在电子商务网站中使用Web挖掘技术的研究

互联网的飞速发展为企业的发展带来了契机。Web挖掘在电子商务网站中的地位已经越来越重要。本文主要对Web挖掘最新技术进行了全面分析，阐述了在电子商务网站中使用Web挖掘技术的一些具体应用。     

Web使用模式挖掘在优化网站设计中的应用

该文介绍了Web使用挖掘流程及所采用的数据挖掘技术,通过对Web使用模式挖掘结果的分析,探讨Web使用挖掘在电子商务网站设计优化中的应用,使网站设计更加符合用户需求,从而促进企业电子商务活动的发展。     

电子商务的Web个性化服务和Web挖掘研究

介绍了电子商务个性化服务,阐述了Web挖掘定义与特点及其过程模型,说明了Web个性化服务的实质,分析了电子商务网站在引入Web挖掘后的基本结构,总结了Web使用记录挖掘的步骤与方法,分析了Web挖掘遇到的问题。     

Web使用模式挖掘技术在网站营销中的应用

Web使用模式挖掘是Web数据挖掘的重要内容之一，其应用领域非常广泛。将Web数据挖掘技术应用于电子商务网站的营销中，可发现许多有用的信息，有效地使用这些信息可促进电子商务网站的发展。     

一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统

在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上,设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统.该系统根据电子商务网站的基本特征,设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法,由于结合了Web使用挖掘和Web内容挖掘为顾客提供个性化推荐服务,从而较大提高了系统的推荐精确度,在实际应用中取得了较好的推荐效果.     

Web Structure Mining在电子商务网站中的应用

介绍Web结构挖掘的概念,并分析基于链接结构的两种重要的Web结构挖掘算法,最后指出其在电子商务网站的应用以提高网站的价值。     

WEB使用挖掘在电子商务网站建设中的应用研究

本文介绍了数据挖掘技术及其在电子商务网站建设中的应用,运用Web数据挖掘技术对客户的购买活动进行分析,并进行实验验证,实验结果表明使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群。     

电子商务中Web挖掘技术的应用探讨

随着电子商务技术的深入发展,商家在与用户交互活动中的信息也迅速膨胀,网上的海量信息为Web挖掘提供了一个广阔的应用领域,使用Web挖掘技术能够发现电子商务过程中的潜在模式。文中针对几种不同特点的电子商务Web挖掘系统,包括智能搜索引擎系统、网站用户访问分析系统、个性化推荐系统等都进行了探讨。     

Web数据挖掘工具及其在电子商务中的应用

该工具是辅助电子商务网站开发的综合分析工具,运行在电子商务网站的用户数据库和数据仓库之上。包括以下功能模块: 过滤器:用来从Web数据库中抽取相关数据,进行二义性分析,消除不一致性。 挖掘综合器:是一个挖掘驱动引擎。根据挖掘要求和挖掘方法的知识库到Web数据挖掘算法库中去选择合适的挖掘方法,并且使用该方法去执行挖掘任务。     

Web Structure Mining在电子商务网站中的应用

介绍web结构挖掘的概念，并分析基于链接结构的两种重要的Web结构挖掘算法，最后指出其在电子商务网站的应用以提高网站的价值。     

Web数据挖掘

Web Mining is an important branch in Data Mining.It attracts more research interest for rapidly developing Internet. Web Mining includes(1)Web Content Mining;(g)Web Usage Mining;(3) Web structure Mining.In this paper we define Web Mining and present an overview of the various research issues,techniques and development efforts.     

论Web2.0网站简洁的视觉风格及成因

Web2.0是当前互联网新的发展形态。由网民提供内容为主,更加注重人际互动和社交化的网站被称为web2.0网站。Web2.0网站在视觉设计上有很多显著的设计创新,体现在版式、导航、配色、字体、图形等方面,这些设计新形式综合发展出一种新的更为简洁的、视觉上更具易读性的网站视觉风格。这是网络互动技术达到新的里程碑的产物,也是互联网模式和理念变化的结果。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

Semantic Web Mining: State of the art and future directions

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. This survey analyzes the convergence of trends from both areas: More and more researchers are working on improving the results of Web Mining by exploiting semantic structures in the Web, and they make use of Web Mining techniques for building the Semantic Web. Last but not least, these techniques can be used for mining the Semantic Web itself.The Semantic Web is the second-generation WWW, enriched by machine-processable information which supports the user in his tasks. Given the enormous size even of today’s Web, it is impossible to manually enrich all of these resources. Therefore, automated schemes for learning the relevant information are increasingly being used. Web Mining aims at discovering insights about the meaning of Web resources and their usage. Given the primarily syntactical nature of the data being mined, the discovery of meaning is impossible based on these data only. Therefore, formalizations of the semantics of Web sites and navigation behavior are becoming more and more common. Furthermore, mining the Semantic Web itself is another upcoming application. We argue that the two areas Web Mining and Semantic Web need each other to fulfill their goals, but that the full potential of this convergence is not yet realized. This paper gives an overview of where the two areas meet today, and sketches ways of how a closer integration could be profitable.     

web数据挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用

Web挖掘是数据挖掘与Web领域相结合的产物,其应用领域非常广泛。将web数据挖掘技术应用在数字图书馆领域,可发现用户的兴趣爱好、频繁访问的路径、页面的相关性、期望位置及重要页面等信息,从而为数字图书馆满足个性化的服务要求提供了基础。     

网络的Web应用开发技术研究

互联网络应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。Web数据挖掘旨在改进网络系统性能,提高运行效率,具有良好的发展和应用前景,必将得到越来越多的关注。从Web应用开发技术入手,就Web挖掘技术的概念、步骤及Web应用开发的过程和测试技术作了较为详细的阐述。     

Web使用挖掘系统研制中的主要问题和应对策略

With the rapid development of WWW,Web Usage Mining,as well as Web Mining,has become a hot direction in academic and industrial circles.It is generally believed that there are three tasks,preprocessing,knowledge discovery and pattern analysis,in Web Usage Mining.Though Web Usage Mining is still ranged in the application of traditional data mining techniques,in view of changes in application environment and operated data concerned,some new difficulties have arisen accordingly.This paper takes efforts to address such challenges in the three phases and introduces some proposed solutions simultaneously.     

Web日志挖掘中的序列模式识别

Web日志挖掘的基本思想是将数据挖掘技术应用于 Web服务器的日志文件 .本文从 Web日志挖掘过程预处理阶段的结果用户会话文件开始 ,提出了一种基于扩展有向树模型进行用户浏览模式识别的 Web日志挖掘方法 ,并在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试 .