基于Web使用挖掘的资源网站优化

如何实现网站结构优化与个性化服务是当前教学网站建设的两大热点,Web挖掘则是解决这类问题的最有效的方法.文章提出了基于Web使用挖掘的教学资源网站优化体系结构的框架模型,具体介绍了离线分析与在线处理两个阶段的实现过程.     

一种基于XML的Web数据挖掘模式

互联网的广泛应用使Web数据挖掘成为当前数据挖掘研究的热点,而Web数据的结构却使对其所进行的数据控制十分复杂,XML的出现为Web数据挖掘技术提供了一个很好的入口。本文分析了XML文档的数据结构,提出一种经由HTML文档转换成XHTML并最终由XSL所决定的XML文档的Web数据挖掘模式。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

本文介绍了Web数据挖掘技术的概念,分析了Web数据挖掘的类型,给出了电子商务中进行Web数据挖掘的方法,最后提出了Web数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

Web数据挖掘技术模型分析

研究和分析Web数据挖掘技术模型具有重要的作用和意义,本文主要分析Web数据挖掘技术以及该技术模型目前发展所面临的严峻形势,阐述了Web数据挖掘技术基本类型、技术特点以及技术的重要性.针对Web数据挖掘技术在电子商务方面的应用进行研究,取得很好地应用效果.XML技术在Web数据挖掘技术模型中的应用,为非技术人员研究工作提供了新的方向和思路.     

基于Web的数据挖掘

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现。基于Web的数据挖掘,是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识,分析了Web挖掘技术的概念、特点、技术等,着重讨论了XML技术与Web挖掘的关系以及Web挖掘中需进一步研究的课题,并介绍了3种比较成熟的Web挖掘产品。     

评测Web使用分析中会话识别的准确度

目前用于用户会话识别的方法主要有两类:基于时限的会话识别和与拓扑结构(超链接)结合的会话识别,这两类方法都是在用户识别的基础上对用户活动作出猜测而得到的。该文提出了一套用于对这些启发式方法所获得的数据的准确程度进行量化的评测系统,不同的估测方法反映不同的数据挖掘应用的需要。最后通过一个实际站点的数据说明了评测系统的识别结果是准确的。     

电子商务中的web数据挖掘应用研究

电子商务改变了人们对商品购买过程的传统观念,提高了购买过程的效率和质量。随着电子商务的蓬勃发展,同行业的竞争也日益增大。电子商务的竞争目的是保持客户数量递增,减少客户流失。研究人员把Web数据挖掘理论应用到电子商务平台,通过对网络日志、用户信息等数据的挖掘,推算出用户的隶属类群、偏好特点及其个性取向等信息。     

基于Web挖掘的数字图书馆个性化技术探究

通过对Web挖掘技术的分析和研究,介绍了Web挖掘在数字图书馆中的应用,提出基于Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘的数字图书馆个性化服务体系.     

基于Web挖掘的电子商务个性化推荐系统

针对现有电子商务个性化推荐系统存在的不足,构建了一个基于Web挖掘的电子商务个性化推荐系统的整体架构模型,并采用了结合用户Web日志聚类和协同过滤的个性化推荐技术。可以有效地解决协同过滤技术所面临的数据稀疏和冷启动问题,提高推荐结果的准确性和有效性。     

Web挖掘技术在搜索引擎中的应用与实现

介绍W eb挖掘技术及搜索引擎相关知识,并通过PageRank-pro W eb结构挖掘器和页面解析器中文分词两个实现来描述W eb挖掘技术在搜索引擎中的实现过程。     

略论矿业权和土地使用权的关系

矿业权是一种准用益物权。研究矿业权与土地使用权之间的关系,首先应当明确矿业权的准用益物权属性;矿业权和土地使用权之间是准物权与典型物权之间的关系。由于地理属性上的特点,矿业权与土地使用权密切相关,并且二者在权利归属、内容、流转和期限方面存在冲突。解决它们间的冲突,对于保护自然资源、稳定经济发展具有重要意义。未来我国修改《矿产资源法》时,应当注意从权利的设立、流转方式、保护手段等方面妥善处理好矿业权制度和土地使用权制度的衔接。     

自组织模式识别与经济预测

基于自组织数据挖掘方法与经济预测原则,提出了自组织模式识别方法。该方法的主要特点是在几个相似模式的合成中使用了数据分组处理方法自动合成技术,实际应用于经济预测时比传统意义上的预测方法方便。实例表明了它在经济预测中的有效性。同时,使用增加同类经济对象样本数据的方法,解决了样本数据不足的问题.     

网络数据挖掘在电子商务网站设计的应用

本文首先介绍了在电子商务网站设计中实施数据挖掘的必要性,接着介绍了数据挖掘的概念、基本流程与主要算法,然后阐述了网络数据挖掘及相关挖掘工具.最后给出了电子商务网站中网络数据挖掘过程的逻辑模型,并着重介绍了网络数据挖掘在电子商务网站中的具体应用。     

基于分布模型的层次聚类算法

提出了一种新的层次聚类算法,先对数据集进行采样,以采样点为中心吸收邻域内的数据点形成子簇,再根据子簇是否相交实现层次聚类。在层次聚类过程中,重新定义了簇与簇之间的距离度量,并以此为基础建立堆结构。利用估计数据点总体分布的思想,证明该算法将逼近最优解。实验结果表明,算法的聚类效果大大优于现有的聚类算法。     

数据挖掘技术在图书馆中的应用

随着图书馆信息的大量增长,如何提取表面上庞杂无序的信息的内在联系以供读者使 用成为当前的重要问题。数据挖掘就是这样一种技术,可以从大型数据库中挖掘先前未知的 、有效的、实用的信息,并使用这些信息丰富知识或做出决策。文章给出了数据挖掘在图书 馆业务中的应用, 运用分类分析技术对流通记录、检索请求进行分析,并以此分析出文献的 利用率。