大型电子商务web数据库潜在威胁挖掘模型

本文提出基于人工免疫算法的大型电子商务web数据库潜在威胁数据挖掘方法.计算web数据库中潜在威胁数据属性的差异性,获得潜在威胁数据特征,对潜在威胁数据进行人工免疫,在免疫的过程中通过计算抗原与抗体的匹配度,获取潜在威胁数据的关联性,结合潜在威胁数据的关联性能够建立潜在威胁数据挖掘模型,实现了对大型电子商务web数据库潜在威胁数据的挖掘.实验结果表明,利用改进算法进行大型电子商务web数据库潜在威胁数据挖掘,能够提高挖掘的准确性,效果令人满意.     

浅谈Web数据挖掘在电子商务中的应用

本文主要讨论Web数据挖掘技术电子商务领域的应用。介绍了Web挖掘的的基本内容和电子商务中常用的Web数据挖掘技术,分析了Web访问信息挖掘在电子商务中的几点具体的应用。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用与实现

电子商务运营过程中,存在着海量的数据,将会增加数据处理的难度,需要注重Web数据挖掘的应用,提高数据的处理水平。基于此,文章先从客户群体、站点设置、个性化分析三个方面对Web数据挖掘在电子商务中的需求进行分析,对数据处理需求进行明确,确保技术运用具有针对性;再从挖掘目标、数据模型等方面对技术实现进行分析,实现数据挖掘技术的有效运用;最后,分析Web数据挖掘的具体应用,对电子商务进行处理,保障数据挖掘目标的实现。     

电子商务系统中的数据挖掘技术研究

在电子商务管理系统的设计中应用数据挖掘技术,进行数据的预处理、数据挖掘和挖掘结果显示。电子商务系统具有数据量大、数据质量差和数据种类多的特点,在电子商务管理系统中设计了数据挖掘管理模块,运用数据挖掘技术,并采用J2EE的B／s架构将其实现。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点,尤其是在电子商务网站的设计和使用中。文章阐述了在电子商务中如何运用Web数据挖掘技术,为企业更有效地确认目标市场、改进决策、获得更大的竞争优势提供帮助,并提出了一种Web数据挖掘系统的设计方案和实现方式。同时,对k-means聚类算法进行了优劣分析,并提出通过改变初始聚类中心的选取规则来提高算法的运行效率以及计算结果的准确度。     

网络数据挖掘及其新技术探讨

讨论数据挖掘新的应用方向网络数据挖掘，介绍了其基本内容及特性，并探讨了web数据挖掘的新技术。     

大数据将带来整个互联网的变革

随着互联网的快速发展与变化,电子商务等承载了大量个人及交易信息,电子商务中的数据不仅量大,而且结构复杂,其业务数据类型繁多,这就意味着电商的数据必须在大容量数据分析和挖掘的基础之上,才能获得最真实的价值,因此大数据应用需求在电子商务中日趋重要。在大数据应用领域,京东通过应用企业数据仓库等技术对数据进行采     

基于电子商务中的数据挖掘技术研究

电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。阐述了电子商务的概念,分析了数据挖掘的作用和工作流程。讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

浅析基于Web数据挖掘的电子商务网站架构

Web挖掘是一项综合技术,涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。Web数据挖掘是数据挖掘领域的一个新的研究方向。本文主要介绍了数据挖掘技术在电子商务网站方面的应用,提出了构建一个面向数据挖掘的电子商务网站体系架构。     

Web挖掘技术及在电商ERP中的应用

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现,基于Web的数据挖掘,是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识。文章主要介绍了Web挖掘的概念和技术,最后阐述了Web挖掘在电子商务ERP中的应用。     

基于电子商务中的数据挖掘技术研究

电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术.随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题.阐述了电子商务的概念,分析了数据挖掘的作用和工作流程,讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用.     

基于Web使用模式挖掘的个性化电子商务策略

电子青务是新兴的现代商业模式，Web数据挖掘是先莲的信息处理技术。随着商业信息和数据的急剧增加，如何有效地分析和利用信息成为企业共同关注的问题。本文介绍了Web数据挖掘技术的定义、应用流程以及几种主要技术，并对Web使用模式挖掘在个性化电子商务中的客户细分、驻留客户、站点改进和交叉销售等应用策略进行了探讨。     

关于构建铁路动态电子商务的研究

介绍了动态电子商务并且分析了铁路行业电子商务的现状及存在的问题,提出构建铁路动态电子商务.论述了实现铁路动态电子商务的意义.指出应用web服务技术具有较好的互操作性、可重用性和可维护性,是铁路电子商务发展的趋势.     

国舜科技：Web安全需要丰富的经验支撑

随着3G智能终端以及电子商务等的蓬勃发展,web应用越来越广泛,运营商的很多应用已经转移到web平台上。目前web平台厂商的精力更多地放在如何快速实现业务功能上,对安全问题的重视还需要加强。随着Web应用的发展,用户在Web应用上使用的个人信息越来越多,对平台的安全性有了更高的要求。这是Web安全的一个新趋势。另外,智能终端操作系统、浏览器也面临很多安全问题。     

Web日志挖掘中的技术改进

针对web日志挖掘中数据预处理阶段的工作给出了一种行之有效的处理方法和技术改进思路,能有效、显著地提高预处理后的数据质量、为后继用户行为分析等提供有力的数据保障.     

浅谈电子商务中的数据仓库体系结构

随着企业电子商务的蓬勃发展,电子商务的后台数据库保留下来大量的交易资料和与顾客相关的数据,利用传统的数据分析方法只能获得数据的表面信息,而不能获得数据的内在联系及潜在的规律。通过在Web上应用数据挖掘技术,从买家、卖家信息及交易数据中挖掘潜在有用的信息。电子商务中的数据仓库体系结构正是为了解决这一问题而诞生的。     

数据挖掘技术在BBS管理中的应用研究

随着网络技术的不断发展,Internet上的各种网络信息也越来越多,BBs作为电子信息服务系统,它的出现不仅为网络用户提供了一个信息交流的平台, 同时也对信息管理作出了巨大的贡献。本文以电子信息服务系统的管理工作为例,在管理工作中引入数据挖掘技术,并简单的介绍了web数据挖掘及数据挖掘技术在BBs管理中的应用。     

web数据挖掘在网络营销中的应用

随着信息化时代的发展,人类思维模式和行为模式都产生了巨大的调整,企业营销也渐渐的挤上了网络大潮。为了能够在网络时代更加了解消费者的购买喜好和消费习惯,营销者必须想法设法从种类繁多且冗杂的原始数据中提炼出对自己有营销价值的数据,即web数据挖掘油然而生。文章以web数据挖掘的基本功能及在营销模式中的基本运用为基础展开论述。     

浅析数据挖掘技术在电子商务领域中的应用

数据挖掘技术和电子商务同样是新兴事物,在电子商务领域应用数字挖掘技术可以帮助电子商务网站对海量数据进行分析和处理,挖掘出潜在有价值的信息,从而发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置.     

关联规则在电子商务推荐系统中的应用

以数据挖掘中的关联规则为基础,深入研究了基于关联规则的个性化推荐技术在电子商务中的应用,提出了电子商务推荐系统的体系结构,并对系统涉及到的关键技术进行了详细的描述.系统采用FP-Growth算法进行关联规则的挖掘,紧紧结合了数据库技术的优势,对当前电子商务系统中大量复杂的数据具有很好的适应性.