web數據挖掘中文版

Ⅰ 論文翻譯，求存儲過程或者Web數據挖掘的英文版原文

INTRODUCTION: Parsing a natural language sentence can be viewed as making a sequence of disambiguation decisions: de- termining the part-of-speech of the words, choosing between possible constituent structures, and select- ing labels for the constituents. Traditionally, disam- biguation problems in parsing have been addressed by enumerating possibilities and explicitly declaring knowledge which might aid the disambiguation pro- cess. However, these approaches have proved too brittle for most interesting natural language prob- lems. This work addresses the problem of automatically discovering the disambiguation criteria for all of the decisions made ring the parsing process, given the set of possible features which can act as disambigua- tors. The candidate disambiguators are the words in the sentence, relationships among the words, and re- lationships among constituents already constructed in the parsing process. Since most natural language rules are not abso- lute, the disambiguation criteria discovered in this work are never applied deterministically. Instead, all decisions are pursued non-deterministically accord- ing to the probability of each choice. These proba- bilities are estimated using statistical decision tree models. The probability of a complete parse tree (T) of a sentence (S) is the proct of each decision (dl) conditioned on all previous decisions: P(T[S) = H P(dildi-ldi-2""dlS)" diET Each decision sequence constructs a unique parse, and the parser selects the parse whose decision se- quence yields the highest cumulative probability. By combining a stack decoder search with a breadth- first algorithm with probabilistic pruning, it is pos- sible to identify the highest-probability parse for any sentence using a reasonable amount of memory and time. The claim of this work is that statistics from a large corpus of parsed sentences combined with information-theoretic classification and training al- gorithms can proce an accurate natural language parser without the aid of a complicated knowl- edge base or grammar. This claim is justified by constructing a parser, called SPATTER (Statistical PATTErn Recognizer), based on very limited lin- gnistic information, and comparing its performance to a state-of-the-art grammar-based parser on a common task. It remains to be shown that an accu- rate broad-coverage parser can improve the perfor- mance of a text processing application. This will be the subject of future experiments. One of the important points of this work is that statistical models of natural language should not be restricted to simple, context-insensitive models. In a problem like parsing, where long-distance lex- ical information is crucial to disambiguate inter- pretations accurately, local models like probabilistic context-free grammars are inadequate. This work illustrates that existing decision-tree technology can be used to construct and estimate models which se- lectively choose elements of the context which con- tribute to disambignation decisions, and which have few enough parameters to be trained using existing resources. I begin by describing decision-tree modeling, showing that decision-tree models are equivalent to interpolated n-gram models. Then I briefly describe the training and parsing proceres used in SPAT- TER. Finally, I present some results of experiments comparing SPATTER with a grammarian′s rule- based statistical parser, along with more recent re- suits showing SPATTER applied to the Wall Street Journal domain. REFERENCES: L. R. Bahl, P. F. Brown, P. V. deSouza, and R. L. Mercer. 1989. A tree-based statistical language model for natural language speech recognition. IEEE ~Pransactions on Acoustics, Speech, and Sig- nal Processing, Vol. 36, No. 7, pages 1001-1008. L. E. Baum. 1972. An inequality and associated maximization technique in statistical estimation of probabilistic functions of markov processes. In- equalities, Vol. 3, pages 1-8. E. Black and et al. 1991. A procere for quanti- tatively comparing the syntactic coverage of en- glish grammars. Proceedings o/ the February 1991 DARPA Speech and Natural Language Workshop, pages 306-311. E. Black, R. Garside, and G. Leech. 1993. Statistically-driven computer grammars of english: the ibm/lancaster approach. Rodopi, Atlanta, Georgia. L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone. 1984. Ci~ssi]ication and Regression Trees. Wadsworth and Brooks, Pacific Grove, California. P. F. Brown, V. Della Pietra, P. V. deSouza, J. C. Lai, and R. L. Mercer. 1992. "Class-based n-gram models of natural language." Computa- tional Linguistics, 18(4), pages 467-479. D. M. Magerman. 1994. Natural Language Pars- ing as Statistical Pattern Recognition. Doctoral dissertation. Stanford University, Stanford, Cali- fornia.

published in ACL 95

Ⅱ 如何在Web數據挖掘中保證用戶訪問速度的一點實踐

這個問題一直糾結我很久，以前也想過很多很多想法如下：

1）記錄在WebDb中；

2）採用非同步線程記錄；

3）採用js像cnzz,google那樣;

4) 等等記得的就這些了

但是都被我扼殺在腦海中了，第一種方式，本來webdb就已經負載不小了，每次請求都記錄太不實際，而且採集的數據結構也會時常變化，通常根據當前的研究方向等來確定。第二種方式，比較好，但是怎麼讓線程在當前環境下存活也是個問題。第三種方式，很多js ajax無法記錄。

這個時候SQLite我覺得是個不錯的選擇，跑在web端，不會對資料庫伺服器造成壓力，而且在負載均衡中我只要有一台開啟採集就可以了。

要更改數據結構也很方便，改好了把原來的拿下來就可以了，備份等也很方便，文件化的好處顯而易見。

效率上面對高負載寫入還是很吃力的，但是Quartz解決這個問題了，在它的幫助下就跟非同步一樣我不需要關心它什麼時候執行，也不會影響當前請求，還可以對寫入任務進行統一管理，添加偵聽器等。

目前跑的還是很不錯的，效果有待觀察。

Ⅲ 關於網路發展、html5、css有沒有什麼入門叢書推薦

這個列表包括了 100多本經典技術書籍，涵蓋：計算機系統與網路、系統架構、演算法與數據結構、前端開發、後端開發、移動開發、資料庫、測試、項目與團隊、程序員職業修煉、求職面試 和 編程相關的經典書籍。

計算機系統與網路

• 《圖靈的秘密:他的生平、思想及論文解讀》

• 《計算機系統概論》

• 《深入理解Linux內核》

• 《深入Linux內核架構》

• 《TCP/IP詳解 卷1：協議》

• 《Linux系統編程（第2版）》

• 《Linux內核設計與實現（第3版）》

• 《深入理解計算機系統（原書第2版）》

• 《計算機程序的構造和解釋（原書第2版）》

• 《編碼：隱匿在計算機軟硬體背後的語言》

• 《性能之顛：洞悉系統、企業與雲計算》

• 《UNIX網路編程 卷1：套接字聯網API（第3版）》

• 《UNIX網路編程 卷2：進程間通信》

• 《Windows核心編程(第5版)》

• 《WireShark網路分析就這么簡單》

• 《WireShark網路分析的藝術》

編程通用

• 《編程原本》

• 《代碼大全》

• 《UNIX編程藝術》

• 《代碼整潔之道》

• 《編程珠璣（第2版）》

• 《編程珠璣（續）》

• 《軟體調試的藝術》

• 《編程語言實現模式》

• 《編寫可讀代碼的藝術》

• 《精通正則表達式（第3版）》

• 《編譯原理（第2版）》龍書

• 《重構：改善既有代碼的設計》

• 《七周七語言：理解多種編程范型》

• 《調試九法：軟硬體錯誤的排查之道》

• 《計算的本質：深入剖析程序和計算機》

• 《設計模式 : 可復用面向對象軟體的基礎》

演算法與數據結構

• 《演算法（第4版）》

• 《演算法導論（原書第2版）》

• 《Python演算法教程》

• 《演算法設計與分析基礎（第3版）》

• 《學習 JavaScript 數據結構與演算法》

• 《數據結構與演算法分析 : C++描述（第4版）》

• 《數據結構與演算法分析 : C語言描述（第2版）》

• 《數據結構與演算法分析 : Java語言描述（第2版）》

職業修煉與規劃

• 《大教堂與集市》

• 《程序員的職業素養》

• 《程序員修煉之道：從小工到專家》

• 《軟體開發者路線圖：從學徒到高手》

• 《我編程，我快樂: 程序員職業規劃之道》

• 《程序員的思維修煉：開發認知潛能的九堂課》

• 《高效程序員的45個習慣：敏捷開發修煉之道(修訂版)》

大師訪談

• 《編程大師智慧》

• 《編程大師訪談錄》

• 《編程人生 : 15位軟體先驅訪談錄(上卷)》

• 《編程人生 : 15位軟體先驅訪談錄( 下卷)》

• 《奇思妙想 : 15位計算機天才及其重大發現》

• 《圖靈和ACM圖靈獎》

架構/性能

• 《微服務設計》

• 《大數據日知錄》

• 《企業應用架構模式》

• 《Web性能權威指南》

• 《SRE：Google運維解密》

• 《發布！軟體的設計與部署》

• 《高擴展性網站的 50 條原則》

• 《大型網站技術架構:核心原理與案例分析》

• 《恰如其分的軟體架構：風險驅動的設計方法》

• 《軟體系統架構：使用視點和視角與利益相關者合作（第2版）》

Web前端

• 《高性能 JavaScript》

• 《鋒利的 jQuery（第2版）》

• 《JavaScript 忍者秘籍》

• 《編寫可維護的 JavaScript》

• 《你不知道的 JavaScript（上卷）》

• 《你不知道的 JavaScript（中卷）》

• 《JavaScript 權威指南（第6版）》

• 《JavaScript 語言精粹（修訂版）》

• 《JavaScript DOM編程藝術 （第2版）》

• 《JavaScript 高級程序設計（第3版）》

• 《JavaScript 非同步編程：設計快速響應的網路應用》

• 《Effective JavaScript：編寫高質量JavaScript代碼的68個有效方法》

• 《HTML5 權威指南》

• 《HTML5 秘籍（第2版）》

• 《HTML5 與 CSS3 基礎教程（第八版）》

• 《CSS 揭秘》

• 《CSS 設計指南（第3版）》

• 《CSS 權威指南（第3版）》

Java開發

• 《Java8 實戰》

• 《Java並發編程實戰》

• 《Java性能權威指南》

• 《Java程序員修煉之道》

• 《實戰Java高並發程序設計》

• 《Java編程思想 （第4版）》

• 《深入理解Java虛擬機（第2版）》

• 《Effective java 中文版（第2版）》

• 《Java核心技術·卷1：基礎知識（原書第9版）》

• 《Java核心技術·卷2：高級特性（原書第9版）》

.NET

• 《精通C#（第6版）》

• 《深入理解C#（第3版）》

• 《CLR via C#（第4版）》

Python

• 《集體智慧編程》

• 《笨辦法學Python》

• 《Python基礎教程》

• 《Head First Python》

• 《與孩子一起學編程》

• 《Python學習手冊（第4版）》

• 《Python Cookbook（第3版）》

• 《Python參考手冊（第4版）》

• 《Python核心編程（第3版）》

• 《Python科學計算（第2版）》

• 《利用 Python 進行數據分析》

• 《Think Python：像計算機科學家一樣思考Python（第2版）》

• 《Python編程實戰:運用設計模式、並發和程序庫創建高質量程序》

• 《Python絕技：運用Python成為頂級黑客》

• 《Flask Web開發:基於Python的Web應用開發實戰》

Android

• 《Android編程權威指南（第2版）》

• 《移動應用UI設計模式（第2版）》

iOS

• 《iOS編程實戰》

• 《iOS編程（第4版）》

• 《Objective-C高級編程》

• 《Effective Objective-C 2.0：編寫高質量iOS與OS X代碼的52個有效方法》

PHP

• 《Head First PHP & MySQL（中文版）》

• 《深入PHP：面向對象、模式與實踐（第3版）》

C語言

• 《C和指針》

• 《C專家編程》

• 《C陷阱與缺陷》

• 《C語言介面與實現》

• 《C程序設計語言（第2版）》

C++

• 《C++標准庫》

• 《C++編程思想》

• 《C++程序設計原理與實踐》

• 《C++ Primer （中文第5版）》

• 《C++ Primer習題集(第5版)》

• 《C++程序設計語言(第1-3部分)(原書第4版)》

• 《Effective C++:改善程序與設計的55個具體做法(第3版)(中文版)》

• 《More Effective C++:35個改善編程與設計的有效方法(中文版)》

機器學習和數據挖掘

• 《數據之巔》

• 《矩陣分析》

• 《機器學習》

• 《統計學習方法》

• 《機器學習導論》

• 《推薦系統實踐》

• 《機器學習實戰》

• 《Web數據挖掘》

• 《深入淺出統計學》

• 《模式分類（第2版）》

• 《概率論與數理統計》

• 《統計學習基礎(第2版)》

• 《數據挖掘：概念與技術（第3版）》

• 《數據挖掘：實用機器學習工具與技術（原書第3版）》

• 《大數據：互聯網大規模數據挖掘與分布式處理（第2版）》

資料庫

• 《SQL應用重構》

• 《SQL Cookbook》

• 《高性能MySQL （第3版）》

• 《MySQL技術內幕 : InnoDB存儲引擎（第2版）》

• 《深入淺出MySQL : 資料庫開發、優化與管理維護》

測試

• 《探索式軟體測試》

• 《有效的單元測試》

• 《Google軟體測試之道》

項目與團隊

• 《人月神話》

• 《快速軟體開發》

• 《人件（原書第3版）》

• 《門後的秘密：卓越管理的故事》

• 《極客與團隊：軟體工程師的團隊生存秘笈》

求職面試

• 《程序員面試金典（第5版）》

• 《編程之美 : 微軟技術面試心得》

• 《金領簡歷：敲開蘋果、微軟、谷歌的大門》

• 《劍指Offer：名企面試官精講典型編程題（紀念版）》

編程之外

• 《暗時間》

• 《數學之美》

• 《精益創業》

• 《批判性思維》

• 《世界是數字的》

• 《程序員的數學》

• 《程序員健康指南》

• 《禪與摩托車維修藝術》

• 《關鍵對話：如何高效能溝通》

• 《寫作法寶：非虛構寫作指南》

• 《黑客與畫家 : 來自計算機時代的高見》

• 《軟體隨想錄（卷1）》《軟體隨想錄（卷2）》

• 《如何把事情做到最好》

大家有什麼好書推薦歡迎在評論中留言。

註：本文轉自伯樂在線。

Ⅳ 學習web數據挖掘需要哪些基礎

數據挖掘的起點很高——
1、統計學
2、機器學習
3、數學——圖論，最優化理論等。
WEB上的數據結構更加復雜。
python語言————應該學習

Ⅳ Web數據挖掘技術探析論文

Web數據挖掘技術探析論文

在日復一日的學習、工作生活中，大家或多或少都會接觸過論文吧，論文對於所有教育工作者，對於人類整體認識的提高有著重要的意義。那麼你知道一篇好的論文該怎麼寫嗎？以下是我收集整理的Web數據挖掘技術探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

Web數據挖掘技術探析論文 篇1

引言

當前，隨著網路技術的發展和資料庫技術的迅猛發展，有效推動了商務活動由傳統活動向電子商務變革。電子商務就是利用計算機和網路技術以及遠程通信技術，實現整個商務活動的電子化、數字化和網路化。基於Internet的電子商務快速發展，使現代企業積累了大量的數據，這些數據不僅能給企業帶來更多有用信息，同時還使其他現代企業管理者能夠及時准確的搜集到大量的數據。訪問客戶提供更多更優質的服務，成為電子商務成敗的關鍵因素，因而受到現代電子商務經營者的高度關注，這也對計算機web數據技術提出了新的要求，Web數據挖掘技術應運而生。它是一種能夠從網上獲取大量數據，並能有效地提取有用信息供企業決策者分析參考，以便科學合理制定和調整營銷策略，為客戶提供動態、個性化、高效率服務的全新技術。目前，它已成為電子商務活動中不可或缺的重要載體。

計算機web數據挖掘概述

1.計算機web數據挖掘的由來

計算機Web數據挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數據信息進行篩選的過程。Web數據挖掘是把傳統的數據挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數據信息。計算機Web數據挖掘可以在多領域中展示其作用，目前已被廣泛應用於資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等多個方面，其中對商務活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。

2.計算機Web數據挖掘含義及特徵

(1)Web數據挖掘的含義

Web數據挖掘是指數據挖掘技術在Web環境下的應用，是一項數據挖掘技術與WWW技術相結合產生的新技術，綜合運用到了計算機語言、Internet、人工智慧、統計學、信息學等多個領域的技術。具體說，就是通過充分利用網路(Internet)，挖掘用戶訪問日誌文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網路用戶登記信息等內容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最後再用於企業管理和商業決策。

(2)Web數據挖掘的特點

計算機Web數據挖掘技術具有以下特點：一是用戶不用提供主觀的評價信息;二是用戶「訪問模式動態獲取」不會過時;三是可以處理大規模的數據量，並且使用方便;四是與傳統資料庫和數據倉庫相比，Web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務中心。

(3)計算機web數據挖掘技術的類別

web數據挖掘技術共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是通過網路對Web日誌記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務的競爭力。第二類是Web內容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過程。第三類是Web結構挖掘。就是通過對Web上大量文檔集合的內容進行小結、聚類、關聯分析的方式，從Web文檔的組織結構和鏈接關系中預測相關信息和知識。

計算機web數據挖掘技術與電子商務的關系

藉助計算機技術和網路技術的日臻成熟，電子商務正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業和個人的關注。隨著電子商務企業業務規模的不斷擴大，電子商務企業的商品和客戶數量也隨之迅速增加，電子商務企業以此獲得了大量的數據，這些數據正成為了電子商務企業客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發和利用這些數據資源，以便給企業和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數據挖掘技術也逐漸被應用到電子商務網站中。目前，基於數據挖掘(特別是web數據挖掘)技術構建的電子商務推薦系統正成為電子商務推薦系統發展的一種趨勢。

計算機web數據挖掘在電子商務中的具體應用

(1)電子商務中的web數據挖掘的過程

在電子商務中，web數據挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數據准備階段、數據挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務企業的決策者滿意，就需要重復上述過程，直到滿意為止。

(2)Web數據挖掘技術在電子商務中的應用

目前，電子商務在企業中得到廣泛應用，極大地促進了電子商務網站的興起，經過分析一定時期內站點上的用戶的訪問信息，便可發現該商務站點上潛在的客戶群體、相關頁面、聚類客戶等數據信息，企業信息系統因此會獲得大量的數據，如此多的數據使Web數據挖掘有了豐富的數據基礎，使它在各種商業領域有著更加重要的.實用價值。因而，電子商務必將是未來Web數據挖掘的主攻方向。Web數據挖掘技術在電子商務中的應用主要包含以下幾方面：

一是尋找潛在客戶。電子商務活動中，企業的銷售商可以利用分類技術在Internet上找到潛在客戶，通過挖掘Web日誌記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特徵和規律，然後從已經存在的分類中找到潛在的客戶。

二是留住訪問客戶。電子商務企業通過商務網站可以充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然後根據客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產品，以此來不斷提高網站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現留住老客戶發掘新客戶的目的。

三是提供營銷策略參考。通過Web數據挖掘，電子商務企業銷售商能夠通過挖掘商品訪問情況和銷售情況，同時結合市場的變化情況，通過聚類分析的方法，推導出客戶訪問的規律，不同的消費需求以及消費產品的生命周期等情況，為決策提供及時而准確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調整，優化商品營銷。

四是完善商務網站設計。電子商務網站站點設計者能夠利用關聯規則，來了解客戶的行為記錄和反饋情況，並以此作為改進網站的依據，不斷對網站的組織結構進行優化來方便客戶訪問，不斷提高網站的點擊率。

結語

本文對Web數據挖掘技術進行了綜述，講述了其在電子商務中廣泛應用。可以看出，隨著計算機技術和資料庫技術快速發展，計算機Web數據技術的應用將更加廣泛，Web數據挖掘也將成為非常重要的研究領域，研究前景巨大、意義深遠。目前，我國的Web數據應用還處於探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。

Web數據挖掘技術探析論文 篇2

摘要： 該文通過介紹電子商務及數據挖掘基本知識，分別從幾個方面分析了電子商務中WEB數據挖掘技術的應用。

關鍵詞： 電子商務；數據挖掘；應用

1概述

電子商務是指企業或個人以網路為載體，應用電子手段，利用現代信息技術進行商務數據交換和開展商務業務的活動。隨著互聯網的迅速發展，電子商務比傳統商務具有更明顯的優勢，由於電子商務具有方便、靈活、快捷的特點，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動。目前電子商務平台網站多，行業競爭強，為了獲得更多的客戶資源，電子商務網站必須加強客戶關系管理、改善經營理念、提升售後服務。數據挖掘是從數據集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過程。由數據集合做出歸納推理，從中挖掘並進行商業預判，能夠幫助電子商務企業決策層依據預判，對市場策略調整，將企業風險降低,從而做出正確的決策，企業利潤將最大化。隨著電子商務的應用日益廣泛，電子商務活動中會產生大量有用的數據，如何能夠數據挖掘出數據的參考價值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關客戶。因此,如何在電子商務平台上進行數據挖掘成為研究的熱點問題。

2數據挖掘技術概述

數據挖掘（DataMining），也稱資料庫中的知識發現（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數據挖掘一般是指從海量數據中應用演算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數據挖掘是一個在大數據資源中利用分析工具發現模型與數據之間關系的一個過程，數據挖掘對決策者尋找數據間潛在的某種關聯，發現隱藏的因素起著關鍵作用。這些模式是有潛在價值的、並能夠被理解的。數據挖掘將人工智慧、機器學習、資料庫、統計、可視化、信息檢索、並行計算等多個領域的理論與技術融合在一起的一門多學科交叉學問，這些學科也對數據挖掘提供了很大的技術支撐。

3Web數據挖掘特點

Web數據挖掘就是數據挖掘在Web中的應用。Web數據挖掘的目的是從萬維網的網頁的內容、超鏈接的結構及使用日誌記錄中找到有價值的數據或信息。依據挖掘過程中使用的數據類別，Web數據挖掘任務可分為：Web內容挖掘、Web結構挖掘、Web使用記錄挖掘。

1）Web內容挖掘指從網頁中提取文字、圖片或其他組成網頁內容的信息，挖掘對象通常包含文本、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數據。

2）Web結構挖掘是對Web頁面之間的結構進行挖掘，挖掘描述內容是如何組織的，從Web的超鏈接結構中尋找Web結構和頁面結構中的有價值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網頁，依據網頁的主題，進行自動的聚類和分類，為了不同的目的從網頁中根據模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質量及效率。

3）Web使用記錄挖掘是根據對伺服器上用戶訪問時的訪問記錄進行挖掘的方法。Web使用挖掘將日誌數據映射為關系表並採用相應的數據挖掘技術來訪問日誌數據，對用戶點擊事件的搜集和分析發現用戶導航行為。它用來提取關於客戶如何瀏覽和使用訪問網頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個頁面中所停留的時間？下一步點擊了什麼？在什麼樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關心要解決的問題。

4電子商務中Web挖掘中技術的應用分析

1）電子商務中序列模式分析的應用

序列模式數據挖掘就是要挖掘基於時間或其他序列的模式。如在一套按時間順序排列的會話或事務中一個項目有存在跟在另一個項目後面。通過這個方法，WEB銷售商可以預測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進行廣告排放設置。發現序列模式容易使客戶的行為被電子商務的組織者預測，當用戶瀏覽站點時，盡可能地迎合每個用戶的瀏覽習慣並根據用戶感興趣的內容不斷調整網頁，盡可能地使每個用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日誌，可以發現客戶的訪問序列模式。在萬維網使用記錄挖掘應用中，序列模式挖掘可以用於捕捉用戶路徑之中常用的導航路徑。當用戶訪問電子商務網站時，網站管理員能夠搜索出這個訪問者的對該網站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前後順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發出查詢請求、瀏覽網頁信息等，會彈出與這些信息相關的廣告。例如購買了列印機的用戶，一般不久就會購買如列印紙、硒鼓等列印耗材。優秀的推薦系統將為客戶建立一個專屬商店,由每個客戶的特徵來調整網站的內容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網站及產品促銷的效果。

2）電子商務中關聯規則的應用

關聯規則是揭示數據之間隱含的相互關系，關聯分析的任務是發現事物間的關聯規則或相關程序。關聯規則挖掘的目標是在數據項目中找出每一個數據信息的內在關系。關聯規則挖掘就是要搜索出用戶在伺服器上訪問的內容、頁面、文件之間的聯系，從而改進電子商務網站設計。可以更好在組織站點，減少用戶過濾網站信息的負擔，哪些商品顧客會可能在一次購物時同時購買？關聯規則技術能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯系，分析顧客的購物習慣。例如購買牛奶的顧客90%會同時還購買麵包，這就是一條關聯規則，如果商店或電子商務網站將這兩種商品放在一起銷售，將會提高它們的銷量。關聯規則挖掘目標是利用工具分析出顧客購買商品間的聯系，也即典型購物籃數據分析應用。關聯規則是發現同類事件中不同項目的相關性，例如手機加充電寶，滑鼠加滑鼠墊等購買習慣就屬於關聯分析。關聯規則挖掘技術可以用相應演算法找出關聯規則，例如在上述例子中，商家可以依據商品間的關聯改進商品的擺放，如果顧客購買了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時購買的概率較大，說明這些商品存在關聯性，商家可以將這些有關聯的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利於商品的銷售，商家也根據關聯有效搭配進貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會購買開關插座，因此，一般會將燈具與開關插座等物品放在一個區域供顧客選購。依據分析找出顧客所需要的商品的關聯規則，由挖掘分析結果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會感興趣的商品推薦，將會大大提高商品的銷售量。

3）電子商務中路徑分析技術的應用

路徑分析技術通過對Web伺服器的日誌文件中客戶訪問站點的訪問次數的分析，用來發現Web站點中最經常訪問的路徑來調整站點結構，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產品或是信息。例如在用戶訪問某網站時，如果有很多用戶不感興趣的頁面存在，就會影響用戶的網頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時也會使整個站點的維護成本提高。而利用路徑分析技術能夠全面地掌握網站各個頁面之間的關聯以及超鏈接之間的聯系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進網站結構及頁面的設計。

4）電子商務中分類分析的應用

分類技術在根據各種預定義規則進行用戶建模的Web分析應用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務，可以計算每個用戶在某個期間內購買記錄總和。基於這些數據，可以建立一個分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特徵如用戶統計屬性以及他們的導航活動。分類技術既可以用於預測哪些購買客戶對於哪類促銷手段感興趣，也可以預測和劃分顧客類別。在電子商務中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發現一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個性化的網路服務及開展針對性的商務活動。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。

5）電子商務中聚類分析的應用

聚類技術可以將具有相同特徵的數據項聚成一類。聚類分析是對資料庫中相關數據進行對比並找出各數據之間的關系，將不同性質特徵的數據進行分類。聚類分析的目標是在相似的基礎上收集數據來分類。根據具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特徵，利用聚類分析技術將市場有效地細分，細分後應可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務中進行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個性化的Web內容，更多在用戶分組上基於用戶統計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發現有價值的商業智能。在電子商務中將市場進行細化的區分就是運用聚類分析技術。聚類分析可根據顧客的購買行為來劃分不同顧客特徵的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進行類別細分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務。比如通過聚類技術分析，發現一些顧客喜歡訪問有關汽車配件網頁內容，就可以動態改變站點內容，讓網路自動地給這些顧客聚類發送有關汽車配件的新產品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務中通過聚類行為或習性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務。技術人員在分析中先用聚類分析將要分析的數據進行聚類細分，然後用分類分析對數據集合進行分類標記，再將該標記重新進行分類，一直如此循環兩種分析方法得到相對滿意的結果。

5結語

隨著互聯網的飛速發展，大數據分析應用越來越廣。商業貿易中電子商務所佔比例越來越大，使用web挖掘技術對商業海量數據進行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業的市場競爭力有重要意義。

參考文獻：

[1]龐英智.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用[J].情報科學,2011,29(2):235-240.

[2]馬宗亞,張會彥.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用研究[J].現代經濟信息,2014(6):23-24.

[3]徐劍彬.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用[J].時代金融，2013(4):234-235.208

[4]周世東.Web數據挖掘在電子商務中的應用研究[D].北京交通大學,2008.

[5]段紅英.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用[J].隴東學院學報,2009(3):32-34.

;

Ⅵ 網路數據挖掘是什麼和web數據挖掘有什麼區別與聯系

數據採集和數據挖掘是數據管理的不同階段
數據採集的工作是從數據源獲得能夠保存至資料庫或數據倉庫中的數據信息。例如從感測器採集到的溫度、速度、濕度等信息，從網路中採集的Web數據等。
在數據採集之後需要對數據進行數據清洗，使數據符合入庫的要求，之後就是對採集的數據進行導入。最後是在資料庫或數據倉庫上進行數據挖掘。

Ⅶ WEB挖掘的WEB挖掘-介紹

Web內容挖掘。Web內容挖掘是指對Web頁面內容及後台交易資料庫進行挖掘，從Web文檔內容及其描述中的內容信息中獲取有用知識的過程。同時還可以對Web的組織結構和鏈接關系進行挖掘，從人為的鏈接結構中獲取有用的知識。由於文檔之間的互連，WWW能夠提供除文檔內容之外的有用信息。利用這些信息，可以對頁面進行排序，發現重要的頁面。
·Web使用記錄挖掘。Web使用記錄挖掘是通過挖掘相應站點的日誌文件和相關數據來發現該站點上的瀏覽者的行為模式，獲取有價值的信息的過程。
Web挖掘的目標是從Web的超鏈接結構、網頁內容和使用日誌中探尋有用的信息。雖然Web挖掘使用了許多數據挖掘技術，但它並不僅僅是傳統數據挖掘的一個簡單應用。在過去20年中，許多新的挖掘任務和演算法被相繼發明。依據在挖掘過程中使用的數據類別，Web挖掘任務可以被劃分為三種主要類型：Web結構挖掘、Web內容挖掘和Web使用挖掘。

Ⅷ 數據挖掘常用的方法有哪些

1、分類

分類是找出資料庫中的一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。

主要的分類方法：決策樹、KNN 法 (K-Nearest Neighbor)、SVM 法、VSM 法、Bayes 法、神經網路等。

2、聚類

聚類指事先並不知道任何樣本的類別標號，按照對象的相似性和差異性，把一組對象劃分成若干類，並且每個類裡面對象之間的相似度較高，不同類裡面對象之間相似度較低或差異明顯。我們並不關心某一類是什麼，我們需要實現的目標只是把相似的東西聚到一起，聚類是一種無監督學習。

聚類的方法(演算法)：主要的聚類演算法可以劃分為如下幾類，劃分方法、層次方法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法。每一類中都存在著得到廣泛應用的演算法， 劃分方法中有 k-means 聚類演算法、層次方法中有凝聚型層次聚類演算法、基於模型方法中有神經網路聚類演算法。

3、回歸分析

回歸分析是一個統計預測模型，用以描述和評估因變數與一個或多個自變數之間的關系;反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系。

回歸分析的應用：回歸分析方法被廣泛地用於解釋市場佔有率、銷售額、品牌偏好及市場營銷效果。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

回歸分析的主要研究問題：數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測、數據間的相關關系等。

4、關聯規則

關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則。

5、神經網路方法

神經網路作為一種先進的人工智慧技術，因其自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合處理非線性的問題，以及那些以模糊、不完整、不嚴密的知識或數據為特徵的問題，它的這一特點十分適合解決數據挖掘的問題。

6、Web數據挖掘

web數據挖掘是一項綜合性技術，指Web從文檔結構和使用的集合C中發現隱含的模式P，如果將C看做是輸入，P 看做是輸出，那麼Web 挖掘過程就可以看做是從輸入到輸出的一個映射過程。

7、特徵分析

特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。

8、偏差分析

偏差是數據集中的小比例對象。通常，偏差對象被稱為離群點、例外、野點等。偏差分析就是發現與大部分其他對象不同的對象。