检索结果-内蒙古大学图书馆

随着网络技术和信息技术的飞速发展，信息个性化服务已成为网络环境下图书馆与各类信息服务机构所孜孜以求的工作目标。信息资源分布的广泛性给用户寻找感兴趣的信息增加了困难，用户难以更有效地发现自己所需的信息资源。个性化信息服务旨在解决互联网信息的复杂性、多样性和用户需求多样性之间的矛盾。使图书馆可以根据用户在信息需求上存在的差异，将信息或服务化整为零或提供定时、定量服务。个性化信息服务将成为未来数字图书馆技术发展的主要趋势。

关键词： web数据挖掘图书馆信息服务个性化服务用户需求

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Map／Reduce的改进选择算法在云计算的web数据挖掘中的研究

引用

计算机应用研究 2013年第2期30卷 377-379,395页

作者：方少卿周剑张明新铜陵职业技术学院安徽铜陵244000 常熟理工学院江苏常熟215000

针对目前在搜索方面的数据量大、搜索延迟的特点,提出了基于云计算的web挖掘的搜索模型。采用提出的基于Map/Reduce模型的改进型算法,通过仿真实验验证了该算法的可行性,在一定程度上减少了搜索的代价,提高了搜索效率。

关键词：云计算 web数据挖掘 Map Reduce

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

电子商务中web数据挖掘的应用研究

引用

中国商贸 2009年第8S期 68-69页

作者：丁宏伟赵永葆河北软件职业技术学院

当今互联网拥有海量的数据,如何对这些web上的数据进行挖掘提取有用的模式,辅助企业获得成功,是一个刻不容缓的问题。本文对web数据挖掘的基本内容和相应的技术作了介绍,并对web数据挖掘在电子商务中可应用的范围作了说明。

关键词： web数据挖掘电子商务

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

XML技术在web数据挖掘中的应用

引用

中国信息导报 2005年第1期 55-56页

作者：姚兴山南京大学信息管理系，江苏南京210093

面向web的数据挖掘是一个非常前沿的研究问题,其主要目标就是找出符合web的数据结构及相关模型.现在,人们通常把web的结构看作是半结构化的.面向web的数据挖掘首要解决的是寻找半结构化数据源模型问题.以XML为基础的新一代WWW环境是直... 详细信息

面向web的数据挖掘是一个非常前沿的研究问题,其主要目标就是找出符合web的数据结构及相关模型.现在,人们通常把web的结构看作是半结构化的.面向web的数据挖掘首要解决的是寻找半结构化数据源模型问题.以XML为基础的新一代WWW环境是直接面对web数据的,不仅可以良好地兼容原有的web应用,而且可以实现web中的信息共享与交换.

关键词： web数据挖掘 XML技术半结构化数据 web应用可扩展标记语言数据结构新一代研究问题前沿目标

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于web数据挖掘的图书馆UIS系统设计与实现

引用

现代情报 2006年第3期26卷 146-147,149页

作者：宜建军河北科技大学石家庄050018

基于web数据挖掘的图书馆UIS系统涉及到很多方面的内容,该系统利用web数据挖掘技术获取用户需求信息、用户咨询信息,再结合图书馆自己的综合数据库,并在互联网上利用电子邮件、短信等方式,来满足用户的需要,进行相应的用户关系管理。

关键词： UIS系统 web数据挖掘信息系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于web数据挖掘的旅游者网络用户行为及用户价值研究

基于Web数据挖掘的旅游者网络用户行为及用户价值研究

引用

作者：张书海广州大学

学位级别：硕士

“大数据”与“互联网+”的概念及应用在现阶段的旅游业中常被提及,许多企业一味盲目的追随潮流,而冷静思考在当下对多数旅游企业更切实可行的高效管理解决方案显得更为必要。对于在线旅游企业和逐渐触网的线下旅游企业来说,在资源分配... 详细信息

“大数据”与“互联网+”的概念及应用在现阶段的旅游业中常被提及,许多企业一味盲目的追随潮流,而冷静思考在当下对多数旅游企业更切实可行的高效管理解决方案显得更为必要。对于在线旅游企业和逐渐触网的线下旅游企业来说,在资源分配极度不均匀的竞争环境下,绝大多数旅游企业都很难再通过争夺优质资源赢得更多市场,因而需要通过提升运营效率以获取相对竞争优势。为了提升企业运营效率,面对旅游业及旅游企业积累丰富的用户行为等数据,利用数据挖掘的方法进行深入剖析,更快速高效,也更符合实际。文章首先对国内外涉及web数据挖掘、旅游者消费行为、用户价值等相关主题的理论基础进行梳理,以旅游者网络用户作为主要研究对象,界定了相关概念。其次,借助相关分析、因子分析法等多元统计方法以及聚类分析、生存分析等数据挖掘等方法,依据数据挖掘基本流程构建了旅游者网络用户行为及用户价值分析模型,模型的构建旨在提供分析的逻辑框架。最后,利用所建立的模型以蚂蜂窝旅行网为例对旅游者网络用户行为及用户价值进行实证研究。通过研究总结发现旅游者网络用户行为特征,其中女性用户对UGC类网站具有更高粘性,留存表现优于男性用户；整体用户在不同时间维度上存在不同的稳定性和波动性；在地域分布上符合旅游业及旅游客流的基本规律；经过聚类分析后得到的不同聚类类别之间的留存表现出了较大差异；并运用顾客终身价值CLV算法与用户留存函数得到可精确量化的用户价值,明确了用户运营资源的分配依据,能切实提升企业运营效率。

关键词： web数据挖掘旅游者网络用户用户行为用户价值

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于web数据挖掘的电子商务推荐系统研究

基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究

引用

作者：裴蕾同济大学

学位级别：硕士

电子商务因其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点在全球范围内得到普及和发展,它的规模也在进一步扩大。在电子商务为用户提供越来越多选择的同时,它的结构也变得越来越复杂,电子商务的发展面临这样一个新问题——一方面,用户对网络上... 详细信息

电子商务因其成本低廉、快捷、不受时空限制等优点在全球范围内得到普及和发展,它的规模也在进一步扩大。在电子商务为用户提供越来越多选择的同时,它的结构也变得越来越复杂,电子商务的发展面临这样一个新问题——一方面,用户对网络上提供的众多商品信息并非完全感兴趣,通常要通过多次浏览才能找到满足自己需求的商品;另一方面商家也不能全面的了解用户的个人需求,提供给用户的是千篇一律的界面,无法维护稳定的客户关系。缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。 web数据挖掘就是在这样的背景下与电子商务结合在一起的。web挖掘是从web文档和web活动中发现、抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。它将传统的数据挖掘技术和web结合起来,可以在多方面发挥作用,是数据挖掘领域的一个新的研究方向。基于web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。本论文的主要工作表现在以下几个方面: 1.分析了目前电子商务的现状和发展趋势,对web挖掘技术进行了介绍。 2.深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法。 3.在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进。 4.对基于聚类的协同过滤推荐系统的聚类算法进行了实现和评价。最后,本文对作者所完成的工作进行了归纳和总结,并讨论了将来进一步的研究方向。

关键词： web数据挖掘电子商务推荐系统协同过滤聚类分析 k-means算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：