网站粘性与购买量关系的实证研究——基于消费者手机上网数据的研究

通过由WAP(无线应用通讯协议,Wireless Application Protocol)网站所提供的手机用户上网点击流数据研究了网站粘性(Stickiness)与购买量之间的关系。研究结果表明网站粘性的三个方面(访问频率、访问持续期和访问深度)与购买量之间存在显著的正相关关系。

基于Hadoop的Web日志分析系统设计

电子商务网站在运行过程中会产生海量的访问日志数据,通过分析Web日志可以获取有价值的信息,并为网站运营提供决策支持。针对传统日志分析系统处理大数据能力不足的问题,本文提出基于Hadoop分布式平台的日志分析系统,充分利用HDFS分布式存储能力和MapReduce并行计算能力实现日志向点击流数据处理,借助Hive数据仓库实现日志分析。

电子商务中点击流数据仓库的应用研究

电子商务网站逐渐成为商务智能中数据量最大的地方之一.把数据仓库技术引入电子商务应用中,把用户在电子商务网站上的点击流(Click Stream)和Web日志文件作为数据源,利用高效的改进的关联规则算法,可以有效地分析出其中蕴涵的如用户行为模式这样的知识.利用这些知识,商务人员能够拓展他们的市场,改善客户关系,降低成本,使操作流水化,有效地辅助其改进商业策略。

ERM数据仓库模式探讨

如果一个企业不是垄断经营,市场上的大多数成员就不是它的客户。为了争取潜在的客户,企业必须花费大量的时间和精力去了解和分析用户的行为。在传统的商务中,这项工作更多的是凭直觉而非事实,因为他们无法跟踪非客户的行为。但是,在面向电子商务的数据仓库系统中,可以利用点击流数据去了解和分析用户的行为,通过聚合方法将用户活动连贯成为完整的用户访问历史,并据此争取更多的客户,更好地满足市场的需求。通过比较B2C电子商务环境下CRM和ERM系统的不同,探讨了ERM数据仓库的模式,其中包括可以记载所有用户活动的用户行为事实表、可能的基本数据维表和聚合数据维表,同时探讨了在不同电子商务环境中ERM数据仓库模式的改进方法。

网络数据测量调研

对网络数据测量的研究现状与进展进行了阐述,首先介绍了网络数据测量的研究背景,进而从网络数据测量的主要技术方面对当前研究工作进行了细致的分类归纳和分析,指出了当前网络数据测量各种技术,并对未来需要深入的研究方向进行了展望。

Web站点的点击流数据分析方法的设计与实现

Web挖掘就是利用数据挖掘技术从Web文档和服务中自动发现和抽取信息,用于Web挖掘的最有效的数据就是点击流,现在对点击流数据进行建模和分析所采用的方法要么过分强调挖掘算法,要么过分强调实用性。基于此,笔者提供了一种将挖掘算法与商业智能(BI)相结合的统计建模方法。

一种隐式关联页面的挖掘方法

点击流数据是分析互联网用户心理倾向的关键,用户感兴趣的页组关联就隐藏于WEB日志之中.网站页面间的隐式关联可以通过分析点击流数据实现.给出了一种挖掘关联页面的方法.关联页面发现算法采用了一种类似于Apriori的模型.算法克服了前人关联页面算法的一些缺点,能够更好地适应复杂的互联网环境.

点击流数据仓库系统应用研究

电子商务网站逐渐成为商务智能中数据量最大的地方之一。把数据仓库技术引入电子商务应用中,把用户在电子商务网站上的点击流(Click Stream)和Web日志文件作为数据源,利用高效的改进的关联规则算法,可以有效地分析出其中蕴涵的知识,如用户行为模式等。利用这些知识,商务人员能够拓展他们的市场,改善客户关系,降低成本,使操作流水化,有效地辅助他们改进商业策略。

视频点击流数据挖掘在远程教育中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘技术一个重要的应用领域,文章主要通过对远程教育网站的视频点击流日志文件进行数据挖掘,寻求用户访问规律,构建动态的个性化教育网站。

点击流分析在教务管理系统中的应用

该文以某高校教务管理系统上的web日志为数据源,将挖掘基于数据仓库,通过建立分析主题从大量的学生访问数据中挖掘出所需的潜在信息,指导学校教务网站的进一步完善.

数字电视点击流数据的应用价值探讨

首先分析了数字电视收视行为分析的研究现状,然后提出将点击流数据仓库、数据挖掘、客户关系管理等技术引入数字电视观众行为分析,并探讨构建数字电视点击流数据仓库应用系统的可行性与思路。