检索结果-内蒙古大学图书馆

统计与决策 2005年第05S期21卷 124-125页

作者：涂智寿重庆工商大学

随着Internet和Intranet的飞速发展,web为商家提供了丰富的数据资源,web还包含了许多动态的超级链接信息,以及web页面的访问和使用信息.很多商家已经从传统的客户接待室转移到了商业网站上虚拟的客户大厅,而客户开始认识一个商家、认识... 详细信息

随着Internet和Intranet的飞速发展,web为商家提供了丰富的数据资源,web还包含了许多动态的超级链接信息,以及web页面的访问和使用信息.很多商家已经从传统的客户接待室转移到了商业网站上虚拟的客户大厅,而客户开始认识一个商家、认识其产品的第一站也变成了商业的网站,所以,大量的客户信息在商业网站上堆积.

关键词： web数据挖掘商业智能 Intranet Internet 应用商业网站 web页面数据资源超级链接客户信息市场环境商家认识访问虚拟

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web数据挖掘的原理、方法及用途

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现代图书情报技术 2002年第3期 51-53页

作者：高岩胡静涛中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016

web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对WWW资源进行挖掘的一个新兴的研究领域,本文介绍了web数据挖掘的基本概念,分类,并给出 web数据挖掘的基本原理,基本方法,最后指出 web数据挖掘的用途,展望了其美好的发展前景。

关键词：数据挖掘 web数据挖掘 web站点 web内容挖掘 web使用挖掘 web结构挖掘

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web数据挖掘与个性化信息服务中用户研究

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情报杂志 2004年第2期23卷 34-35页

作者：朱晓云淮阴工学院淮安223001

分析了个性化信息服务中用户研究的目的 ,介绍了web挖掘的概念及其分类 ,提出web使用记录挖掘 ,是获取真实的用户信息的有效途径和方法。

关键词： web数据挖掘信息服务个性化服务用户研究智能代理

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web数据挖掘在治安信息管理中的应用

Web数据挖掘在治安信息管理中的应用

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作者：许毅玟福州大学

学位级别：硕士

随着国家对信息化建设的重视,公安部党委已经把信息化体系建设列为工作的头等大事,并制定了相应的对策进行推动实施。在海量的信息源中提取和分析有效的治安信息,提高数据获取速度和信息的准确性,依靠传统的手工分析方法远不能解决类似... 详细信息

随着国家对信息化建设的重视,公安部党委已经把信息化体系建设列为工作的头等大事,并制定了相应的对策进行推动实施。在海量的信息源中提取和分析有效的治安信息,提高数据获取速度和信息的准确性,依靠传统的手工分析方法远不能解决类似问题,必须有专业的技术进行辅助处理。也只有这样才能是治安工作真正适应信息化发展趋势,充分发挥治安信息科学汇总、分析及管理,web数据挖掘就是针对研究此类问题而产生的技术。本论文主要解决利用web数据挖掘技术从杂乱无章,毫无关联的海量网络信息中获取有效数据,为治安机关提供准确、快捷的数据基础。论文主要从以下几个方面进行阐述：文章首先对当今数据挖掘及web数据挖掘技术进行概述,结合治安领域现状简单介绍web挖掘在治安领域的应用情况。同时根据治安领域使用web挖掘技术的要求,给出web数据挖掘应用于治安管理系统中的思路。接着对传统的Apriori算法、K-means算法以及决策树基础知识以及算法进行详细的阐述。重点结合治安领域信息特性和工作需求,对相关算法进行优化使其满足治安信息化建设的工作需要,并利用实例阐明优化算法在治安工作中的应用。在研究web数据挖掘技术在治安领域的应用情况后,结合现今治安信息化建设需求及治安机关日常工作要求,利用相关优化数据挖掘算法,从整体上对治安信息管理软件进行系统设计并实现,使其成为治安机关日常工作使用的科学分析工具,为治安工作带来实质性效益。总之,面对数据信息爆炸的现代社会,利用web数据挖掘优化算法为治安领域准确、快速的提供有效信息是本论文的主要研究目的。利用研究成果结合计算机技术转化为实际可行的分析工具,提高治安机关日常工作效率。利用先进web数据挖掘技术,促进治安信息化建设是时代的要求也是公安信息化革命趋势所趋,符合公安系统对信息管理工作的更高要求。

关键词： web数据挖掘数据库治安信息管理

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web数据挖掘中XML应用及关联算法改进

Web数据挖掘中XML应用及关联算法改进

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作者：张学冰山东大学

学位级别：硕士

面向web的数据挖掘是一项复杂的技术,web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。web上的信息五花八门,传统的Internet由各种类型的服务和数据源组成,包括WWW、FTP、Telnet等,现在有更多的数据和端口可以使用,... 详细信息

面向web的数据挖掘是一项复杂的技术,web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。web上的信息五花八门,传统的Internet由各种类型的服务和数据源组成,包括WWW、FTP、Telnet等,现在有更多的数据和端口可以使用,比如政府信息服务、数字图书馆、电子商务数据,以及其他各种通过web可以访问的数据库。 web上各种形式的文档和用户访问信息就构成了web数据挖掘的对象。根据挖掘对象的不同,我们将web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘、web用法挖掘。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,因而使搜索多样的不兼容的数据库能够成为可能,从而为解决数据挖掘难题带来了希望。 Apriori算法在关联规则领域有很大的影响力,然而由于需要过于频繁的扫描数据库及较大的空间消耗,仍然有需要改进的地方。通过对Apriori算法进行深入研究,本文提出了一种Apriori改进算法,通过比较分析,获得了较好的效率和性能。本文完成的主要工作如下: (1)完成了对基于XML的web数据挖掘的技术研究。本文通过对XML这种近几年出现的具有很大潜力的Internet数据交换技术的研究分析,提出了基于XML的web挖掘的新思路,并且完成了对XML的web挖掘系统的系统功能设计。 (2)实现了XML到数据库模式的转化工具。本文主要针对XML的DTD文档,提出了一系列从XML到关系数据库模式的转换算法,从而也就把基于XML的web数据挖掘与传统的基于关系数据模式的数据挖掘算法建立了联系。 (3)对Apriori算法进行深入分析,并提出了一种优化算法。

关键词： web数据挖掘关联规则 XML 文本挖掘 Apriori算法

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web数据挖掘在公共服务平台中的应用研究

Web数据挖掘在公共服务平台中的应用研究

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作者：丁小宝贵州大学

学位级别：硕士

公共服务平台是克服中小企业信息化建设资金、技术、人才短缺等问题，促进中小企业信息化的有效途径。缺少面向行业或细分行业用户个性化需求是公共服务平台的发展面临的问题之一。要解决此问题，需要强大的数据处理系统作为支撑，即利... 详细信息

公共服务平台是克服中小企业信息化建设资金、技术、人才短缺等问题，促进中小企业信息化的有效途径。缺少面向行业或细分行业用户个性化需求是公共服务平台的发展面临的问题之一。要解决此问题，需要强大的数据处理系统作为支撑，即利用平台web日志数据分析用户的浏览模式，为用户提供个性化的推荐页面；利用数据挖掘技术分析平台运行过程数据，调整平台运行机制，使得平台运行机制具备自适应性。\n 本文分析了公共服务平台对中小企业信息化的作用，对web日志挖掘技术进行了研究；从用户、门户网站管理者及平台自身角度出发，建立了一个页面个性化推荐系统，分析了该系统的用户信息处理模块和页面个性化调整模块的功能和结构；系统研究了web日志挖掘过程模型所要涉及到的算法实现问题；最后试分析了CAD/CAE技术应用公共服务平台的运行机制，利用URL/USERID聚类算法，开发、测试分析该平台页面个性化推荐系统的效果。\n 本文的主要创新点如下：通过web数据挖掘技术解决公共服务平台建设和运行所面临的问题，构建了基于平台的页面个性化推荐系统；提供了改进平台运行机制的方法。

关键词： web数据挖掘公共服务平台 CAD/CAE技术运行机制个性化推荐系统

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基于XML的web数据挖掘关键技术的研究

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计算机工程 2006年第20期32卷 43-44,77页

作者：崔建群何炎祥郑世珏吴黎兵华中师范大学网络与通信研究所武汉430079 武汉大学计算机学院武汉430072

由于存在着大量的在线信息,WWW成为数据挖掘的热点。该文介绍了web网页的数据挖掘技术,提出一种基于XML的web数据挖掘模型,阐述将半结构化HTML文档转换成良构的XML文档的原因,并给出基于HTMLTide库的转换代码,介绍了利用XML技术从web网... 详细信息

由于存在着大量的在线信息,WWW成为数据挖掘的热点。该文介绍了web网页的数据挖掘技术,提出一种基于XML的web数据挖掘模型,阐述将半结构化HTML文档转换成良构的XML文档的原因,并给出基于HTMLTide库的转换代码,介绍了利用XML技术从web网页析取数据的关键技术,包括XHTML、XSLT和XQuery等,对web数据挖掘的其他方面如数据检验和集成作了一定的探讨。

关键词： web数据挖掘 XML模型关键技术

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web数据挖掘在网上书店个性化推荐系统中的应用研究

Web数据挖掘在网上书店个性化推荐系统中的应用研究

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作者：王世云辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

随着网络信息技术的迅速发展,在享受网上购物便捷的同时也面临了信息过载的困境,如何在大量信息中寻找到感兴趣的、有价值的信息,个性化推荐技术应运而生,个性化推荐可以根据用户的兴趣特点和购买行为向用户推荐感兴趣的信息和商品,使... 详细信息

随着网络信息技术的迅速发展,在享受网上购物便捷的同时也面临了信息过载的困境,如何在大量信息中寻找到感兴趣的、有价值的信息,个性化推荐技术应运而生,个性化推荐可以根据用户的兴趣特点和购买行为向用户推荐感兴趣的信息和商品,使用户享受“一对一”的信息服务,是未来信息服务发展的趋势。本文详细介绍了个性化推荐的主要算法,协同过滤技术是目前最成功的推荐技术之一,但随着站点结构、内容的复杂度和用户人数的增加,协同过滤技术的一些缺点也暴露出来,个人用户对商品的评价不过占评价中的1%～2%,造成评估矩阵数据相当稀疏,难以找到相似用户集,导致推荐效果大大降低,针对这种情况,提出了改进的协同过滤算法:基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法,主要利用关联规则算法和聚类算法进行推荐,重点把聚类算法作为关联规则算法的预处理,对数据先做一次聚类分析分成多个类,在类中运用关联规则算法寻找相似用户,可以提高推荐的准确率,并通过实验进行了验证。基于web数据挖掘的个性化推荐系统,主要分为离线和在线两部分,离线部分对数据预处理模块和模式挖掘模块进行模式分析,在线部分主要利用离线部分提供的模式对在线用户进行推荐。最后通过实验模拟了网上书店推荐的过程,并通过实验比较了本文改进算法具有较好的推荐质量。最后并把个性化推荐应用到网上书店网站中。

关键词：协同过滤 web数据挖掘关联规则项目聚类个性化推荐

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web数据挖掘在远程教育中的应用

Web数据挖掘在远程教育中的应用

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作者：李鹏程北京工业大学

学位级别：硕士

通过网络互联计算环境是推动教育组织结构、教学模式、教学内容变革的革命性推动力量,基于web的网络教育成为教育信息化发展的重要方向。web挖据在远程教育中的应用探索运用数据挖掘的关联分析方法,在Microsoft VisualStudio2005开发环... 详细信息

通过网络互联计算环境是推动教育组织结构、教学模式、教学内容变革的革命性推动力量,基于web的网络教育成为教育信息化发展的重要方向。web挖据在远程教育中的应用探索运用数据挖掘的关联分析方法,在Microsoft VisualStudio2005开发环境下,分析、设计和实现针对远程学生进行人性化、个性化、定制化学习所需的学生特征行为分析算法系统,解决根据学生的行为特征进行有效教育资源投送的挑战性问题。本系统的建设主要特征是通过对学生使用web行为特征的挖掘,构建以学生为中心教育模式变革,解决传统远程教育中,学习资源良莠不齐、简单堆砌、过度泛滥；对基础薄弱的学生指导性不强；对所有学生“一视同仁”,不能因材施教的教育弊端。\n 本论文描述web数据挖据在远程教育中应用,即根据众多学生大量网络学习记录提取学生行为特征的分析算法系统的设计和实现。系统包括对web日志中log信息采集获取的子系统,对原始数据进行筛选、过滤和清洗的数据预处理子系统,和运用数据挖据关联学习算法进行学生特征行为挖掘的算法子系统。首先,在对学生行为特征分析领域问题深入理解的基础上,运用结构化分析方法,提出了分析算法系统的分析模型及体系结构；其后,在分析和设计模型的基础上,重点描述基于数据挖掘关联学习算法的具体实现方法,及其在远程教育系统中应用。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。本系统实现了运用远程教育系统中存在着大量的有用信息(用户访问页面的序列、用户访问系统的来源、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),针对学生的选课问题,进行网站教学资源的配置、重组与个性化设计,建立起能够根据学习者行为信息不断变化的系统,提供更加完善的远程教学服务。\n 本系统的特色是首次提出了通过远程学生的选课记录,进行学生之间的行为相似度的计算,运用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。

关键词：远程教育 web数据挖掘日志挖掘关联规则聚类算法

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web数据挖掘在CRM中的应用研究

Web数据挖掘在CRM中的应用研究

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作者：徐强哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

随着互联网的迅速普及，电子商务以前所未有的速度发展，企业客户关系管理也面临着一场划时代的革命。在这种新的商务模式下，改善和提高站点与客户关系的客户关系管理成为核心重点。电子商务中CRM的本质在于通过WWW的渠道，在营销、销... 详细信息

随着互联网的迅速普及，电子商务以前所未有的速度发展，企业客户关系管理也面临着一场划时代的革命。在这种新的商务模式下，改善和提高站点与客户关系的客户关系管理成为核心重点。电子商务中CRM的本质在于通过WWW的渠道，在营销、销售、服务和支持四个方面与客户建立良好的关系，从而提高企业收益。在电子商务发展过程中，CRM的问题愈演愈烈，如何提高客户忠诚度保持住客户，如何实现交叉销售等成为电子商务成败的一个关键问题。而web数据挖掘刚好向站点企业提供了在电子商务中更好地运作CRM，建立良好客户关系的一种解决方法。本文通过将web数据挖掘技术应用于CRM中，对客户数据能够进行有效的研究分析，从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息，从而为企业决策提供依据。本文主要从以下几个方面进行分析研究： (1)结合电子商务理论，研究在电子商务环境下web数据挖掘过程的基本步骤、分类方法以及研究意义，并从数据预处理方面分析其研究的必要性，为进一步应用于企业CRM奠定基础。 (2)坚持“以客户为中心”的CRM指导思想，在web框架下，通过研究客户对企业商务网站的访问浏览，提取与客户相关的点击流数据、页面浏览信息、web购买数据并结合网络服务器和客户端日志信息，作为web环境下的CRM分析数据源。 (3)在对企业客户web信息访问的研究基础上，综合运用传统数据挖掘的技术来分析企业客户购买行为、兴趣偏好以及客户分类，具体阐述了关联规则的相关概念，并应用Apriori算法来进行分析研究。 (4)针对网络数据的动态性，从客户身份识别和网络异构数据源的处理角度来阐述web数据挖掘应用的难点和问题。

关键词： web数据挖掘电子商务客户关系管理关联分析

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