掘系统,分用户、挖掘、数据三层,在挖掘层实现数据处理,然后应用到网站中,实现网站的增值服务.     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。     

Web数据挖掘算法

本文利用web数据挖掘方法对网站进行优化,在提出了网站优化系统的基本框架基础上,给出相应的web数据挖掘算法:频繁模式发现及序列模式挖掘两个主要算法以找到网站访问者感兴趣的页面集合以及频繁使用的链接序列,该结果以改进网站的设计,提高网站的访问率。     

基于云计算技术的Web数据挖掘的算法研究

本文提出一种基于云计算的web数据挖掘算法,云计算技术将大数据集与进行数据挖掘的人员分配到多台计算机工作站上进行并行处理。Web数据挖掘是指探寻网络中的大量有用信息进行分析,选择和存储有用的信息。利用云计算技术可以明显提高web数据挖掘的效率。     

浅析XML在Web数据挖掘中的应用

Web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对互联网资源挖掘的一门新兴研究领域．XML能够为web数据挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题．分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型．     

Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用

首先介绍了Web数据挖掘的概念及常见的三种web数据挖掘模式Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web访问挖掘,然后Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用空间分两个方面进行分析.