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提出开发电子商务模拟系统模拟真实的电子商务环境,解决当前的电子商务人才培养缺乏实践环境的问题。在系统介绍电子商务模拟系统功能结构框架的基础上,分析了主要功能模块,并结合WEB挖掘等多项技术设计并实现了模拟系统。 相似文献
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讨论电子商务环境中数据挖掘技术在网站管理分析中的应用。将网络挖掘技术和电子商务进行融合,用一个顾客行为类型的应用挖掘案例为背景,诠释了在数据处理和整合的过程中,不同的数据挖掘算法都要有选择地针对不同的应用而采纳。 相似文献
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宁建飞 《漯河职业技术学院学报》2013,12(2):64-65
通过挖掘Web日志记录,发现用户访问Web页面的模式,从而为识别电子商务的潜在客户、改进服务器系统性能提供帮助,是Web使用挖掘的重要使命。挖掘过程主要包含数据预处理、模式发现和模式分析三个阶段。针对这三个阶段,分别对数据预处理的技术、常用的Web使用挖掘的方法和算法以及主要应用进行了阐述。 相似文献
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从Web服务器日志文件和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,使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。该文分析了Web使用挖掘技术,阐述了挖掘数据的过程并提出了Web使用挖掘技术在电子商务中的作用。 相似文献
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刘林东 《广东教育学院学报》2008,28(5):84-87
将Web使用记录挖掘技术应用于电子商务网站中．以Web log文件作为数据源,通过聚类算法以及浏览兴趣模式算法实现对用户日志进行挖掘,得出用户浏览兴趣度模式,实现兴趣模式的表示,并最终提供电子商务网站个性化访问服务,很好地改进了电子商务网站的营销策略,有效地促进电子商务的发展． 相似文献
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介绍电子商务和Web数据挖掘的概念,并介绍Web使用挖掘中应用最多的技术——Web日志挖掘.重点阐述了日志挖掘算法——关联规则的有关知识,以及改进的频繁项目集生成算法Apriori和强关联规则生成算法,并结合实例进行了分析研究. 相似文献
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孟亚辉 《赤峰学院学报(自然科学版)》2013,(12):25-27
随着互联网的日益普及和电子商务的迅速发展,基于Web日志挖掘聚类算法的电子商务在市场中竞争越来越激烈.本文首先概述Web使用挖掘,简单介绍日志挖掘技术中两个关键技术,聚类分析和序列模式挖掘,进而讨论Web日志挖掘的数据预处理过程,包括用户,数据净化,路径补充等.对于传统的矩阵聚算法进行优化,应用该算法可以对客户和页面进行聚类分析,达到发现相似的客户群体,挖掘潜在客户群.通过实验表明改进的算法具有较高的扩展性和准确性,证明将挖掘结果应用于个性化推荐系统的思想是可行有效的. 相似文献
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张建宏 《湖州职业技术学院学报》2005,3(1):86-88
数据挖掘技术可以从大量的数据中抽取潜在的、有价值的知识，通过对数据挖掘的基本概念、模型和工作过程的概述，详细介绍了数据挖掘技术在电子商务网站Web日志挖掘中的应用。 相似文献
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本文基于国内外最新研究成果对电子商务中应用的web挖掘技术进行了研究。对于个性化电子商务网站中难以发现用户行为特征问题,给出了基于web日志的客户群体聚类算法及web页面聚类算法。利用这些web挖掘技术可有效挖掘用户个性特征,从而指导电子商务网站资源的组织和分配。 相似文献
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在电子商务网站的Web日志中，蕴含着大量有价值的信息，利用Web挖掘技术能够有效获取这些信息，这将有助于提高电子商务运营管理的经营决策，在Web挖掘研究过程中，结合Web日志具有的数据量大，不确定等特点，提出了一种基于粗集理论的最小决策模型，运用这一模型，通过对决策表进行知识简化，可以导出简化决策有，最后获得最小解，电子商务系统的决策人员就可以依据得到的最小解，为提供个性化服务进行决策，应用基于粗集理论的数据挖掘方法，对Web日志进行挖掘，已经成为当前研究的热点问题。 相似文献
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文本挖掘是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程,已经成为数据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域。给出了文本挖掘的定义和框架,对文本挖掘中预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术进行了详尽的分析,并归纳了最新的研究进展,指出了文本挖掘在信息检索中的作用。 相似文献
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Web挖掘是指使用数据挖掘技术从Web文档和服务中发现和提取信息和知识的技术。本文概述了Web数据挖掘的基本情况以及Web结构挖掘和Web使用挖掘的基本概念。结合对Web结构挖掘中的PageRank算法和Web使用挖掘的主要步骤和算法的研究后,本文提出了一种融合这两种Web挖掘算法的一种新的、综合的Web挖掘算法。 相似文献
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Web使用挖掘是Web挖掘的一个重要研究分支,在智能商务、站点设计和网络安全等方面有着诸多应用。总结了Web使用挖掘的方式和在个性化等方面的应用,讨论了近年来国内外开展的Web使用挖掘研究与系统开发情况,并提出了今后Web挖掘中的一些研究热点。 相似文献
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李国良 《广东轻工职业技术学院学报》2003,2(4):26-28,32
近年来，数据挖掘（Data Mining）引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是通过数据挖掘可以将大量数据转换成有用的信息和知识。本文讨论在一个具体的电子商务网站环境下，Web挖掘模式对客户分类的支持作用。 相似文献
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人工智能网络教学应用策略 总被引：3，自引：0，他引：3
基于网络的过程智能管理和网络信息智能管理是基于Internet应用的两个相关的层次.基于网络的过程智能管理是指对大型网络应用中的多类型过程进行智能管理,研究涉及工作流(workflow)技术、群件(Groupware/Teamware)技术、智能代理(Agent)技术、软件开发方法等方面的创新.网络信息智能管理是指对网络信息的有效收集、挖掘、共享等,进而提供主动服务.研究涉及信息和知识的表达、文本挖掘和知识管理等方面的创新.应用领域涉及管理信息系统、团队开发工具、电子商务和政务等.具体到我们的专题,从AI技术分类的角度可以把AI在网络教学中的应用,简单归纳为四个方面,表述如下: 相似文献
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随着信息社会和经济全球化的发展,智能代理应用于电子商务进入了新的阶段。文章简要地介绍了智能代理的概念、特点,探讨了智能代理的四种类型及其在电子商务方面的特殊应用,以及智能代理技术在电子商务发展中广泛的应用前景。 相似文献
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基于数据挖掘的入侵检测系统中挖掘效率的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
入侵检测在计算机安全系统中发挥着越来越重要的作用,目前入侵检测使用的规则集还是注意依赖于专家分析提取,由于入侵检测系统中数据量很大,使用人工分析的代价是昂贵的.用数据挖掘技术分析网络数据进行入侵检测,可以有效的减少人工分析的工作量,但数据挖掘技术应用到入侵检测中存在着一些问题,特别是挖掘效率的问题,该文提出了使用数据过滤和增量挖掘技术来提高挖掘的效率. 相似文献