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。     

基于Web挖掘的用户个性化服务研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现．使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理，解决网络用户的个性化服务问题。论文主要论述了一个更新的频繁路径集的Web挖掘算法在网络用户个性化服务中的应用。     

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.     

网络信息挖掘技术探讨

介绍了知识发现和数据挖掘的概念及网络知识发现与网络信息挖掘，论述了网络信息挖掘中的关键技术，最后指出了网络信息挖掘应用现状和未来的应用方向．     

Web使用记录挖掘的研究

Internet的发展给传统的数据挖掘领域提出了很多新的研究课题.Web挖掘技术就是传统的数据挖掘技术与计算机网络技术的结合.Web使用记录挖掘是从日志文件中挖掘出有用的信息,这些信息可以帮助站点设计者设计站点和服务,有益于商业网站开展有针对性的电子商务活动.介绍了Web挖掘的概念和分类,说明了Web使用记录挖掘的过程和意义,并指出了Web使用记录挖掘的研究趋势.     

Web挖掘的体系研究

互联网的出现极大地丰富了人们的信息,但也困扰人们从中获取有用的知识。Web挖掘的应用为解决此问题指明了方向。该文从Web内容挖掘、Web结构挖掘和使用记录挖掘3个方面论述了Web挖掘的内容及相关技术的研究现状和发展方向。Web内容挖掘包括信息提取和信息检索,Web信息提取的主要过程包括向量表示、特征提取、特征缩减和文本挖掘;对于信息检索,文章从搜索引擎的原理、分类以及最新的发展技术方面对其进行了论述;而对于结构挖掘和使用记录挖掘,文章主要论述了其算法和过程。     

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.     

基于关联规则的用户频繁访问模式研究

Web挖掘是将数据挖掘和WWW两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题.它的研究领域包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘.关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题.通过对关联规则挖掘算法进行分析,指出了该算法存在的一些问题,并提出了一种用户频繁访问模式结构.     

结合站点拓扑结构的页面视图分析

在介绍用途数据挖掘预处理过程的基础上，结合站点的拓扑结构，详细分析了页面视图的识别过程，给出了站点结构的形式化表述和页面视图识别的算法，为Web用途挖掘找到了合适的挖掘粒度。最后总结了结构数据对用途挖掘的作用。     

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。     

基于投影聚类算法的Web文本挖掘证券投资系统

随着信息爆炸时代的到来,如何有效的从网络上获取有价值的信息成为当前研究的热点．Web文本挖掘技术就是解决上述问题的一种方法,它从大量半结构化、异构的Web文档集中发现潜在的、有价值的知识．本文着力于研究Web文本挖掘过程中的重要技术,并通过分析当前研究热点和各种算法,提出一种改进的投影聚类算法,实验证明其正确率比k-均值算法高．最后,本文设计了基于Web文本挖掘的证券投资系统,并将改进的聚类算法应用其中．     

Web挖掘在网上购物中的应用研究

Internet的迅速发展,使得WorldWideWeb已成为一个巨大的信息资源库,为Web挖掘研究提供了丰富的信息资源,同时也提出了新的挑战。该文首先概述了数据挖掘和Web挖掘的概念、挖掘流程及算法,然后介绍了电子商务及网上购物的概念及现状,并结合具体实例讨论分析了Web挖掘在网上购物中的应用。     

多层次关联规则的快速挖掘算法

数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,信息贫乏”的一种有效方法。关联规则是数据挖掘的重要研究方向。本文提出了多层次关联规则的一种快速挖掘算法,利用抽样从概念层次树的中间开始挖掘,以提高挖掘的速度。     

数据挖掘中的负关联规则算法

关联规则是数据挖掘的主要研究方面,已往对关联规则的研究主要集中在挖掘征关联规则上,事实上,负关联规则在应用中的地位也是非常重要的     

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

一种基于层次聚类的流数据挖掘方法

流数据的特点在于数据流快速、有序地到达,并且数据海量,许多应用领域中生成的数据都可以归结为此类型．数据挖掘技术可以从海量的数据中发现有意义的知识模型,传统的数据挖掘算法通常是针对静态数据集,对流数据却无法有效地处理．文章试图从层次聚类角度处理流数据,并探讨了一种基于最小代价函数的层次聚类算法．     

时态关联规则挖掘综述

交易数据库中的关联规则挖掘是一个很有价值的问题。现在已有不少关联规则模型,挖掘关联规则的算法也在不断改进。然而,在真正的数据库中,一些特殊的问题还没有被解决。一个主要的未解决的问题就是处理包含时态信息的数据。近几年来,为了解决这个问题,已经提出了基于某些方法的研究。     

现代信息数据的挖掘与发展

数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的新技术引起学术界和产业界的极大重视。笔概括了数据挖掘的几种常见模式．如依赖模式、层次模式、序列模式等,并对这几种数据挖掘模式的特点进行了比较;阐述了从数据中提取知识的几种挖掘算法,如决策树、神经网络方法、遗传算法等;展望了数据挖掘模式和挖掘算法的发展趋势。     

Incremental Web Usage Mining Based on Active Ant Colony Clustering

To alleviate the scalability problem caused by the increasing Web using and changing users＇ interests, this paper presents a novel Web Usage Mining algorithm-Incremental Web Usage Mining algorithm based on Active Ant Colony Clustering. Firstly, an active movement strategy about direction selection and speed, different with the positive strategy employed by other Ant Colony Clustering algorithms, is proposed to construct an Active Ant Colony Clustering algorithm, which avoid the idle and ＂flying over the plane＂ moving phenomenon, effectively improve the quality and speed of clustering on large dataset. Then a mechanism of decomposing clusters based on above methods is introduced to form new clusters when users＇ interests change. Empirical studies on a real Web dataset show the active ant colony clustering algorithm has better performance than the previous algorithms, and the incremental approach based on the proposed mechanism can efficiently implement incremental Web usage mining.