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基于用户访问模式的Web数据挖掘

The Web Mining Based on User's Access Patterns
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摘要 Web挖掘为电子商务的海量数据处理提供了强有力的技术手段.本文分析了Web挖掘的基本过程和方法,并重点探讨了基于用户访问行动的Web挖掘方法.以Web日志作为Web挖掘的数据源,提出了用户访问行动的关联矩阵表示方法,并建立了Web用户和页面聚类模型,为电子商务的客户管理、内容管理、个性化服务等提供了决策依据. The technology of Web Mining is a strong support to deal with the large data. In this paper we analyzed the process and method of Web mining, and focus on the method of Web mining based on the user's access patterns. The data source of Web mining is based on the web log. The associated matrix is used to express the user access patterns and the models of web pages and consumers clusterings are established. It will support the E-Conuneree to make policy decision on customer relationship management, content management and individualized service.
作者 范新刚
出处 《广东技术师范学院学报》 2012年第3期28-30,36,共4页 Journal of Guangdong Polytechnic Normal University
关键词 WEB挖掘 电子商务 关联矩阵 聚类模型 Web wining E-conunerce associated matrix clustering model
  • 相关文献

参考文献1

  • 1Kate A. Smith,Alan Ng. Web page clustering using a selforganizing maps of user navigation patterns [J]. Decision support Systems, 2003, (35) : 245-256.

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