Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是随着网络的发展产生的一种新兴事物,电子商务的迅速崛起,使得不管是商家还是客户对基于Web数据检索、挖掘等需求不断提高。目前静态结构的Web页面显然已经被众多个性化的动态结构站点所代替。网站如何根据Web服务器日志文件,客户交易数据中挖掘出有意义的用户访问模式和潜在的客户群,为企业提供全方位信息服务和开展有针对性的电子商务活动。针对电子商务方面论述了数据挖掘的优势和应用。介绍了数据挖掘、数据挖掘的分类、电子商务中Web数据挖掘的步骤等。     

关联规则算法在Web个性化服务中的研究与应用

重点研究了Web日志挖掘,提出了一个Web个性化信息挖掘模型,设计了某高校图书馆个性化服务系统My Library。系统采用关联规则挖掘算法,从服务器日志中得到用户感兴趣的隐式模式,并将该隐式兴趣集推荐给用户,从而在一定程度上实现了个性化服务。     

序列模式挖掘在电子商务个性化服务中的应用

分析了电子商务发展面临的问题和个性化服务的特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用方法,论述了基于Web挖掘的个性化服务研究,详细阐述了其挖掘过程,最后讨论了使用序列模式和分类相结合的技术得以实现个性化服务的方法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新,从而提高网络信息服务效率,为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。     

序列模式挖掘在电子商务个性化服务中的应用

分析了电子商务发展面临的问题和个性化服务的特点，提出了Web使用挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用方法，论述了基于Web挖掘的个性化服务研究．详细阐述了其挖掘过程，最后讨论了使用序列模式和分类相结合的技术得以实现个性化服务的方法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新，从而提高网络信息服务效率，为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。     

Web日志挖掘的用户识别算法研究

Web日志挖掘是将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中,发现Web用户的行为模式,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文中探讨了Web日志挖掘中的用户识别算法,提出了一种多重约束条件的用户识别算法。     

Web使用模式挖掘的研究

Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是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或为用户提供个性化的服务。文章主要论述了Web使用模式挖掘。     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展,特别是计算机技术的不断普及,使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息技术等多学科而出现的一项新技术,且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用。因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心,每时每刻有海量数据产生于此,这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战。Web不仅由页面组成,而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录,而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用Web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息,本文就Web挖掘技术的Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨。     

基于遗传算法的Web使用挖掘研究

针对Web使用挖掘中的信息,提出一种基于遗传算法的关联规则挖掘模型,同时结合实例对有关信息特征进行量化,然后利用实数数组的方法进行编码以及构造适应度函数,挖掘出隐含在用户注册登记信息库中的有关用户规则.为个性化服务系统提供准确和可行的关联规则,并对用户的行为进行了预测和分析.     

论数据挖掘在高校图书馆用户管理中的应用

高校图书馆是教师和学生获取书籍知识的重要场所,但图书馆并不能涵盖所有的知识类别,因此如何通过分析教师和学生这一特定用户的信息,对图书资源实施管理,满足用户获取知识的需求,是高校图书馆数字化建设中的重点课题。用户管理是高校图书馆数字化建设的核心,也是高校图书馆提供个性化服务的基础。本文阐明了用户信息搜集与存储、用户多维特征分析和群体分类、面向用户生命周期的数据挖掘三个方面应用数据挖掘技术进行用户资源管理。     

一种以Web语义挖掘的个性化信息推荐设计

该文首先介绍了介绍Web知识挖掘的实现流程和数据挖掘的基本原理及方法,通过对Web知识的分析,引出基于Web挖掘的个性化信息推荐流程.然后研究了基于语义层次Web的个性化信息推荐的方法包括用户兴趣的感知方法、用于兴趣的捕获方法等,在此基础之上,利用导出语义层次的Web使用文档和生成个性化推荐的Web页面集,并详细介绍了...     

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐日益成为一个重要的研究课题。文章设计了一个基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统(WPIRS)。在WPIRS中,提出了推荐策略,在推荐策略中考虑针对不同类型的用户采用不同的推荐算法。根据用户是否有新颖信息的需求,WPIRS采用了两种推荐算法。     

数据挖掘技术在Web中的应用研究

随着信息技术的快速发展，特别是计算机技术的不断普及，使得“数据丰富而信息贫乏”这对矛盾显得日益突出．数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了数理统计学、人工智能、神经网络和信息枝术等多学科而出现的一项新技术，且在广大应用领域产生了和正在产生着巨大的作用：因特网在目前为一个分布式的、全球的、巨大的信息服务中心，每时每刻有海量数据产生于此．这无疑对数据挖掘这门新兴的学科提出了巨大的挑战．Web不仅由页面组成，而且还包含了由一个页面指向另一个页面的链接结构和用户使用记录．而大量的这些Web内容、链接结构和用户使用记录隐含了人们使用web页面行为习惯、页面质量、用户类别等大量有趣信息．本文就Web挖掘技术的web内容挖掘、web结构挖掘、Web使用记录挖掘作了深入、详细的探讨．     

Web挖掘中发现用户访问模式算法的改进与分析

Web日志挖掘的一个主要任务是获得用户的浏览模式,这对Web站点的改进和为用户提供个性化服务提供了有价值的潜在信息.本文提出了一种改进算法--RD_Close.该算法对数据挖掘中的Close方法进行了改进,并引入了RD_Apriori方法中缩减数据库的思想.这种改进算法能有效发现用户频繁访问模式.最后,用实际数据对算法性能进行了充分验证和深入分析.     

基于WEB挖掘的个性化服务研究

针对用户特性向用户提供个性化服务将是web服务的发展趋势，本文从Web个性化服务的本质出发，详细地研究了实现Web个性化服务的关键技术：Web挖掘技术和信息推荐技术，并在此基础上设计了一个基于Web挖掘的个性化服务系统原型。     

在网络使用挖掘中的应用条件序列模式分析

网络使用挖掘是通过分析记录在Web服务器上的用户使用数据，来自动发现用户访问信息网的方式。其挖掘结果可以用于改善网站设计、商业决策支持、个性化服务等方面。序列模式分析是数据挖掘使用的模式分析的一种方式。本文主要介绍了一种适应复杂条件限制的序列模式分析在网络使用挖掘中的应用及其一般步骤。     

基于Web用户访问信息挖掘技术的个性化定制服务

本文论述了Web用户信息挖掘的内容和用户访问模式挖掘的实现方法,从几个方面分析了Web用户访问模式的发现技术在个性化定制服务中的应用。展望了Web访问信息挖掘技术的成熟对提高个性化定制服务水平的前景。     

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。     

快速挖掘最大频繁项集算法在图书馆管理中的应用

针对图书馆服务方式的滞后,图书馆与用户供需矛盾的现状,运用数据挖掘技术,调取借阅记录,采用DS-Eclat算法,挖掘其最大频繁项集,通过找出用户搜索信息中的内在关联规则,以此促进图书馆服务方式的转变。对比传统Eclat算法与本文DS-Eclat算法,结果表明DS-Eclat算法能很快地发现最大频繁项集,此最大频繁项集能促进图书馆个性化服务的发展。     

基于Web的文本挖掘

万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。在茫茫的信息海洋如何快速有效地获取所需要的信息,一直是困绕着网上用户的难题。而Web挖掘可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕。该文主要介绍了Web挖掘基本情况,并在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究;给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。同时,在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。     

基于关联分析的粗粒度级个性化信息挖掘

1 引言个性化服务是指针对用户个人需求的不同,采取不同服务策略的一种个性化服务模式。个性化的健康服务体现在商品信息个性化和配送个性化两个方面。个性化信息服务可以在两种粒度上进行: (1)细粒度的个性化服务。其主要为网站的注册用户或会员提供。Web站点上存放着关于这些用户的比较详细的信息,例如性别、年龄、收入范围、健康需求以及定购商品的记录等。在这些信息上进行算法设计,Web站点能够为这些用户提供针对个人的个性化服务; (2)粗粒度的个性化服务。它将以用户群为单位来提供相应的个性化服务策略。而根据用户种类的不同,又可分为两个级别来实现。a)对一般用户,这是一种最大粒度的粗粒度个性