面向电子商务的Web挖掘系统模型研究

在电子商务网站中,Web使用挖掘可以通过分析Web日志等数据源来获取与用户访问模式相关的信息。本文主要研究电子商务中的Web挖掘技术,提出一个面向电子商务站点的Web挖掘系统模型。     

电子商务个性化服务与Web使用挖掘技术

文章首先从经济环境、网站策略需求、企业经营方式3个角度提出电子商务应该具备个性化的经营模式;其次介绍了Web使用挖掘技术的概念和步骤;最后探讨了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用策略。     

基于Web数据挖掘的电子商务网站个性化服务的研究

本文在阐述Web数据挖掘技术的定义和过程基础上,把Web数据挖掘应用到电子商务网站个性化推荐服务系统中,形成了基于Web数据挖掘的个性化服务电子商务网站模型,并对数据挖掘技术在个性化服务不同层面的应用进行分析。     

基于用户聚类的电子商务个性化推荐系统研究

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,有助于企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。本文基于Web挖掘的聚类技术,提出了一种电子商务中个性化推荐系统的具体实现方案。     

基于蚁群算法的群体用户兴趣导航路径发现

在电子商务的发展进程中,如何准确理解用户访问网站的行为是一个紧迫的问题.Web使用挖掘是解决该问题的重要研究方法.发现用户的兴趣导航模式是Web使用挖掘的一个重要研究领域,也是优化Web站点框架设计的根本方法.在本文中,我们把Web用户看成是人工的蚂蚁,应用蚁群算法来发现用户的导航模式.首先,建立了一个Web站点模型;然后基于蚁群算法和Web日志数据建立了一个用户导航模型;最后,设计了一个算法,将所有的访问用户视为整体来挖掘他们偏好的导航路径.实验结果表明该方法能准确反映出用户的浏览兴趣.     

Web挖掘在电子商务中的应用研究

主要介绍了Web挖掘的定义，并对日志挖掘进行详细的说明，介绍了常用的Web挖掘方法，本文还讨论了分类算法的实际应用，最后总结了Web挖掘在电子商务中的应用。     

Web挖掘在电子商务中的应用研究

主要介绍了Web挖掘的定义，并对日志挖掘进行详细的说明，介绍了常用的Web挖掘方法，本文还讨论了分类算法的实际应用，最后总结了Web挖掘在电子商务中的应用。     

基于Web信息挖掘的关联推荐算法研究与实现

使用Web数据挖掘技术对用户需求进行分析,其中实现Web信息个性化使用的是关联规则,这一规则能够为用户提供个性化服务,目前已成为Web应用技术的研究热点。该文分析了应用于个性化推荐的Web页面关联规则的特点,对Web数据挖掘技术常用的关联推荐算法进行探讨,内容主要涉及到Web数据挖掘技术、关联推荐算法的思路、算法分析。     

论电子商务中的个性化信息服务

本文简要介绍了个性化信息服务的概念以及电子商务中个性化信息服务的意义,分析了电子商务中个性化信息服务的类型,并结合Agent技术、RSS技术以及Web挖掘技术,详细探讨了电子商务个性化信息服务的实现.     

电子商务中Web页面个性化推荐系统的架构

电子商务中实现个性化推荐意味着一个用户访问Web站点时能够得到个性化的服务,网站根据用户的聚类特征,向用户在线推荐一些用户可能比较感兴趣的页面。本文给出了电子商务个性化推荐的系统结构,分析了在Web日志挖掘中应用协同过滤技术,讨论了Web页面的个性化推荐过程和推荐算法。推荐算法综合考虑了用户聚类中页面的权值和用户对页面的平均评价值两个推荐因素,实现在线页面的推荐。     

基于可信Web服务的电子商务应用集成模式研究

本文简要叙述了可信Web服务技术标准,重点分析了基于可信Web服务的电子商务应用集成模式并给出了一个应用实例。     

Web挖掘在网络广告定制中的应用

本文简要叙述了Web挖掘技术和网络广告的概念,重点研究了Web挖掘技术在网络广告定制中的应用。     

面向服务的动态旅游电子商务操作模式探讨

为满足人们个性化、多样化的需求,旅游电子商务建设由信息管理逐步转向信息服务,这要求旅游电子商务系统进行动态集成,实现自动化交易流程。本文分析了我国旅游电子商务的现状及现阶段一般操作模式,提出了基于Web服务技术的旅游行业动态电子商务模型,探讨了该模型的应用,为实现旅游行业信息服务提供了一种新的操作模式。     

浅析Web数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着电子商务发展的势头越来越强劲,面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。它能自动预测客户的消费趋势、市场走向,指导企业建设个性化智能网站,带来巨大的商业利润,可以为企业创建新的商业增长点。本文主要介绍了Web数据挖掘的概念和分类,并通过优化企业资源、管理客户数据、提高站点点击率、评估商业信用、确定异常事件五个方面来阐述数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。     

Web使用挖掘在网站优化中的应用研究

针对互联网用户访问Web服务器产生的日志,结合Web使用挖掘相关理论,采用Apriori算法挖掘用户的频繁访问模式.首先进行数据预处理以保证数据的质量及提高挖掘的效率;然后对预处理后的数据采用Apriori算法进行关联规则挖掘,找出其中的频繁访问模式;最后分析结果,总结规则,提出建议.     

Web数据挖掘在客户关系管理应用中的问题及对策

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题.本文从CRM和Web数据挖掘的概念入手,介绍了Web数据挖掘的工作流程以及Web数据挖掘在CRM中的应用.最后从几个方面讨论了Web数据挖掘在CRM应用中的问题及对策.     

电子商务技术研究及应用

电子商务正逐渐成为Internet商业化发展的重要内容之一.介绍了电子商务的系统框架及其关键技术,并讨论了电子商务技术的理论方法及应用研究的重要领域,包括基本框架、人机交互、企业与渠道的集成、基于Web的搜索与商业发展策略,以及谈判、契约和代理的理论与技术的研究,具有较大的理论和实际意义.     

基于Web服务的电子商务系统研究

Web服务是新一代电子商务解决方案的核心和关键,而动态电子商务是电子商务发展的目标。Web服务为动态电子商务业务流程提供了一致的信息交换与集成框架,从而支持着企业交易伙伴之间更为复杂的web交互与商务协作。动态电子商务强调程序对程序的交互作用,反映了在实时条件下实现应用动态集成的概念,是电子商务发展的目标。而Web 服务是其核心技术,通过它,企业可以将自身的电子商务组件化,然后根据商业流程对这些组件进行动态的组合和集成。     

Web2.0在电子商务中的应用及展望

Web2.0是相对Web1.0的一类新的互联网应用的统称。随着Web2.0浪潮的到来,互联网的面貌正以史无前例的速度改变着,"以客户为中心"的理念更符合经济规律与商业本质,分析了Web2.0的概念内涵,提出了基于电子商务环境下Web2.0的应用及发展趋势。     

LBS模式的个性化推荐技术在移动电子商务客户关系管理中的应用

移动电子商务是一种全新的互联网商业模式,在此模式下企业与用户的交流为企业带来海量的商业数据,是企业改善客户关系管理的重大优势。然而,如何有效的利用用户数据资源,挖掘潜在的客户价值信息,优化客户关系管理,已成为企业面临的重大挑战。本文介绍了移动电子商务的特点,分析讨论了基于LBS模式的个性化推荐技术及其对移动电子商务客户关系管理的作用及影响。