公开密钥加密算法在网站建设中的应用

在网站的应用中,经常要在用户端和服务器之间传输一些重要的数据和文件,比如在商务网站中客户的帐户、信用卡卡号,政府网站中有密级的文件、信息等。这些重要的数据在通过国际互联网或专线进行传输的过程中,其数据包可能会被一些别有用心的人通过非法途经和技术手段截取下来,并经过重组分析后还原为原文,对网站的信息安全造成严重的威胁。因此,如何解决这些重要信息的安全传输就成了这类网站建设中的首要问题。     

商务智能系统中客户行为数据挖掘研究综述

随着网络技术和数据库技术的成熟和发展,全球传统商务正经历一次重大变革,向电子商务全速挺进。就此学习研究了数据挖掘和商务智能的相关知识,分析了目前针对电子商务网站数据挖掘的主要研究方向Web日志挖掘,针对基于Web日志处理来获取访客行为数据所存在的不足,对数据挖掘技术在智能商务中的应用进行了分析,将实时在线挖掘与定期人工挖掘相补充的商务客户行为分析技术进行了研究。     

基于DOM的半结构化网页信息抽取算法

为从不同的半结构化网页中自动提取数据记录,提出了基于DOM和记录子树最大相似度发现记录模武的思想,对信息噪声有较强的过滤功能,在记录模式存在一定差异的情况下也能正确识别记录。在此基础上,实现了多记录网页自动抽取的IESS算法．该系统可以从多个学术论文检索网站中自动获取结果网页。并自动抽取其中的记录。对常见论文检索网站的实验表明了该系统具有较好的有效性和准确性。     

基于贝叶斯网络的网站信息抽取模型

历史信息、即时信息以及流言往往冲淡网站中的主题思想,导致信息隐藏等问题。为解决上述问题,提出了网站信息抽取系统的结构模型、数据结构和处理流程;该模型采用信息抽取技术,从相关网页中抽取出带有主观倾向的主题信息;采用贝叶斯网络对客户需求进行决策与预测分析。仿真测试与客户应用证明,该模型能较准确的抽取网站中的客户倾向、有较好的及时性。     

基于农产品商务网站的价格数据抓取及数据分析技术研究

随着电子商务在国内迅速发展,各种业务类型的商务网站平台纷纷建立起来,使得互联网成为最大的各类产品信息资源库。如何有效地收集和获取这些信息并利用这些信息实现有针对性的数据分析是一个有价值和实际意义的研究课题。通过设计并实现天府农信智能农产品价格分析平台,针对农产品商务网站平台和对农产品价格信息的Web抓取方法进行了研究,并利用Pentaho BI,建立农产品价格分析平台,对多维数据联机进行了分析。     

基于ParetoNBD模型的电子商务网站客户流失预测研究

非契约情景下的客户流失问题越来越引起各方重视.作为此情景下的典型--电子商务网站而言,因其特殊性使得网站客户流失问题更难判断.Pareto/NBD模型是描述非契约客户关系情景下首个考虑到客户流失现象的客户重复购买预测模型,它通过预测客户的活跃程度P(active),较好的解决了客户流失预测问题.以Pareto/NBD模型为基础模型对某电子商务网站进行实证研究以此来验证模型解决非契约情景下流失预测问题的有效性.     

基于.NET的精品课程综合应用系统设计与实现

针对各级精品课程应用和共享的需求出发,首先对动态网站设计理念进行了讨论,接着对目前大多数网站存在的问题进行了分析,然后提出了《基于.NET的精品课程综合应用系统》的总体结构设计。系统利用CSS+DIV技术,提高了网页的下载速度,实现了页面的合理布局和显示。采用记录日志的方法,对用户的相关信息进行必要的记录,实现快速查询非法操作用户和实现了对分布于校内的精品课程信息和数据进行统一编辑、发布和检索。     

科技创新模式下融合哈希检索技术的网站维护策略研究

网站的顺利运行可以推进科技创新,而在科技创新模式下使用新技术也可对网站进行高效维护。在科技创新模式下,为了在网站维护中对出现的相似网站问题可以准确定位并进行排查以保证公司内部网络顺利运行,提出了融合哈希检索技术的网站维护策略。实验结果表明,所提方法能实现相似网站问题数据信息的快速定位检索,且检索精度较高。     

基于多次过滤的TopN统计算法

为了解决传统T opN统计算法性能远远落后于实际需求的矛盾,该文针对T opN统计特征进行研究,并提出一种基于多次过滤的T opN统计算法M F-T opN。该算法首先从原始数据集中随机采样,得到k×N个元素的采样集合,再从该采样集合中查找从大到小的第N个元素;利用此记录作为阈值,对原始数据集进行过滤,淘汰掉低于该阈值的元素;重复上述操作,直到剩余的数据元素个数小于k×N为止。最后对剩余的数据元素进行排序,输出前N个。理论分析和实验结果证明M F-T opN在时间性能上比传统的T opN算法(如基于堆的排序算法)提高了50%左右。     

基于Python的网页信息数据爬取设计与实现分析

为免去人工下载的烦琐,满足大规模下载数据的需求,基于Python设计了网页信息数据爬取程序,并对其进行实例分析。通过获取Web数据资源,收集大量数据进行分析挖掘,并研究其所需的原始统计数据。为了减少重复烦琐的前期工作,提高开发效率,进一步搭建Scrapy工程,并采用决策树算法规避网站反爬虫,基于Python编写爬虫程序下载数据,存入数据库中完成网页信息数据爬取设计。爬取某购物网站的信息数据,并对数据进行简单统计分析得到可视化示例,所设计的方法获取的某购物网站信息清晰明了,为网页信息数据爬取设计提供了参考。     

Deep Web数据源的发现和分类

为了最大限度地获取Deep Web数据源信息,并对获取到的数据源信息进行分类,方便后续的数据源集成工作以及用户的检索使用,提出了一种基于数据库的实时的Deep Web数据源搜索框架,该模型在本地服务器上设计安装"数据源发现应用程序"模块,通过各搜索网站下载安装的"客户端数据源应用程序"模块实现数据信息的对接和实时传送.为了保证检索效率,利用知网结合同义词词林对各大被检索网站进行分类.     

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.     

基于遗传算法的农产品评价信息关联规则挖掘

随着农产品电子商务的飞速发展,各交易平台都储存了大量用户评价信息,挖掘这些信息中的强关联规则,可以发现其隐藏的价值。针对关联规则挖掘的经典算法—Apriori算法,在数据信息量庞大的情况下,效率低,运行时间长的不足,引入全局搜索算法—遗传算法,并对遗传算法进行改进,然后将该算法应用到某商务网站农产品评价信息中,挖掘其背后的价值,从而帮助商务网站优化其经营策略。     

经济欠发达地区中小企业商务网站建设对策

本文研究了随着互联网的发展和普及,以及在电子商务迅速发展的形势下,经济欠发达地区中小企业商务网站建设的必要性。通过分析经济欠发达地区中小企业商务网站建设的现状,提出了对经济欠发达地区的中小企业来说,以商务网站为平台,利用网络信息进行各种经济活动,寻求经济增长、建立竞争优势的对策建议。     

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。     

数据挖掘在零售业中的应用

当今许多零售企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录及客户反馈的各个环节。充分利用这些数据,深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息,将有助于企业更好管理客户关系。然而,由于缺乏在大量数据中发现深层信息的能力,许多企业对于这些数据的利用还只是停留在基础层的浏览、检索、查询和应用层的继承、组合、整理等方面,而无法将这些数据转化为更加有用的信息。因此,如何更加有效地管理企业数据库中快速增长的数据,将数据资源的利用提高到知识创新的高级阶段,已经成为企业当前需要迫切解决的问题,数据挖掘(Data Mining简称DM)技术的运用就可以帮助企业很好地解决这个问题。就数据挖掘在对顾客分析的应用研究而言,国内在这一领域的研究明显落后于国外,基本局限于描述性的分析或数据挖掘技术的简单运用,关于对顾客分析的研究缺乏足够的重视。探索数据挖掘技术在帮助企业获得、分析与运用客户数据中有效应用,帮助企业更好分析、了解顾客,最终赢得顾客的竞争。从以上分析可知,数据挖掘在顾客分析尤其是忠诚顾客分析中的研究是当前的一个重要课题,该研究具有重要的意义和实际应用价值。     

商务智能用于决策的数据挖掘与最优化

商务智能可以定义为一组数学模型和分析方法，它们系统地开发可以利用的数据，以便检索对支持复杂决策过程有用的信息和知识。出于帮助企业所有者打造更好的商业的目的，商务智能是涉及收集、提供、存取及分析数据的一大类别的应用与技术。     

粗糙集在电信业决策支持系统中的应用

文主要介绍了粗糙集中的属性约简算法在在电信决策系统中客户流失方面的应用,描述了应用Spss Clementine对电信数据进行预处理,应用属性约简算法对处理后的电信客户的信息进行约简后的信息表,从而得出对电信客户流失影响最大的因素,并对结果进行分析作出决策。     

基于动态模糊数据的运输车队评价系统建模

客户对运输车队派车的评价是一种具有动态模糊性的反馈信息,为了从中获取更为全面合理的统计分析结果,可以利用"动态模糊数据"对其进行表示和处理。文章在简单评价指标体系基础上构建了一个基于动态模糊数据的运输车队评价系统模型。模型中给出了客户评价信息的表示和计算方法,并通过实例对具体的评价信息进行了统计和分析,获得了分析结果,该结果全面有效地反映了客户的评价情况,为运输车队核心竞争力的提高提供了重要依据。     

基于卷积核的港口客户细分方法

根据港口客户数据特点,运用信息增益方法对其进行了数据预处理,将其表示为树形结构组织方式,得到216棵客户树;引入卷积核,定义了度量客户树之间相似性的卷积树核;随后,将先前提出的核k-凝聚聚类算法推广到基于卷积核的客户树上,并运用Matlab数据处理工具实现对港口客户数据的聚类分析.分析结果表明,卷积核在港口客户细分中得到了良好的应用效果.