基于Web访问信息挖掘的商业智能发现研究

针对Web访问信息的特征和现有数据挖掘方法的局限性,提出将传统数据挖掘算法改进后扩展应用于电子商务环境,实现对Web访问信息进行深层次分析以获取商业智能的思路,从实际应用的角度设计了一个基于Web访问信息挖掘的应用模型,给出了若干关键技术实现的方法,并用改进后的FP-growth算法对电子商务客户访问数据进行兴趣关联规则挖掘实验,验证了挖掘模型的可行性和有效性。

基于WEB访问信息挖掘提高电子商务个性化服务研究

随着Internet的发展,个性化信息服务已经被广泛应用到很多领域.本文阐述了电子商务个性化服务的数据挖掘方法,并对电子商务个性化服务的实现进行了探讨。

Web访问信息挖掘的关键技术与应用实践

Internet的迅速发展,使WorldWideWeb(WWW)成为一个巨大的、蕴涵着具有潜在价值知识的分布式信息空间。数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,解决数据的应用质量问题,并充分利用有用的数据,帮助决策者调整策略,减少风险,做出正确的决策,是最具有前瞻性的一项技术。数据挖掘技术应用在Web环境下,通过对服务器日志信息采集,创建Web日志挖掘模型,分析经常访问的信息串,以利于网站管理者和经营者对网站管理进行决策参考。

Web访问信息挖掘在电子商务个性化服务中的应用研究

通过对用户访问信息进行有效的数据挖掘,可以从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务。

Web挖掘的方法及教育应用

Web挖掘能从大量非结构化、异构的Web信息资源中发现有用的知识或者模式,它已经被广泛地应用于许多不同的领域。目前,Web挖掘在教育领域中的应用也逐渐被人们关注。本文首先分别对Web挖掘的分类和方法做了详细的论述,最后对Web挖掘在教育中的应用做了比较全面的探讨。

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。