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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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484 篇 期刊文献
200 篇 学位论文
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709 篇 电子文献
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421 篇 管理学
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- 30 篇 图书情报与档案管...
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390 篇 工学
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- 2 篇 机械工程
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- 25 篇 教育学
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17 篇 信息检索
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15 篇 web内容挖掘
13 篇 聚类分析
13 篇 数据挖掘技术

机构

17 篇 电子科技大学
14 篇 兰州商学院
13 篇 武汉理工大学
9 篇 哈尔滨工程大学
8 篇 同济大学
8 篇 华中师范大学
8 篇 安徽大学
8 篇 山东大学
8 篇 东北财经大学
8 篇 华南理工大学
8 篇 武汉大学
8 篇 东北师范大学
7 篇 中南大学
6 篇 太原理工大学
6 篇 西安电子科技大学
6 篇 苏州大学
6 篇 山东工商学院
6 篇 贵州大学
5 篇 天津大学
5 篇 吉林大学

作者

14 篇 王玉珍
6 篇 wang yu-zhen
5 篇 吴恒亮
4 篇 徐超
3 篇 唐伟
3 篇 黄雄伟
3 篇 孙雪
3 篇 孙学军
3 篇 朱志国
3 篇 周晓兰
3 篇 林彬煌
3 篇 麦晓冬
3 篇 王荣
3 篇 张磊
3 篇 范聪贤
2 篇 li hong-you
2 篇 田森平
2 篇 赵永葆
2 篇 huo lifeng
2 篇 刘江宏

语言

707 篇 中文
2 篇 日文

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排序：

基于web数据挖掘的客户行为分析研究及应用

基于Web数据挖掘的客户行为分析研究及应用

引用

作者：黄雄伟武汉理工大学

学位级别：硕士

互联网是目前世界上最密集和最丰富的信息来源,也是人们获取信息的重要手段。Internet改变了传统的商业模式,在现代电子商务模式下,客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)也面临着新的挑战,改善和提高企业与客户的关系... 详细信息

互联网是目前世界上最密集和最丰富的信息来源,也是人们获取信息的重要手段。Internet改变了传统的商业模式,在现代电子商务模式下,客户关系管理(Customer Relationship Management, CRM)也面临着新的挑战,改善和提高企业与客户的关系成为客户关系管理的核心内容。企业从“以产品为中心”转向“以客户为中心”,分析客户消费购买行为成为企业竞争的焦点,企业必须了解与客户有关的各种信息,并根据这些信息相应地调整自己的营销策略。在电子商务发展的过程中,客户行为分析(Customer Behavior Analytics,CBA)的问题越来越突出。如何保持现有客户、发掘潜在客户；如何对客户成功实施交叉销售或关联销售：如何防范客户的欺诈行为等成为电子商务成败的关键问题。而web数据挖掘作为一种最新的web信息分析技术,刚好成为企业更好运行电子商务的解决方法。论文研究了客户关系管理的相关理论,包括客户关系管理的定义、分类以及客户关系管理的运作流程；通过分析对比,阐述了客户行为分析的内涵、客户行为分析的优势。同时,对web数据挖掘技术作了研究,探讨了web数据挖掘的分析方法、数据来源以及web数据挖掘在客户行为分析中的主要应用。在理论分析的基础上,提出了基于web数据挖掘的客户行为分析模型框架,运用SPSS Clementine数据挖掘建模软件对钢铁物流企业累积的销售交易数据进行客户行为分析建模,并利用可视化技术和微软.NET技术平台开发实现“钢铁在线”电子商务平台,通过可视化客户行为分析功能模块帮助企业客户实施在线交易,加快钢铁流通速度,提高企业竞争力。论文的创新点主要体现在以下方面： (1)分析客户关系管理理论,指出客户行为分析是现代电子商务发展的核心部分,在研究web数据挖掘技术优势的基础上,提出一种基于web数据挖掘的客户行为分析模型框架,并且实现了可视化客户行为分析业务流程。 (2)对传统的钢铁物流行业实施业务流程再造,结合钢铁物流企业的数据模型,引入客户行为分析框架,在一个统一集成的电子商务平台——“钢铁在线”中,实现了钢铁物流的每一个功能环节,为钢铁物流企业打破发展瓶颈、实现产业升级进行了有效的尝试。论文得到钢铁物流企业生产管理系统项目的支持,对钢铁物流企业信息化建设以及电子商务的发展有一定的指导意义。

关键词：客户关系管理客户行为分析 web数据挖掘 SPSS Clementine

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基于web数据挖掘技术的个性化学习系统的设计与实现

基于Web数据挖掘技术的个性化学习系统的设计与实现

引用

作者：葛舜卿复旦大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、网络技术的飞速发展,以及人们需求的不断的深入,传统的web技术不再能满足人们个性化发展的要求。在传统的web学习模式中,用户web信息获取都是被动的,所有人接收的信息都是统一的信息,而无法根据用户特点展示web中的信息... 详细信息

随着计算机技术、网络技术的飞速发展,以及人们需求的不断的深入,传统的web技术不再能满足人们个性化发展的要求。在传统的web学习模式中,用户web信息获取都是被动的,所有人接收的信息都是统一的信息,而无法根据用户特点展示web中的信息,这就导致了对用户有用的web信息无法准确的发送给所需要的用户,用户也获取不到自己想要的web学习信息。因此针对不同用户而进行个性化的学习内容的推送,成了新的需求方向,与传统的教学模式相比,基于web的远程教育不受时空环境的限制,使终身教育成为可能。本论文从理论和技术两个方面深入探讨了如何构建一个真正的网络个性化的学习支持系统。在基于web的远程教育中存在着大量的有用信息。例如,web日志中存在的Log信息能够获知访问用户访问页面的序列、用户访问系统的IP地址、一定的时间段内系统的访问量以及用户访问过程中系统的出错记录等等；此外,大多数在线系统在使用过程中需要用户注册系统,这就使得系统中存在大量的注册和选课信息。这些信息对于网站资源的重组、个性化学习与行为分析有着重要的意义。针对web日志的利用,本文介绍了如何对日志进行预处理形成会话,然后利用关联规则Apriori算法发现用户的频繁访问项目集以及访问规则,并对其过程进行了实现。同时,通过对现有数据集的实验,讨论了算法的有效性以及运行参数的设置问题。针对学生的选课数据,本文首先根据学生选修的课程信息计算了学生之间的相似度,在此基础上,利用现有的复杂网络中的聚类技术对学生进行了聚类,并对聚类结果进行了分析和讨论。基于web的网络教育改变了传统教学模式,使学习方式更加灵活,学生可以自主选择学习内容与学习时间,使学习更有效率和针对性。对于学校而言,这种教学模式可以优化学校教学资源,同时通过网络教学可以实时获取学生的需求以及学生的学习特征,从而为进一步探索新教学提供基础。

关键词：远程教育 web数据挖掘日志挖掘关联规则聚类算法林

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关于web数据挖掘中HITS算法的研究

关于Web数据挖掘中HITS算法的研究

引用

作者：黄隽毅大连理工大学

学位级别：硕士

Internet是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心，它提供了各种各样的信息服务。与此同时，如何从Internet所提供的浩如烟海的信息中获取所需信息或是从中提取出有用知识便相应的成为一个迫切需要解决的问题。将传统的数据挖... 详细信息

Internet是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心，它提供了各种各样的信息服务。与此同时，如何从Internet所提供的浩如烟海的信息中获取所需信息或是从中提取出有用知识便相应的成为一个迫切需要解决的问题。将传统的数据挖掘技术和web结合起来，进行web数据挖掘成为解决这一问题的一条重要途径。本文首先论述了数据挖掘技术在web中应用的各个方面，包括其分类、技术、发展状况、前景和研究方向，以及web数据挖掘技术在搜索引擎中的应用，并讨论了XML为web数据挖掘带来的新变化与转机。 web结构挖掘是web数据挖掘的一个重要方面，其重点在于信息检索，链接分析技术在该领域中扮演着极为重要的角色，并已经被成功的用于分析web超链接数据来确定权威的信息源。在各种对网页进行链接分析并提取分组的算法中，HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)算法是应用的最为广泛的。本文对HITS算法进行了重点讨论，在实验的基础上对传统HITS算法易产生主题偏移问题这一缺点进行了分析，并针对这一问题，使用根集向量投影法和基本集缩减法对HITS算法加以改进，接着在根集向量投影法的基础上，又提出了根集向量加权投影法和基本集向量加权投影法进行进一步改进，以更好的实现权威网页搜索。本文对改进后的HITS算法与传统HITS算法进行了实验比较，发现根集向量投影法可以有效的避免主题偏移现象，基本集缩减法可以大大的缩减算法运算量，而根集向量加权投影法和基本集向量加权投影法则可以在使权威网页的提取结果更为合理的基础上，有效提高算法的灵活性。

关键词： web数据挖掘 Authorities Hubs HITS算法根集向量投影法基本集缩减法根集向量加权投影法基本集向量加权投影法

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在电子商务中应用web数据挖掘的研究

在电子商务中应用Web数据挖掘的研究

引用

作者：黄玲湖南大学

学位级别：硕士

互联网的应用使数据增长速度惊人,智能手机、平板电脑、云空间、物联网的推进,促使数据膨胀问题更加严峻。经济全球化需企业家敢于表现,吸引客户注意力,服务好客户,与客户达到互利共赢。而这表现的平台便是利用互联网的电子商务网站。... 详细信息

互联网的应用使数据增长速度惊人,智能手机、平板电脑、云空间、物联网的推进,促使数据膨胀问题更加严峻。经济全球化需企业家敢于表现,吸引客户注意力,服务好客户,与客户达到互利共赢。而这表现的平台便是利用互联网的电子商务网站。可是平台里依旧有历史遗留问题,即“数据亿万万,价值找不到”。数据如同改革开放,也需要开放,即流通。流通应该顺应时代与技术发展要求,因为拒绝数据意味着拒绝财富。数据“4V”时代已经来临,即数据的“大量化(Volume)、多样化(Vaviety)、快速化(Velocity)、价值化(Value)"、门户站点商情广告、网上银行支付结算、搜索引擎社交网络等多种类型的电子商务以数据的形式正改变着人们的生活。对于激增的存储数据量,剧增的数据复杂度,数据的分析研究者们突破重重困境,找到行之可行的方法,将数据的价值挖掘出来,以帮助数据拥有者能从大量的数据中寻找某些规律性以辅助决策。这个方法便是数据挖掘技术。电子商务是未来经济发动机,在电子商务中运用数据挖掘推荐页面是企业向世界全面展示形象和产品、寻找合作伙伴和扩大销售规模的最佳途径。本文通过数据挖掘技术在新兴的电子商务推荐系统领域的应用进行了初步研究。本人主要完成如下工作：一是系统的论述了目前国内外数据挖掘、电子商务及推荐系统研究的现状。二是简述了在电子商务企业中应用web数据挖掘技术。三是阐述了在推荐系统中运用的推荐算法与技术。四是改进推荐Apriori算法,设计了一个基于web数据挖掘的电子商务推荐系统。推荐系统是本论文的重点。在推荐系统设计之前,先是对推荐系统进行可行性分析,然后是分三大模块对推荐系统进行设计。这三大模块分别是数据访问模块、系统架构应用模块和交互用户模块。接下来对这三大模块进行细分,详细设计了组成数据访问模块的数据收集模块和数据预处理模块,组成系统架构应用模块的OLAP系统架构模块和基于B/S服务的数据挖掘系统模块,及组成交互用户模块的在线推荐模块与模式应用模块。在系统架构应用模块中运用了改进后的Apriori算法,实现关联规则的推理,确定关联页面,形成推荐集。在用户交互模块中显示运行算法后的运行界面,展示推荐系统的个性化服务。虽然在电子商务推荐系统中运用数据挖掘技术能够为商家带来大量的经济价值和利益,但它也是一把双刃剑。商家在收集大量的数据的同时,又面临着数据处理、使用、保管和安全等方面的新挑战。如何有效保护消费者个人的隐私安全等,如何真正利用数据挖掘提升企业的价值,如何在移动互联网时代让更多的数据以非结构化的形式出现,数据挖掘发展还任重而道远。

关键词： web数据挖掘电子商务 Apriori算法推荐系统

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面向校园网日志分析的web数据挖掘技术研究

面向校园网日志分析的Web数据挖掘技术研究

引用

作者：尚蓉蓉西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网发展的日趋成熟，人们淹没在充斥着各种各样信息的世界中，面对着纷繁复杂的信息世界却无法有效的选择、吸收和消化信息，陷入了所谓的“信息过载”。无处不在的信息资源的普遍性又增加了人们从大量繁杂信息中寻找自己感兴趣... 详细信息

随着互联网发展的日趋成熟，人们淹没在充斥着各种各样信息的世界中，面对着纷繁复杂的信息世界却无法有效的选择、吸收和消化信息，陷入了所谓的“信息过载”。无处不在的信息资源的普遍性又增加了人们从大量繁杂信息中寻找自己感兴趣的数据和信息的难度，用户无法有效的选择可以高效搜索自己所需信息资源的方法和工具，又会陷入“信息迷失”现象中。此外，目前检索网上信息的主要手段还是利用搜索引擎来检索，由于大部分搜索引擎都不具有主动性搜索的特点，与用户的交互极少甚至没有，忽略了用户的兴趣偏好和用户需求的差异，因此，基于搜索引擎的普遍检索无法有效的解决“信息过载”和“信息迷失”现象。随着信息技术水平的不断发展和成熟，从海量数据中抽取潜在的、用户感兴趣的知识成为数据挖掘领域中一个非常重要和有意义的研究课题。web数据挖掘是将数据挖掘和万维网这两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题。一般来说，web挖掘的研究领域包括web内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘。本文系统的阐述了从数据挖掘、web数据挖掘到web日志挖掘的整个过程，web数据挖掘的预处理、web日志模式发现以及web日志模式分析等技术过程，在简要的论述web日志挖掘的概念、研究内容、关键技术和目前国内外研究状况的基础上，针对我校网站的访问日志，采用数据挖掘技术进行数据分析，重点研究了web日志挖掘的数据预处理的改进，在理论改进的基础上提出了具体的实验方案，并设计了基于校园网日志分析的web数据挖掘系统，从而找出用户访问规律和内容喜好，为改进校园网的网站结构和内容提供了决策支持和依据，并通过实验验证了本研究所设计的web数据挖掘系统的有效性和可行性。论文所做的主要工作是：首先介绍了本文所做研究的现状及趋势，国内外目前对web日志挖掘研究的情况，然后阐述了数据挖掘和web数据挖掘以及web日志挖掘的基本概念和相互之间的联系。接下来分析了web日志挖掘过程中的数据预处理技术，基于对传统数据预处理阶段中各项任务的完成方法和利用技术进行详尽的分析，然后提出了更新的数据与处理技术，即Frame页面过滤技术，并采用基于ID3算法的技术改进Frame页面过滤技术，最后利用实际的网站模型进行了验证，实验结果表明本文研究的算法在不破坏数据预处理精确度的前提下有效的提高了数据与处理的效率。

关键词： web数据挖掘 web日志挖掘数据预处理个性化推荐

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基于web数据挖掘的专业数字图书馆系统

基于Web数据挖掘的专业数字图书馆系统

引用

作者：张丽茹西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着通信工程领域的技术进步和信息化建设进程的加快,中国电子科技集团公司某研究所根据自身的实际业务和管理情况,迫切需要借助宽带网络、海量存储和数据挖掘技术,构筑一个具有资源高度整合的,以电子与通信导航工程技术特色专业信息资... 详细信息

随着通信工程领域的技术进步和信息化建设进程的加快,中国电子科技集团公司某研究所根据自身的实际业务和管理情况,迫切需要借助宽带网络、海量存储和数据挖掘技术,构筑一个具有资源高度整合的,以电子与通信导航工程技术特色专业信息资源网络服务为核心的海量知识中心,实现专业信息资源的高度共享。通信工程技术专业数字图书馆的建设,能够为自主发展我国的电子与通信工程技术提供强大的信息资源保障。本文首先从图书馆数字化的业务现状切入,指出了当前数字图书馆发展存在的问题,提出了专业数字图书馆系统的需求,之后结合现实情况从基于内网镜像资源库web挖掘的异构信息资源整合、基于互联网站web挖掘的竞争情报应用、基于统一元数据检索的数字图书馆服务平台三个方面提出了对基于web数据挖掘的专业数字图书馆的需求,分四个层次(资源层、数据层、功能服务层、用户界面层)总体设计了通信工程数字图书馆;在详细设计中就异构信息资源整合与统一检索、基于互联网web挖掘的竞争情报服务技术、基于统一元数据检索的数字图书馆服务平台三个问题进行了分析设计;最后对系统进行了布署与实现,检验了系统应用成效。通信工程数字图书馆系统采用结构包容型元数据库设计技术解决了异构资源兼容性统一存储问题,采用镜像资源认证代理和原文寻址技术解决了全文资源的分布式存储和集中利用问题,采用基于文本表达式的数据挖掘和聚类技术解决了情报资源的人工分类标引问题,是一套信息资源密集型专业信息全文检索综合服务系统,是专业信息资源存储、流通、整合和服务的综合平台,不仅为电子行业以及通信工程领域提供了可资利用的丰富专业信息资源,对我国通信与电子技术领域的战略决策、规划和计划的编制、课题研究立项、创新与科技进步等活动中所需要的知识和信息提供敏捷的支持和保障;而且作为专用软件平台,还可为其他专业领域的科研和教育部门提供搭建自己的信息资源服务平台的能力。

关键词： web数据挖掘异构信息资源统一元数据检索竞争情报

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基于web数据挖掘的微博用户特征研究

基于Web数据挖掘的微博用户特征研究

引用

作者：杨嘉巍西安理工大学

学位级别：硕士

Intemet网是当今世界上具有最密集和最丰富资源的地方,也是人们获得信息的重要场所。互联网改变了传统的营销模式,在现代电子商务模式下,改进与提高企业与客户之间的关系成为客户关系管理的重点研究内容。分析用户特征变成企业关注的重... 详细信息

Intemet网是当今世界上具有最密集和最丰富资源的地方,也是人们获得信息的重要场所。互联网改变了传统的营销模式,在现代电子商务模式下,改进与提高企业与客户之间的关系成为客户关系管理的重点研究内容。分析用户特征变成企业关注的重点所在,企业需要获取与客户相关的所有信息,并且依据这些适时地改变企业的营销策略。　　在网络贸易快速发展的今天,对客户行为的分析的变得越来越重要。怎样维持企业的现有用户、挖掘潜在的用户;怎样对用户成功的实现交叉或关联销售,怎样避免用户的作弊行为,这些问题是决定电子商务成败的关键。然而作为一个最新的信息分析技术,web数据挖掘刚好能够变成企业更好地解决电子商务问题的方法。　　本文研究了微博用户之间的关系和行为特征,包括用户之间关系联系、用户的聚类分类以及用户行为特征等;通过一些数据的分析对比,阐明用户分类、用户行为特征分析的含义、用户社区划分的研究。并且讨论了web数据挖掘的几种方法、数据集的收集以及web数据挖掘在用户关系和用户特征中的使用。在此基础上,分析了基于web挖掘的用户关系和行为特征,利用SAS等数据挖掘建模软件对微博用户数据进行用户关系和用户行为分析建模,通过对数据的聚类和关联分析等发现用户特征帮助微博企业进行针对性营销,提高微博企业竞争力。研究web数据挖掘技术在用户行为特征分析上的优势。通过对微博用户相关资料和信息进行研究再对用户进行分类以及对不同用户进行特征挖掘,主要采用kI均值聚类算法对微博用户进行细分分类,完成了模型的建立与实现,并根据用户属性挖掘出普通用户和VIP用户所属地区的差异,为微博用户提供了一种实用并且高效的分析方法,挖掘普通用户和VIP用户特征,分析用户关系模型,对用户进行社团分类。以便微博企业针对不同的用户进行个性化服务,合理的分配服务资源。

关键词：微博用户行为特征 web数据挖掘 kI均值聚类关系模型

来源：评论

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基于web数据挖掘的个性化搜索引擎研究

基于Web数据挖掘的个性化搜索引擎研究

引用

作者：马恩穹南京理工大学

学位级别：硕士

从web上查找资源已成为人们获取信息的主要方式,但是web上的信息数量巨大,人们必须使用有效的信息检索工具才能从海量的数据中找到自己所需的资源,搜索引擎是使用最广泛的信息检索工具。搜索引擎研究综合性较强,与它相关的学科包括信息... 详细信息

从web上查找资源已成为人们获取信息的主要方式,但是web上的信息数量巨大,人们必须使用有效的信息检索工具才能从海量的数据中找到自己所需的资源,搜索引擎是使用最广泛的信息检索工具。搜索引擎研究综合性较强,与它相关的学科包括信息检索、数据库、数据挖掘、人工智能、分布式处理、自然语言处理等。目前的搜索引擎不足之处是缺乏个性化的查询,个性化的查询是指针对不同的用户,搜索引擎根据用户的兴趣返回适合该用户的搜索结果,而不是对所有的用户返回相同的结果。个性化的查询是搜索引擎今后发展的一个主要方向。本文首先简单介绍了个性化搜索引擎的国内外研究现状,并详细讨论了个性化搜索引擎的相关技术,包括web数据挖掘、信息检索模型和个性化搜索引擎模型等。其次,在对用户兴趣模型深入探讨的基础上,提出了一种基于概念的用户兴趣模型,该模型首先提取搜索结果中的概念,并计算概念之间联系的紧密度,形成概念联系图,最后根据用户的点击使出现在点击中的概念得到较高的权值,以概念权值的高低区别用户兴趣的大小。接着,讨论了基于链接的查询聚类算法,并针对该算法的不足提出了一种基于概念的聚类算法,基于概念的聚类算法根据用户兴趣模型建立查询-概念二分图,然后计算图中查询顶点间的概念相似度,并将概念相似度最高的查询顶点进行合并以实现聚类。最后,设计实现了一个基于web数据挖掘的个性化搜索引擎系统,对系统的个性化查询进行了测试,并对比分析了链接聚类和概念聚类的实验结果。

关键词： web数据挖掘搜索引擎个性化二分图聚类

来源：评论

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基于web数据挖掘的鲜花市场研究与应用

基于Web数据挖掘的鲜花市场研究与应用

引用

作者：邓远飞昆明理工大学

学位级别：硕士

随着数据库技术和计算机网络的迅速普及,在大数据时代下,如何通过数据挖掘技术手段,挖掘大数据下的深层次关系,让营销更准确、更有效已经成为热点话题。我国花卉产业伴随着改革开放的脚步不断成长扩大,但目前花卉电子商务应用仍处于探... 详细信息

随着数据库技术和计算机网络的迅速普及,在大数据时代下,如何通过数据挖掘技术手段,挖掘大数据下的深层次关系,让营销更准确、更有效已经成为热点话题。我国花卉产业伴随着改革开放的脚步不断成长扩大,但目前花卉电子商务应用仍处于探索发展的初级阶段,因此,数据挖掘技术应用在花卉电子商务领域更具有应用价值。本文针对花卉电子商务的行业特点,结合了爬虫技术、数据库技术、描述统计分析、文本挖掘和文本可视化技术,以花卉电子商务为切入点,以中国网上花城网站为研究对象,透过鲜花产品相关因素的分析来了解花卉市场,分析该网站的销售产品分类、价格、花语特点等,挖掘出网站产品的分类布局,产品价格配比分布、不同产品的花语特点等隐含数据信息,为花卉企业进行精准营销与决策提供数据支撑。本文通过介绍相关研究的背景与目的,概述相关研究的发展现状与技术,分别对数据抓取与存储,数据整理,数据分析与文本挖掘三个阶段进行研究,并给出经过结构化处理后存储在MySQL数据库的表结构以及一些核心R语言程序算法的代码。首先,本文通过对目标花卉web网站进行多层解析,使用XPath定位抽取相关的产品信息,存储进MySQL数据库中。然后,对半结构化数据和文本数据进行数据整理。其中,半结构化数据处理包括去除重复、去除噪音、数据类型转换、缺失值处理等操作,文本数据预处理包括中文分词、转换文本和生成词项-矩阵等操作。最后,数据分析与文本挖掘。对结构化数据进行频数分析与交叉分析,了解数据的基本分布特征,分析变量之间关系,使用卡方检验进行假设验证。文本数据经过文本预处理后,实施关联分析与聚类分析,通过可视化技术展现词云图、词项网络图和聚类树状图,对结果进行概括总结。

关键词： R XPath 数据抓取 web数据挖掘文本挖掘文本可视化

来源：评论

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贝叶斯网络在web数据挖掘中的研究及应用

贝叶斯网络在Web数据挖掘中的研究及应用

引用

作者：竹勇南昌航空大学

学位级别：硕士

随着Internet的迅猛发展，如何在web这个全球最大的数据集合中找到有价值的信息，并从中提取出知识内容已经成为目前数据挖掘、信息检索和知识管理等研究领域的重要课题。web挖掘是指对web文档的内容、web上可利用资源的使用情况以及资... 详细信息

随着Internet的迅猛发展，如何在web这个全球最大的数据集合中找到有价值的信息，并从中提取出知识内容已经成为目前数据挖掘、信息检索和知识管理等研究领域的重要课题。web挖掘是指对web文档的内容、web上可利用资源的使用情况以及资源之间的关系进行分析，从中发现有效的、新颖的、潜在有用的、并且最终可理解的模式。作为机器学习主要技术之一的贝叶斯网络表示了世界中客体间的因果联系与条件概率分布，其所蕴涵的不确定性知识及规则是进行不精确推理的主要工具。它的结构就蕴涵了规则，而伴随各节点的条件概率则表达了某种知识。贝叶斯网络在统计学、决策分析、人工智能等领域已有越来越多的应用。由于XML能够使不同来源的结构化的数据很容易地结合在一起，因此使搜索多样的不兼容数据库能够成为可能，从而为解决web数据挖掘难题带来了希望。本文以股票数据的抽取为例介绍了一种运用XML技术对web上数据抽取与存储的方法。该方法不需开发人员掌握属于特定系统的专门查询语言，对目标web页面的简单更改有一定的处理能力，而且对于不同页面的不同数据的抽取只需对XSL变换代码进行少许更改。在对贝叶斯统计方法、基于KL距离和相互信息方法、基于最小描述长度原理等评分函数方法进行详细的推导、分析后，本文提出了一种附加复杂度约束条件的最大信息熵评分函数，并设计了一种基于模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法。通过此算法使用股票历史数据分析训练出网络的拓扑结构，并学习得到网络各节点的条件概率表，用得到的贝叶斯模型预测股票的价格走势及股票价格的浮动区间。

关键词： web数据挖掘贝叶斯网络知识管理机器学习人工智能 XML技术

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