❶ wed前端案例開發分析論文
一、周密思考，慎重落筆
論文提綱論文是一項「系統工程」，在正式動筆之前，要對文章進行通盤思考，檢查一下各項准備工作是否已完全就緒。首先，要明確主題。主題是文章的統帥，動筆之前必須想得到十分清楚。清人劉熙載說：「凡作一篇文，其用意俱可以一言蔽之。擴之則為千萬言，約之則為一言，所謂主腦者是也。」(《藝概》)作者要想一想，自己文章的主題能否用一句話來概括。主題不明，是絕對不能動手寫文的。其次，是理清思路。思路是人訂]思想前進的脈絡、軌道，是結構的內在依據。動筆之前，對怎樣提出問題，怎樣分析問題，怎樣解決問題，以及使用哪些材料等，都要想清楚。第三，立定格局。所謂「格局」，就是全文的間架、大綱、輪廓。在動筆之前先把它想好「立定」，如全文分幾部分，各有哪些層次，先說什麼，後說什麼，哪裡該詳，哪裡該略，從頭至尾都應有個大致的設想。第四，把需要的材料准備好，將各種事實、數據、引文等找來放在手頭，以免到用時再去尋找，打斷思路。第五，安排好寫作時間、地點。寫作要有相對集中的時間，比較安靜的環境，才能集中精力專心致志地完成畢業論文寫作任務。
古人說：「袖手於前，方能疾書於後。」魯迅也曾說，靜觀默察，爛熟於心;凝神結想，一揮而就。做好了充分的准備，寫起來就會很快。有的人不重視寫作前的准備，對所寫的對象只有一點粗淺的認識就急於動筆，在寫作過程中「邊施工邊設計」，弄得次序顛倒，手忙腳亂，或做或掇，時斷時續，結果反而進展緩慢。所以，在起草之前要周密思考，慎重落筆。
二、一氣呵成，不重「小節」
在動筆之前要做好充分的准備，一旦下筆之後，則要堅持不懈地一口氣寫下去，務必在最短時間內拿出初稿。這是許多文章家的寫作訣竅。有的人寫文章喜歡咬文嚼字，邊寫邊琢磨詞句，遇到想不起的字也要停下來查半天字典。這樣寫法，很容易把思路打斷。其實，初稿不妨粗一些，材料或文字方面存在某些缺陷，只要無關大局。暫時不必去改動它，等到全部初稿寫成後，再來加工不遲。魯迅就是這樣做的，他在《致葉紫》的信中說：
先前那樣十步九回頭的作文法，是很不對的，這就是在不斷的不相信自己——結果一定做不成。以後應該立定格局之後，一直寫下去，不管修辭，也不要回頭看。等到成後，擱它幾天，然後再來復看，刪去若干，改換幾字。在創作的途中，一面煉字，真要把感興打斷的。我翻譯時，倘想不到適當的字，就把這些字空起來，仍舊譯下去，這字待稍暇時再想。
否則，能因為一個字，停到大半天。這是魯迅的經驗之談，對我們寫畢業論文也極有啟發。
三、行於所當行，止於所當止
北宋大文學家蘇拭在談到他的散文寫作時說：「吾文如萬斜泉涌，不擇地而出。在乎地，滔滔汩汩，雖一日干里無難;及其與山石曲折，隨地賦形而不可知也。所可知者，常行於所當行，常止於不可不止，如是而已矣。」(《文說》)蘇拭是唐宋八大散文家之一，作文如行雲流水，有神出鬼沒之妙，旁人不可企及。但他總結的「行於所當行，止於所不可不止」，則帶有一定的普遍性。
「行於所當行」，要求作者在寫作時，該說的一定要說清楚，不惜筆墨。如一篇文章的有關背景，一段事情的來龍去脈，一種事物的性質特徵等，如果是讀者所不熟悉的，就應該在文章中講清楚，交代明白，不能任意苟簡，而使文意受到損害，以致出現不周密、不翔實的缺陷。
「止於所不能不止」，就是說，不該寫的，一字也不可多寫，要「惜墨如金」。如果情之所至，任意揮灑，不加節制，也不肯割愛，勢必造成枝蔓橫生，冗長拖杏，甚至出現「下筆千言，離題萬里」的毛病。
❷ web前端開發有哪些技術 論文
web前端有很多呀，你隨便加個交流群，估計裡面都有很多學習性的文檔和網站，一些前端開發的個人博客和網站也有很多技術方面的文章。
❸ 基於Web的資料庫系統開發畢業論文，基於Web的資料庫系統開發論文題目或者相關的畢業論文參考文獻
計算機方面的畢業論文可以找聞聞論文網，很專業，我去年畢業的時候也是找的他們，做了個系統，輔導老師還給我講解了半天，呵呵
❹ 基於Web的資料庫系統開發論文
基於web的資料庫方面的論文，在鍵盤論文網上很多的，你可以參考下，我之前也是找他們的在線輔導老師咨詢的，非常專業
這里還有點資料，你參考下
主要的內容：
1）將Web技術和資料庫技術相結合，在WWW上開發動態交互的Web資料庫應用，已逐 漸成為基於WWW的信息管理系統的核心和重要發展方向，本文分析和研究了關於動態Web 資料庫的開發與應用及其相關的問題。
2）簡要地介紹了Web資料庫與傳統資料庫相比的諸多優點，以及目前Web資料庫在不 同應用方案中的類型；討論了兩種Web資料庫系統結構：混合Web資料庫系統結構、B/S模 式Web資料庫系統結構
3）闡述了Web和關系資料庫處理模式的不同之處，在此基礎上討論了 三種集成模型：CGI、API、Fat Client；分析了Web資料庫的幾種實現技術，並分析了它們各 自的優缺點和應用場所；初步探討了Windows DNA體系結構，在此基礎上把Web資料庫與 DNA相集成，進行可擴展設計
4）最後，在資料庫安全與網路安全問題的基礎上，從伺服器安 全、用戶身份驗證、對話期安全三方面研究了基於Web的資料庫的安全問題。
結論：
本文研究了資料庫與www相結合的理論和技術問題，研究結果表明：兩者的集成可以 把Web與資料庫的優點集中在一起，使計算機系統具有資料庫功能、網路功能、多媒體功能 和超文本功能。Web資料庫與DNA體系結構相結合，利用XML技術，使應用程序具有更好 的擴展性，達到節約資源的目的
論文的框架你看下，大同小異的：
第一章 緒論38-45
1．1 Www的動態交互技術38-39
1．2 WWW環境下建立資料庫系統39-43
1．2．1 資料庫系統39-41
1．2．2 WWW環境下的資料庫系統41-43
1．3 Web資料庫的應用分類43-45
第二章 Web資料庫系統結構45-49
2．1 混合web資料庫系統45
2．2 B/S模式Web資料庫系統45-49
2．2．1 三層體系結構45-47
2．2．2 多層體系結構47
2．2．3 三層B/S模式47-49
第三章 Web資料庫的集成模型49-55
3．1 CGI Architecture50-51
3．2 API Architecture51-52
3．3 Fat Client Architecture52-55
第四章 Web資料庫的實現技術55-87
4．1 基於web的異構資料庫系統的集成55-58
4．1．1 資料庫系統之間的差異性55
4．1．2 異構資料庫系統集成的策略55-56
4．1．3 ODBC（開放式資料庫互聯）56-57
4．1．4 OLE DB技術57-58
4．2 存取資料庫的對象群：DAO，RDO，及ADO58-61
4．2．1 DAO58-59
4．2．2 RDO59
4．2．3 ADO（ActiveX Data Objects）59-60
4．2．4 與其他數據訪問對象一起使用ADO60-61
4．3 用類進行資料庫訪問61-63
4．4 ASP網路開發技術63-66
4．4．1 ASP技術概述63-64
4．4．2 IDC技術64-65
4．4．3 ASP和傳統CGI的對比65
4．4．4 ASP同腳本語言的關系65-66
4．5 利用ASP技術訪問Web資料庫的方法66-68
4．5．1 Web資料庫訪問方法之一66
4．5．2 Web資料庫訪問方法之二66-67
4．5．3 RDS67-68
4．6 用Java語言訪問資料庫68-80
4．6．1 Java語言的特點68-70
4．6．2 Applet和Application70-71
4．6．3 Java語言與資料庫的介面JDBC71
4．6．4 JDBC的體系結構71-74
4．6．5 JDBC的功能與特點74-78
4．6．6 Agave JDBC NetServer78-80
4．7 JSP網路開發技術80-85
4．7．1 JSP的運行方式80-81
4．7．2 JSP與ASP的比較81
4．7．3 JSP與傳統CGI比較81
4．7．4 Java Servlet技術81-83
4．7．5 JSP和Servlet的結合使用83-84
4．7．6 JavaBeans84-85
4．8 PHP網路開發技術85-87
4．8．1 PHP技術概述85-86
4．8．2 PHP與其它動態發布網頁技術的比較86-87
第五章 Web資料庫與DNA87-96
5．1 Web資料庫與DNA87-89
5．1．1 DNA體系結構的優點87
5．1．2 DNA體系結構的實現87-88
5．1．3 Web-DNA體系結構88-89
5．2 使用ADO記錄集89-91
5．2．1 在伺服器之間傳送數據89-90
5．2．2 使用層次化的ADO記錄集90-91
5．3 使用DNA模型進行可擴展設計91-93
5．3．1 可擴展性是關於節約資源的91
5．3．2 三種不同的用戶界面91
5．3．3 有限可擴展性的經典實現及其改進方法91-93
5．4．1 XML94
5．4．2 把記錄集轉成XML94-96
第六章 Web資料庫系統安全96-106
6．1 信息安全問題的新局面96-97
6．2 資料庫的安全問題97-98
6．3 網路安全問題98-100
6．3．1 防火牆技術99
6．3．2 數據加密技術99-100
6．3．3 網路安全一體化解決方法100
6．4 基於Web的資料庫安全問題100-106
6．4．1 Web資料庫的安全問題100-101
6．4．2 伺服器安全101-103
6．4．3 用戶身份驗證安全103-106
總結
最後還有參考文獻和致謝就不寫了
如果還有什麼不懂的就上鍵盤論文自己看吧
❺ 詳細介紹Web前端與後端有什麼區別(包括定義、特點、所用到的技術等（500字）
1.什麼是前端開發？
前端，也稱為「客戶端開發」，簡單來說，你可以在應用程序或網站的屏幕上看到的所有內容都屬於前端。
通俗點說：web的本意是蜘蛛網和網的意思，在網頁設計中我們稱為網頁的意思。現廣泛譯作網路、互聯網等技術領域。表現為三種形式，即超文本(hypertext)、超媒體(hypermedia)、超文本傳輸協議(HTTP)等，包括Web頁面的結構、Web的外觀視覺表現以及Web層面的交互實現。
?1.1網站和移動應用的前端
讓我們考慮一個現實的例子：你正在訪問的網站。內容設計、圖像、段落和線條之間的間距，左上角的公司徽標，以及右下角的小通知按鈕——所有這一切都是前端。
移動應用的前端與網站相同。例如，你在移動或Web應用中看到的內容，按鈕、圖像是前端的一部分。此外移動屏幕還具有觸摸響應功能，因此當應用響應你所做的所有手勢時，需要進行縮放放大/縮小、雙擊、滑動等操作。
前端開發人員構建所有的這些。它們創造了你在屏幕上看到的外觀和觸摸到的體驗。
Ionic，Swift，Kotlin，Bootstrap，Angular，Vue，jQuery，React.js是用於前端開發的一些工具和技術。
1.2物聯網的前端
連接到互聯網的任何對象都是IoT（物聯網）設備。你可能在想物聯網設備的前端如何工作？任何智能設備，如智能冰箱、遠程PoS系統、智能手錶、智能錢包，都需辯臘要用戶可以與之交互以操作設備的「東西」。因此，「某物」是一種互動媒介，其元素就是物聯網的前端。
物聯網設備沒有前端的說法，但設備包含一個固件，其行為類似於移動應用程序中的前端。此外該固件可以用C、C++、Lua、Python和JavaScript等語言編寫。
另外還有物聯網設備的UI/UX設計和實現。
2.什麼是後端開發？
2.1網站和移動應用後端
網站的後端需要設置伺服器，存儲和檢索數據，以及將這些伺服器與前端進行連接的介面。如果說前端開發人員梗關注網站的外觀，後端開發人員則更更關注網站的速度、性能和響應能力，後端通過編碼、雲API和資料庫進行集成。
就像前端一樣，移動應用的後端開發在各個方面都與網站後端相同。此外，你為移動應用設置後端伺服器的選項包括：雲計算（AWS，Firebase）定製伺服器或MBaaS（移動後端即服務）。
Ruby，Apache，Nginx，PHP，MySQL，MongoDB等用於後端開發的工具和技術很少。
2.2物聯網後端
物聯網後端最重要的組成部分之一是雲後襲盯端。顯然大多數物聯網設備都依賴雲伺服器對數據進行上傳和下載，並將其處理為動作。
如果我們談論高級物聯網解決方案，後端開發可以擴大到AI（人工智慧）和ML等功能（機器學習）。
用於物聯網項目的後端技術是AmazonIoT，GoogleCloud，MQTTBroker，IFTTT等等。
綜上所述，說通俗一點：
web前端分為網頁設計師、網頁美工、web前端開發工程師。
首先網頁設計師是對網頁的架構、色彩以及網站拍灶和的整體頁面代碼負責；網頁美工只針對UI這塊的東西，比如網站是否做得漂亮；web前端開發工程師是負責交互設計的，需要和程序員進行交互設計的配合。
web前端需要掌握的有腳本技術javascriptDIV+CSS現下最流行的頁面搭建技術，ajax和jquery以及簡單的後端程序等。後端的話可供開發的語言有asp、php、jsp、.NET這些後端開發語言的話搭建環境都不一樣
實際的開發過程中，前端、後端開發人員的定位如下：
1）前端開發人員：精通JS，能熟練應用JQuery，懂CSS，能熟練運用這些知識，進行交互效果的開發。
2）後端開發人員：會寫Java代碼，會寫SQL語句，能做簡單的資料庫設計，會Spring和iBatis，懂一些設計模式等。
3.前端Vs後端有什麼區別？
4.前端Vs後端：誰是最好的？誰最厲害？
前端設計師所做的很大一部分工作就是讓用戶在移動設備或PC屏幕上看到的東西看起來都很棒而且易於使用。相反，後端開發人員唯一關注的美學是編寫干凈的代碼。
所以不存在誰更好這個說法，二者是相互成就相互協作的，舉個栗子：正是由於史蒂夫·喬布斯（前端幻想家）以及史蒂夫·沃茲尼亞克（後端天才），成就了蘋果簡潔經典的設計以及流暢的操作系統。
5.前端Vs後端開發人員：職位名稱
6.前端與後端開發人員：所需技能
7.前端與後端開發者：角色和責任
❻ web前端開發項目 大學生畢業論文管理系統
用戶、商家與管理員登陸用戶：購物、查看訂單、修改資料。。。。。商家：查看貨物、查看訂單、修改資料。。。。。管理員：。。。。。。。。。。
❼ 基於WEB的人事管理系統設計論文
我有啊。。。我發你啊
加我啊
❽ 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.
;❾ web前端畢業論文文獻綜述怎麼寫
一、什麼是文獻綜述
文獻綜述是研究者在其提前閱讀過某一主題的文獻後，經過理解、整理、融會貫通，綜合分析和評價而組成的一種不同於研究論文的文體。
二、文獻綜述的寫作要求
(一)、文獻綜述的格式
文獻綜述的格式與一般研究性論文的格式有所不同。這是因為研究性的論文注重研究的方法和結果，而文獻綜述介紹與主題有關的詳細資料、動態、進展、展望以及對以上方面的評述。因此文獻綜述的格式相對多樣，但總的來說，一般都包含以下四部分：即前言、主題、總結和參考文獻。撰寫文獻綜述時可按這四部分擬寫提綱，再根據提綱進行撰寫工作。
前言，要用簡明扼要的文字說明寫作的目的、必要性、有關概念的定義，綜述的范圍，闡述有關問題的現狀和動態，以及目前對主要問題爭論的焦點等。前言一般200-300字為宜，不宜超過500字。
正文，是綜述的重點，寫法上沒有固定的格式，只要能較好地表達綜合的內容，作者可創造性採用諸多形式。正文主要包括論據和論證兩個部分，通過提出問題、分析問題和解決問題，比較不同學者對同一問題的看法及其理論依據，進一步闡明問題的來龍去脈和作者自己的見解。當然，作者也可從問題發生的歷史背景、目前現狀、發展方向等提出文獻的不同觀點。正文部分可根據內容的多少可分為若干個小標題分別論述。
小結，是結綜述正文部分作扼要的總結，作者應對各種觀點進行綜合評價，提出自己的看法，指出存在的問題及今後發展的方向和展望。內容單純的綜述也可不寫小結。
參考文獻，是綜述的重要組成部分。一般參考文獻的多少可體現作者閱讀文獻的廣度和深度。對綜述類論文參考文獻的數量不同雜志有不同的要求，一般以30條以內為宜，以最近3-5年內的最新文獻為主。
(二)、文獻綜述規定
1. 為了使選題報告有較充分的依據，要求碩士研究生在論文開題之前作文獻綜述。
2. 在文獻綜述時，研究生應系統地查閱與自己的研究方向有關的國內外文獻。通常閱讀文獻不少於30篇，且文獻搜集要客觀全面
3. 在文獻綜述中，研究生應說明自己研究方向的發展歷史，前人的主要研究成果，存在的問題及發展趨勢等。
4. 文獻綜述要條理清晰，文字通順簡練。
5. 資料運用恰當、合理。文獻引用用方括弧[ ]括起來置於引用詞的右上角。
6. 文獻綜述中要有自己的觀點和見解。不能混淆作者與文獻的觀點。鼓勵研究生多發現問題、多提出問題、並指出分析、解決問題的可能途徑，針對性強。
7. 文獻綜述不少於3000字。
(三)、注意事項
⒈ 搜集文獻應盡量全。掌握全面、大量的文獻資料是寫好綜述的前提，否則，隨便搜集一點資料就動手撰寫是不可能寫出好的綜述。
⒉
注意引用文獻的代表性、可靠性和科學性。在搜集到的文獻中可能出現觀點雷同，有的文獻在可靠性及科學性方面存在著差異，因此在引用文獻時應注意選用代表性、可靠性和科學性較好的文獻。
⒊
引用文獻要忠實文獻內容。由於文獻綜述有作者自己的評論分析，因此在撰寫時應分清作者的觀點和文獻的內容，不能篡改文獻的內容。引用文獻不過多。文獻綜述的作者引用間接文獻的現象時有所見。如果綜述作者從他人引用的參考文獻轉引過來，這些文獻在他人引用時是否恰當，有無謬誤，綜述作者是不知道的，所以最好不要間接轉引文獻。
⒋
參考文獻不能省略。有的科研論文可以將參考文獻省略，但文獻綜述絕對不能省略，而且應是文中引用過的，能反映主題全貌的並且是作者直接閱讀過的文獻資料。
5.綜述篇幅不可太長。雜志編輯部對綜述的字數一般都有一定數量的約定。作者在初寫綜述時，往往不注意這點，造成虛話、空話較多，重點不突出。綜述一般不宜超過4000字。
綜述並不是簡單的文獻羅列，綜述一定有作者自己的綜合和歸納。有的綜述只是將文獻羅列，看上去像流水帳，沒有作者自己的綜合與分析，使人看後感到重復、費解，材料與評述協調。
三、學術論文參考文獻的著錄格式
1.專著： [序號]作者.書名[M].版本(第1版不著錄).出版地:出版者,出版年.起止頁碼.
2.期刊: [序號]作者.題名[J].刊名,年,卷(期):起止頁碼.
3.會議論文集(或匯編): [序號]作者.題名[A].編者.論文集名[C].出版地:出版者,出版年.起止頁碼.
4.學位論文: [序號]作者. 題名[D]. 學位授予地址：學位授予單位，年份.
5.專利: [序號]專利申請者. 專利題名[P].專利國別(或地區):專利號, 出版日期.
6.科技報告: [序號]著者. 報告題名[R].編號，出版地：出版者，出版年.起止頁碼.
7.標准: [序號] 標准編號，標准名稱[S].頒布日期.
8.報紙文章 : [序號] 作者. 題名[N]. 報紙名，年-月-日(版次).
9.電子文獻: [序號] 主要責任者.電子文獻題名[電子文獻及載體類型標識].電子文獻的出處或可獲得地址，發表或更新日期/引用日期(任選).
10.各種未定義類型的文獻: [序號]主要責任者.文獻題名[Z]. 出版地：出版者，出版年.