Ⅰ Python美元人民币转换不输入提示信息
可以转换。
程序可以接受人民币或美元输入，转换为美元或人民币输出人民币采用￥符号或RMB表示，美元采用$或USD表示，符号和数值之间没有空格输出经过汇率计算的美元或人民币的金额，格式与输入一样，结果保留两位小数。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发Python的应用领域还是非常广泛的，因为Python是一种解释型脚本语言，所以可以应用的领域就非常的丰富，比如：Web和Internet开发，科学计算和统计，人工智能，桌面界面开发，软件开发，后端开发。
Ⅱ webmoney上的卢布（WMR）怎么兑换美元（WMZ）
webmoney的使用费用
WMID下不同钱包之间转账收取0.8%的手续费，由付款方支付： WMZ（美元），收取0.8%转账手续费，最低0.01WMZ,最多50WMZ； WME（欧元），收取0.8%转账手续费，最低0.01WME,最多50WME； WMR（俄罗斯卢布），收取0.8%转账手续费，最低0.01WMR,最多1500WMR； WMG (黄金），收取0.8%转账手续费，最低0.01克,最多2克； 还有其它一些帐户，如WMU、WMB、WMY、WMV等
Ⅲ 基于WEB的网络计算的定义
基于web，可以理解为使用http协议进行的网络计算
网络计算参考：
网络计算的四种形式
------------------------------------------------------------------
肖侬 卢锡城 王怀民（转载自计算机世界）
20世纪90年代，Internet蔓延到世界各地，成为人们沟通信息和协同工作的有效工具,更为重要的是，Internet上汇集的成千上万的计算资源、数据资源、软件资源、各种数字化设备和控制系统共同构成了生产、传播和使用知识的重要载体。人们开始思考如何将物理上互连的众多资源汇聚起来，联合提供服务，重新认识网络计算技术的实质。
目前，网络计算正处于发展阶段，人们对它的定义还没有形成共识，但一个相对可以接受的理解是：“网络计算”是把网络连接起来的各种自治资源和系统组合起来，以实现资源共享、协同工作和联合计算，为各种用户提供基于网络的各类综合性服务。基于此，人们把企业计算、网格计算、对等计算和普及计算归类为网络计算。
企业计算：以中间件为核心
企业计算是“以实现大型组织内部和组织之间的信息共享和协同工作为主要需求而形成的网络计算技术”，其核心是Client/Server计算模型和相关的中间件技术。
早在20世纪80年代，人们就提出在互连的计算机硬件上部署新型的分布式操作系统，全面彻底地管理整个系统，给用户单一的系统视图。尽管这一努力产生了许多技术成果和实验系统，但一直没有形成可用的产品，人们直觉地感到在不断扩展的局部自治异构系统上实现资源的集中管理几乎是不可能的，于是开始采用中间件平台技术，以屏蔽系统的异构性，支持局部自治系统的信息交互和协同。经过十几年的发展，中间件取得了令人瞩目的发展，出现了远程数据库访问、远程过程调用、消息传递、交易管理等各类中间件。
20世纪90年代末，面向对象的中间件技术成为中间件平台的主流技术，出现了以Sun公司的EJB/J2EE、Microsoft的COM＋/DNA和OMG的CORBA/OMA为代表的三个技术分支。其研究热点是建立标准化的对象请求代理，屏蔽网络环境下计算平台、操作系统、编程语言、网络协议的异构性和复杂性，使分布在网络上的应用系统能够协同工作，为网络应用提供通用的高级网络管理服务以及与应用领域相关的增值服务。
进入新世纪，随着电子商务需求的发展，企业计算面临企业间的信息共享和协同工作问题，面向Web的企业计算解决方案成为热点，为此W3C提出了Web Service技术体系，Microsoft推出了.Net技术，Sun推出SUN ONE架构，企业计算技术全面进入Internet时代。 网格计算：让计算能力“公用化”
网格计算(Grid Computing）是网络计算的另一个具有重要创新思想和巨大发展潜力的分支。最初，网格计算研究的目标是希望将超级计算机连接成为一个可远程控制的元计算机系统（MetaComputers）；现在，这一目标已经深化为建立大规模计算和数据处理的通用基础支撑结构，将网络上的各种高性能计算机、服务器、PC、信息系统、海量数据存储和处理系统、应用模拟系统、虚拟现实系统、仪器设备和信息获取设备（如传感器）集成在一起，为各种应用开发提供底层技术支撑，将Internet变为一个功能强大、无处不在的计算设施。
网格计算可以从三个方面来理解。
首先，从概念上，网格计算的目标是资源共享和分布协同工作。网格的这种概念可以清晰地指导行业和企业对各部门的资源进行基于行业或企业的统一规划、部署、整合和共享，而不仅仅是行业或大企业中的各个部门自己规划、占有和使用资源。这种思想的沟通和认同对行业和企业是至关重要的，将提升或改变整个行业或企业信息系统的规划部署、运行和管理机制。
其次，网格是一种技术。为了达到多种类型的分布资源共享和协作，网格计算技术必须解决多个层次的资源共享和合作技术，制定网格的标准，将Internet从通信和信息交互的平台提升到一个资源共享的平台。
最后，网格是基础设施，是各种网络来综合计算机、数据、设备、服务等资源的基础设施。随着网格技术逐步成熟，建立地理分布的遍布全国或全球的大型资源节点，集成网络上的多个资源，联合向全社会按需提供全方位的信息服务。这种设施的建立，将使用户如同今天我们按需使用电力一样，无需在用户端配全套计算机系统和复杂软件，就可以简便地得到网格提供的各种服务。
如同电力系统一样，把网格设施作为一个国家战略信息基础设施来规划、建设和运行管理，其复杂度和难度是相当大的，这里面有思想和观念上的变化，技术上的难点，以及国家法律和政策上的问题等，需要经过多年的艰苦努力。但是，大型企业、行业、国防等部门完全可以从现在就开始实施网格基础设施战略。
网格计算的重要战略意义及其广阔应用前景，使其成为当今吸引众多研究人员和巨大资金投入的研究热点，一些大型网格计算研究项目相继启动。截止到目前，最着名的网格计算研究项目包括以下一些：
● 美国自然科学基金于1997年底开始实施的“分布式网格”研究项目，其目标是在美国建立遍及全国的计算网格，支持重大科学与工程计算，为用户提供到桌面上的虚拟高性能计算环境。
● 美国国家航空和宇宙航行局（NASA）的IPG（Information Power 网格）项目。这是一个20年的研究计划，目的是让人们使用计算资源和信息资源就像使用电力网提供的电力资源一样方便快捷。
● 美国能源部开发的ASCI 网格已经投入生产性使用，其主要用途是核武器研究。
● 美国国防部的全球信息网格（GIG）项目是最庞大的网格计划，用于美军新世纪作战支撑，预计2020年完成。
● 欧洲共同体的Euro网格和Data 网格。主要用于包括高能物理、生物计算、气候模拟等多个领域的应用。
● 2001年8月，美国NSF宣布了一个重大科研项目，研制名为“分布式万亿级设施”（Distributed Terascale Facility）的网格系统，简称Tera网格，它是世界上第一个从设计开始就面向网格的广域超级计算平台，也是第一个无处不在的计算机基础设施。
● 我国科技部在“九五”开展了国家高性能计算环境（网格）建设和关键技术的研究。“十五”期间科技部加大了对网格技术研究和推广的力度，目标是突破网格关键技术，建立网格计算技术标准，将网格计算技术应用到行业和企业应用中，建立行业和企业应用网格，进一步加强全社会共享的国家高性能网格计算环境的建设，推动我国网格产业的形成和发展。
目前，大的网格项目研究和实施有一个显着的特点，即各个项目是直接面向应用，与应用领域紧密相关。目前，IBM、HP、Sun、LSF、Boeing等公司都已经进入网格计算领域，加紧研究相关的技术和产品。
这里需要强调的是“网格计算”与“高性能计算机”的关系。高性能计算机是网格计算环境结构的节点和重要组成部分；网格计算技术是高性能计算技术的发展方向之一，它并不能替代超高性能计算机系统。但是未来的超高性能计算机系统必须支持网格计算环境,应能够很容易地融入到网格计算环境中,将其强大的计算和数据存储处理能力提供给众多的用户使用。网格计算技术的目的是结合高性能计算技术和网络计算技术，将高性能计算机的能力释放出去，构造一个公共的高性能处理和海量信息存储的计算基础设施，使各类用户和应用能够共享资源。因此，网格计算将会促进高性能计算机应用的发展，促进高性能计算机服务市场的发展，刺激市场对高性能计算机和海量存储系统的需求。
对等计算：倡导“平等”共享
对等计算（Peer-to-Peer，简称P2P）是在Internet上实施网络计算的新模式。在这种模式下，服务器与客户端的界限消失了，网络上的所有节点都可以“平等”共享其他节点的计算资源。
IBM为P2P下了如下定义：P2P系统由若干互联协作的计算机构成，且至少具有如下特征之一：系统依存于边缘化（非中央式服务器）设备的主动协作，每个成员直接从其他成员而不是从服务器的参与中受益；系统中成员同时扮演服务器与客户机的角色；系统应用的用户能够意识到彼此的存在，构成一个虚拟或实际的群体。
不难看出，P2P把网络计算模式从集中式引向分布式，也就是说，网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散：服务器到服务器、服务器到PC机、PC机到PC机，PC机到WAP手机，所有网络节点上的设备都可以建立P2P对话。
P2P给Internet的分布、共享精神带来了无限的遐想。有观点认为，至少能开发出几百种应用。但从目前的应用看，P2P的威力还主要体现在大范围的共享和搜索的优势上，诸如对等计算、协同工作、搜索引擎、文件交换等。
普及计算：计算无所不在
普及计算（ubiquitous computing or pervasive computing）强调人与计算环境的紧密联系，使计算机和网络更有效地融入人们的生活,让人们在任何时间、任何地点都能方便快捷地获得网络计算提供的各种服务。
普及计算研究的内容主要包括两个方面：自然的人机交互和网络计算。美国排名前10位的大学无一例外地投巨资设立了以“普及计算”为主要方向的研究计划。目前有4个研究计划最具影响力，这些计划的目标是提出全新的体系结构、应用模式、编程模型等基础理论模型和方法。
● MIT的Oxygen研究计划
该计划的研究人员认为，未来世界将是一个到处充斥着嵌入式计算机的环境，它们已经融入了人们的日常生活中。Oxygen希望充分利用这些计算资源，达到“做得更少，完成更多（to do more by doing less）”的目的。
● CMU的Aura研究计划
它致力于研究在普及计算时代，在用户和计算环境之间增加一层软件层（称为Aura），由Aura代理用户去管理、维护分布式计算环境中频繁变化、松散耦合的多个计算设备，以完成用户的目标任务。Aura推崇的理念是：“‘人的精力’（User Attention）是最宝贵的资源，应该让它集中在用户要完成的任务上，而不是管理、配置硬件和软件资源上”。
● UC Berkeley的Endeavour计划
这是UC Berkeley进行的旨在通过运用信息技术，提供全新的、全球规模的信息基础设施，从根本上方便人们与信息、设备和他人进行交互的计划。这些信息设施应该能够动态实时地协调世界上任何可用的资源来满足用户计算的需要，其创新点之一是“流体软件”（Fluid Software），这种软件能够自适应地选择在何处执行、在何处存储，它通过协议获得可用资源并向其他实体提供服务。
● 华盛顿大学的Portolano计划
该计划提出了“数据为中心的网络”以适应让计算本身变成不可见的（Invisible Computing）的要求。该计划认为目前计算机技术的发展仍然是技术驱动而非用户需求驱动。为了改变这一现状，该计划致力于研究根据用户的位置变化而自适应地改变软件用户界面的机制、以数据为中心的网络以及新型的分布式服务模型。
各类网络计算之间的异同
以上四类网络计算虽然侧重点不同，但最终的目标是一致的：广泛共享、有效聚合、充分释放。
所谓广泛共享，是指通过各种方法、技术和策略将网络上的各种资源提供给网络上众多用户共享、使用；所谓有效聚合，是指将网络上的巨大资源通过协同工作连接集成起来，产生巨大的综合效能，联合完成应用任务；所谓充分释放，是指为用户提供良好的开发手段和使用环境，将网络上多种资源的聚合效能按照需求传递给用户，为用户提供个性化的信息服务、计算服务和决策支持服务。
但是面对众多的网络计算技术和应用，人们有时很难区分它们之间的技术差异，不知道谁将成为未来网络计算的主导。事实上，虽然最终目标一致，但各种网络计算技术的应用范围和研究对象的规模、层次却各有不同。
面向对象的分布式计算技术强调的是分布系统的集成能力，以两层或多层Client/Server为主要计算模式，关心的是简化用户端的工作，强化多层服务器的功能，注重分布系统之间的协同工作和快速的应用开发和实现，强调应用服务之间的可交互、可操作性和代码的可移植性，通常关注一个组织内的资源共享。
P2P技术弱化了集中服务器的功能，重视网络中所有个体的作用，强调的是个体之间、系统之间、计算机之间的直接通信和联系，每一个参与者既是客户又是服务方，这使人们在Internet上的共享行为被提升到了一个更广泛的层次，使人们以更主动的方式参与到网络中去。它与现行以中间件为主的分布式计算技术所采用的Client/Server模式有本质区别。
网格计算在Internet基础上强调对计算、数据、设备等网络基本资源进行整合，力图将Internet作为一个社会化的计算基础设施。在计算模型、技术路径和研究目标上，网格计算和目前分布计算中间件领域面向应用级别的交互、互操作和开发有很大的不同。它强调多机构之间大规模的资源共享和合作使用，提供了资源共享的基本方法，而分布计算技术没有提供多组织之间的资源共享通用框架。显然，网格计算正在建立一种新的Internet基础支撑结构（如同TCP/IP、WWW协议和相应的软件系统奠定了现行Internet的基础），是21世纪Terascale设施的信息处理基础设施的先期实践。
普及计算模式则是要颠覆“人使用计算机”的传统方式，将人与计算机的关系改变为“计算机为人服务”，从某种意义上说，是让人与计算环境更好地融合在一起。
尽管各种网络计算技术有差异，但是它们之间并不是冲突的关系，而是一种正交关系，有时甚至是融合的，因此，各种网络计算技术可以共存。例如网格计算和CORBA、SOAP、XML等技术结合可以访问多个机构组成的虚拟组织的资源。
信息技术的多变性使我们不能肯定10年之后的网络计算将会发展到何等程度，但是多种网络计算形式共存、相互结合和融合是肯定的。无论如何，从当今基于Internet的各种网络计算实践和研究来看，实现网络资源的共享，提供大规模协同计算能力和对资源的有效访问，是网络计算未来发展的趋势，是下一代Internet的技术基础。
posted on Monday, April 19, 2004 12:19 AM
Ⅳ 人民币对美元贬值幅度怎么计算
所谓贬值幅度 专业术语叫升值率。
一种计算法是：升值率=（基期汇率—报告期汇率/基期汇率）*100%。另一种方法是，分子不变，分母用报告期汇率。
两种方法在汇改初期汇率变化不大时，计算结果非常相近。但随着人民币升值幅度加大，差距越来越远。
那么，两种计算方法经过比较，后一种更接近实际。原因如下：
一、前一种方法运用汇率的直接标价法，计算的实际上是美元的贬值幅度，而非人民币的升值幅度。
二、要计算人民币的升值幅度，应首先换算成间接标价法，即不同时期1元人民币兑换的美元的数量，然后，用基期的数量—报告期的数量，再除以基期数量，才能真正体现人民币的升值幅度。经过计算对比可以看出，第二种方法正是这样的结果
Ⅳ 什么是WEB1.0;2.0;3.0
web1.0时代是一个群雄并起，逐鹿网络的时代，虽然各个网站采用的手段和方法不同，但第一代互联网有诸多共同的特征，表现在：
一、web1.0基本采用的是技术创新主导模式，信息技术的变革和使用对于网站的新生与发展起到了关键性的作用。新浪的最初就是以技术平台起家，搜狐以搜索技术起家，腾讯以即时通讯技术起家，盛大以网络游戏起家，在这些网站的创始阶段，技术性的痕迹相当之重。
二、web1.0的盈利都基于一个共通点，即巨大的点击流量。无论是早期融资还是后期获利，依托的都是为数众多的用户和点击率，以点击率为基础上市或开展增值服务，受众群众的基础，决定了盈利的水平和速度，充分地体现了互联网的眼球经济色彩。
三、web1.0的发展出现了向综合门户合流现象，早期的新浪与搜狐、网易等，继续坚持了门户网站的道路，而腾讯、MSN、GOOGLE等网络新贵，都纷纷走向了门户网络，尤其是对于新闻信息，有着极大的、共同的兴趣。这一情况的出现，在于门户网站本身的盈利空间更加广阔，盈利方式更加多元化，占据网站平台，可以更加有效地实现增值意图，并延伸由主营业务之外的各类服务。
四、web1.0的合流同时，还形成了主营与兼营结合的明晰产业结构。新浪以新闻+广告为主，网易拓展游戏，搜狐延伸门户矩阵，各家以主营作为突破口，以兼营作为补充点，形成拳头加肉掌的发展方式。
五、web1.0不以html为言,在1.0时代,动态网站已经广泛应用,比如论坛等
web2.0
2001年秋天互联网公司（dot-com)泡沫的破灭标志着互联网的一个转折点。许多人断定互联网被过分炒作，事实上网络泡沫和相继而来的股市大衰退看起来像是所有技术革命的共同特征。股市大衰退通常标志着蒸蒸日上的技术已经开始占领中央舞台。假冒者被驱逐，而真正成功的故事展示了它们的力量，同时人们开始理解了是什么将一个故事同另外一个区分开来。
“Web 2.0”的概念开始于一个会议中，展开于O'Reilly公司和MediaLive国际公司之间的头脑风暴部分。所谓互联网先驱和O'Reilly公司副总裁的戴尔·多尔蒂(Dale Dougherty)注意到，同所谓的“崩溃”迥然不同，互联网比其他任何时候都更重要，令人激动的新应用程序和网站正在以令人惊讶的规律性涌现出来。更重要的是，那些幸免于当初网络泡沫的公司，看起来有一些共同之处。那么会不会是互联网公司那场泡沫的破灭标志了互联网的一种转折，以至于呼吁“Web 2.0”的行动有了意义？我们都认同这种观点，Web 2.0会议由此诞生。
在那个会议之后的一年半的时间里，“Web 2.0”一词已经深入人心，从Google上可以搜索到950万以上的链接。但是，至今关于Web 2.0的含义仍存在极大的分歧，一些人将Web 2.0贬低为毫无疑义的一个行销炒作口号，而其他一些人则将之理解为一种新的传统理念。
本文就是来尝试澄清Web 2.0本来意义。
在我们当初的头脑风暴中，我们已经用一些例子，公式化地表达了我们对Web 2.0的理解：
Web 1.0 Web 2.0
DoubleClick Google AdSense
Ofoto Flickr
Akamai BitTorrent
mp3.com Napster
大英网络全书在线（Britannica Online） 维基网络全书（Wikipedia）
个人网站 博客(blogging)
evite upcoming.org和EVDB
域名投机 搜索引擎优化
页面浏览数 每次点击成本
屏幕抓取（screen scraping） 网络服务（web services）
发布 参与
内容管理系统 维基
目录（分类) 标签（“分众分类”，folksonomy）
粘性 聚合
这个列表还会不断继续下去。但是到底是什么，使得我们认定一个应用程序或一种方式为作所谓“Web 1.0”，而把另外一个叫做“Web 2.0”呢？（这个问题尤为紧迫，因为Web 2.0的观念已经传播的如此广泛，以至于很多公司正在将这个词加到他们的行销炒作中，但却没有真正理解其含义。同时这个问题也尤为困难，因为许多嗜好口号的创业公司显然不是Web 2.0，而一些我们认为是Web 2.0的应用程序，例如Napster和BitTorrent，甚至不是真正适当的网络程序！）我们首先来探讨一些原则，这些原则是通过Web 1.0的一些成功案例，以及一些最为有趣的新型应用程序来体现的。
1. 互联网作为平台
正如许多重要的理念一样，Web 2.0没有一个明确的界限，而是一个重力核心。不妨将Web 2.0视作一组原则和实践，由此来把距离核心或远或近的网站组成为一个类似太阳系的网络系统，这些网站或多或少地体现着Web 2.0的原则。
图1为Web 2.0的“模拟图”，该图是在名为“O'Reilly的朋友”（Friend Of O’reilly, FOO）的会议的一个研讨会上产生的。这个图基本上仍处于演化阶段，但已经描绘出了 从Web 2.0核心理念中衍生出的许多概念。
例如，在2004年10月的第一次Web 2.0的会议上，约翰·巴特利（John Battelle）和我在我们各自的开场白中列举了一组初步的原则。
这些原则中的第一条就是“互联网作为平台”。这也曾是Web 1.0的宠儿网景公司（Netscape)的战斗口号，而网景在同微软的大战中陨落了。此外，我们早先的Web 1.0的楷模中的两个，DoubleClick和Akamai公司，皆是将网络当作平台的先驱。人们往往不认为这是一种网络服务，但事实上，广告服务是第一个被广泛应用的网络服务，同时也是第一个被广泛应用的混合处理（mashup），如果用另一个近来流行的词来说的话。每个旗帜广告（banner ad)都是用来在两个网站之前无缝合作，向位于另外一台计算机上的读者传递一个整合好的页面。
Akamai也将网络看作平台，并且在一个更深入的层次上，来搭建一个透明的缓存和内容分发网络，以便降低宽带的拥塞程度。
虽然如此，这些先驱提供了有益的对比，因为后来者遇到同样问题的时候，可以将先驱们的解决方案进一步延伸，从而对新平台本质的理解也更为深刻了。DoubleClick和Akamai都是Web 2.0的先驱，同时我们也可以看到，可以通过引入更多Web 2.0的设计模式，来实现更多的应用。
让我们对这三个案例中的每一个都作一番深究，来探讨其间的一些本质性的差别。
Netscape 对 Google
如果Netscape可以称为Web 1.0的旗手，那么Google几乎可以肯定是Web 2.0的旗手，只要看看他们的首次公开上市（IPO)是如何地揭示了各自的时代就清楚了。所以我们就从这两个公司和其定位的差别入手。
Netscape以传统的软件摹本来勾勒其所谓“互联网作为平台”：他们的旗舰产品是互联网浏览器，一个桌面应用程序。同时，他们的战略是利用他们在浏览器市场的统治地位，来为其昂贵的服务器产品建立起市场。从理论上讲，在浏览器中控制显示内容和程序的标准，赋予了Netscape一种市场支配力，如同微软公司在个人计算机市场上所享受的一样。很像当初“自行的马车”（horseless carriage）将汽车描绘为一种熟知事物的延伸，Netscape曾推销一种网络桌面（webtop）来替代传统的桌面（desktop），并且计划借助信息更新，以及由购买了Netscape服务器的信息提供者来推送的各种小程序，来开发推广这种网络桌面。
最终，浏览器和网络服务器都变成了“日用品”，同时价值链条也向上移动到了在互联网平台上传递的服务。
作为对比，Google则以天生的网络应用程序的角色问世，它从不出售或者打包其程序，而是以服务的方式来传递。客户们直接或间接地为其所使用的服务向Google付费。原有软件工业缺陷荡然无存。没有了定期的软件发布，只需要持续的改善。没有了许可证或销售，只需要使用。没有了为了让用户在其设备上运行软件而不得不进行的平台迁移，只需要搭建宏大的、由众多个人计算机组成的、可伸缩的网络，其上运行开源操作系统，及其及自行研制的应用程序和工具，而公司之外的任何人则永远无法接触到这些东西。
在其底层，Google需要一种Netscape从未需要过的能力：数据库管理。Google远远不只是一个软件工具的集合，它是一个专业化的数据库。没有这些数据，那些工具将毫无用武之地；没有这些软件，数据也将无可控制。软件许可证制度和对应用程序接口（API）的控制——上一个时代的法宝——已经毫不相关了，因为Google的软件只需要执行而从不需要分发，也因为如果不具备收集和管理数据的能力，软件本身就没有什么用处了。事实上，软件的价值是同它所协助管理的数据的规模和活性成正比的。
Google的服务不是一个简单的服务器，虽然其服务是通过大规模的互联网服务器集合来传递的；其服务也不是一个浏览器，虽然这种服务是被用户在浏览器中体验到的。Google的旗舰产品——搜索服务，甚至不托管它让用户来搜寻的内容。很像一个电话通话过程，不仅发生在通话的两端，而且发生在中间的网络上。作为用户和其在线体验的一个中介，Google作用于浏览器、搜索引擎和最终的内容服务器之间的空间中。
虽然Netscape和Google都可以被描述为软件公司，但显然Netscape可以归到Lotus，Microsoft，Oracle，SAP，以及其他发源于上个世纪八十年代软件革命的那些公司所组成的软件世界。而Google的同伴们，则是像eBay，Amazon，Napster，及至DoubleClick和Akamai这样的互联网公司。
DoubleClick对Overture和AdSense
同Google类似，DoubleClick是一个名副其实的互联网时代的孩子。它把软件作为一种服务，在数据管理方面具有核心竞争力，并且正如上文所述，它是一个早在连网络服务的名字还不曾有的时候，就已然开始其服务的先驱。然而，DoubleClick最终还是被其商业模式局限住了。它所贯彻的是九十年代的互联网观念。这种观念围绕着出版，而不是参与；围绕着广告客户，而不是消费者，来进行操纵；围绕着规模，认为互联网会被如MediaMetrix等网络广告评测公司尺度下的所谓顶级网站所统治。
结果是，DoubleClick得意地在其网站上引用道：“超过2000种的成功应用”。而相对比的是，Yahoo!公司的搜索市场（从前的Overture）和Google的AdSense产品，已经在为几十万的广告客户服务。
Overture和Google的成功源自于对克里斯·安德森（Chris Anderson）提到的所谓“长尾”的领悟，即众多小网站集体的力量提供了互联网的大多数内容。DoubleClick的产品要求一种签订正式的销售合同，并将其市场局限于很少的几千个大型网站。Overture和Google则领会到如何将广告放置到几乎所有网页上。更进一步地，它们回避了发行商和广告代理们所喜爱的广告形式，例如旗帜广告和弹出式广告，而采用了干扰最小的、上下文敏感的、对用户友好的文字广告形式。
Web 2.0的经验是：有效利用消费者的自助服务和算法上的数据管理，以便能够将触角延伸至整个互联网，延伸至各个边缘而不仅仅是中心，延伸至长尾而不仅仅是头部。
毫不奇怪，其他Web 2.0的成功故事也显示着同样的轨迹。eBay扮演着一个自动的中间媒介的角色，使个体之间发生的几个美元的偶然性的交易成为可能。Napster（虽然已经出于法律原因而关闭）将其网络建立在一个集中的歌曲数据库之上，但是它让每一个下载者都成为一台服务器，从而使其网络逐渐扩大。
Akamai 对 BitTorrent
同DoubleClick类似，Akamai的业务重点面向网络的头部，而不是尾部；面向中心，而不是边缘。虽然它服务于那些处于网络边缘的个体的利益，为他们访问位于互联网中心的高需求的网站铺平了道路，但它的收入仍然来自从那些位于中心的网站。
BitTorrent，像P2P风潮中的其他倡导者一样，采用了一种激进的方式来达到互联网去中心化（internet decentralization）的目的。每个客户端同时也是一个服务器；文件被分割成许多片段，从而可以由网络上的多个地方提供，透明地利用了网络的下载者来为其他下载者提供带宽和数据。事实上，文件越流行下载得越快，因为有更多的用户在为这个文件提供带宽和各个片段。
BitTorrent由此显示出Web 2.0的一个关键原则：用户越多，服务越好。一边是Akamai必须增加服务器来改善服务，另一边是BitTorrent用户将各自的资源贡献给大家。可以说，有一种隐性的“参与体系”内置在合作准则中。在这种参与体系中，服务主要扮演着一个智能代理的作用，将网络上的各个边缘连接起来，同时充分利用了用户自身的力量。
2. 利用集体智慧
在诞生于Web 1.0时代并且存活了下来，而且要继续领导Web 2.0时代的那些巨人的成功故事的背后，有一个核心原则，就是他们借助了网络的力量来利用集体智慧：
--超级链接是互联网的基础。当用户添加新的内容和新的网站的时候，将被限定在一种特定的网络结构中，这种网络结构是由其他用户发现内容并建立链接的。如同大脑中的神经突触，随着彼此的联系通过复制和强化变得越来越强，而作为所有网络用户的所有活动的直接结果，互联的网络将有机地成长。
--Yahoo!是第首例伟大的成功故事，诞生于一个分类目录，或者说是链接目录，一个对数万甚至数百万网络用户的最精彩作品的汇总。虽然后来Yahoo!进入了创建五花八门的内容的业务，但其作为一个门户来收集网络用户们集体作品的角色，依然是其价值核心。
--Google在搜索方面的突破在于PageRank技术，该技术令其迅速成为搜索市场上毫无争议的领导者。PageRank是一种利用了网络的链接结构，而不是仅仅是使用文档的属性，来实现更好的搜索效果的方法。
--eBay的产品是其全部用户的集体活动，就向网络自身一样，eBay随着用户的活动而有机地成长，而且该公司的角色是作为一个特定环境的促成者，而用户的行动就发生在这种环境之中。更重要的是，eBay的竞争优势几乎都来自于关键性的大量的买家和卖家双方，而这正是这一点使得后面许多竞争者的产品的吸引力显着减低。
--Amazon销售同Barnesandnoble.com等竞争者相同的产品，同时这些公司从卖方获得的是同样的产品描述、封面图片和目录。所不同的是，Amazon已然缔造出了一门关于激发用户参与的科学。Amazon拥有比其竞争者高出一个数量级以上的用户评价，以及更多的邀请来让用户以五花八门的方式，在近乎所有的页面上进行参与，而更为重要的是，他们利用用户的活动来产生更好的搜索结果。Barnesandnoble.com的搜索结果很可能指向该公司自己的产品，或者是赞助商的结果，而Amazon则始终以所谓“最流行的”打头，这是一种实时计算，不仅基于销售，而且基于其他一些被Amazon内部人士称为围绕着产品“流动”（flow）的因素。由于拥有高出对手一个数量级的用户参与，Amazon销售额超出竞争对手也就不足为奇了。
现在，具备了这种洞察力，并且可能会将之延伸开来的那些创新型的公司，正在互联网上留下他们的印迹。
维基网络全书（Wikipedia）是一种在线网络全书，其实现基于一种看似不可能的观念。该观念认为一个条目可以被任何互联网用户所添加，同时可以被其他任何人编辑。无疑，这是对信任的一种极端的实验，将埃里克·雷蒙德（Eric Raymond）的格言（源自开放源码软件的背景之下）：“有足够的眼球，所有的程序缺陷都是肤浅的”（with enough eyeballs, all bugs are shallow）运用到了内容的创建之中。维基网络全书已然高居世界网站百强之列，并且许多人认为它不久就将位列十强。这在内容创建方面是一种深远的变革。
像del.icio.us（美味书签）和Flickr这样的网站，其公司已经在近期获得了广泛的关注，并且已经在一种被人们成为“分众分类”（folksonomy，有别于传统分类法）的概念上成为先行者。“分众分类”是一种使用用户自由选择的关键词对网站进行协作分类的方式，而这些关键词一般称为标签（tags)。标签化运用了像大脑本身所使用的那种多重的、重叠的关联，而不是死板的分类。举一个经典的例子，在Flickr网站上，一幅小狗照片可能被加上“小狗”和“可爱”这样的标签，从而允许系统依照用户行为所产生的自然的方式来进行检索。
协作式垃圾信息过滤产品，例如Cloudmark，就聚集了电子邮件用户们对于“一封邮件是或者不是垃圾邮件”的众多相互独立的决策，从而胜过了依赖于分析邮件本身的那些系统。
伟大的互联网成功者并不主动地到处推销其产品，这几乎成为公理。他们采用“病毒式营销”（viral marketing）的方式，也就是说，一些推介会直接从一个用户传播到另外一个用户。如果一个网站或产品依赖广告来进行宣传，你几乎可以断定它不是Web 2.0。
即便许多互联网基础设施本身，包括在大多数网络服务器中用到的Linux，Apache，MySQL，以及Perl，PHP或Python代码，也都依靠开放源码的对等生产（peer-proction）的方式。其中包含了一种集体的、网络赋予的智慧。在SourceForge.net网站上列有至少10万种开放源码软件项目。任何人都可以添加一个项目，任何人都可以下载并使用项目代码。
同时，由于作为用户使用的结果，新的项目从边缘迁移到中心。一个对软件的有机的接受过程几乎完全依靠病毒式营销。同时，作为用户应用的结果，新的项目从边缘迁移到中心，这是一种几乎完全依靠病毒式营销的，有机的软件采用过程，。
经验是：源于用户贡献的网络效应，是在Web 2.0时代中统治市场的关键。
平台总是打败应用程序
在过去每次同对手的竞争中，微软都成功地打用了平台这张牌，打败了即便是最占主导地位的应用程序。Windows平台让微软以Excel取代了Lotus 1-2-3，以Word取代了WordPerfect,，以Internet Explorer取代了Netscape浏览器。
不过这次，冲突不是在平台和应用程序之间，而是在两种平台之间。每个平台皆有一种截然不同的商业模式：一方面，一个独立软件商具有广泛的用户基础并且将应用程序接口和操作系统紧密集成，从而对程序设计模式予以控制；另一方面，是一个没有所有者的系统，由一组协议、开放标准和对合作的共识来连结到一起。
Windows系统代表了由软件程序接口来进行专有控制的高峰。Netscape曾尝试用微软当初对付其对手所使用的手段，来同微软进行争夺，但是失败了。然而拥有互联网开放标准的Apache却已经繁荣了起来。此番上演的战局，已经不再是实力悬殊的平台对决孤立的软件了，而是变成了平台对决平台。问题在于，哪个平台，或者更深远地来说哪个体系，以及哪个商业模式，最能适应未来的机遇。
Windows对于早期的PC时代的问题是一种卓越的解决方案。它统一了程序开发者的竞技场，解决了很多困扰这个领域的问题。但这种由单一供方控制的一刀切的方法，已经不再是适宜的解决方案，而成为了一种问题。面向交流的系统需要协同性，互联网作为一个平台当然也是如此。除非供方可以控制每一例交互的两个终端，这种通过软件的程序接口来锁定用户的可能性微乎其微。
任何企图通过控制平台来推销应用程序的Web 2.0提供商，从定义上讲，已经丧失了这个平台的优越性。
这并不是说锁定和竞争优势的机会不复存在了，而是说我们相信这种机会不是通过控制软件程序接口和协议来取得的。新的游戏规则正在浮现。那些能够理解这些新的游戏规则，而不是企图回到PC软件时代旧有规则的公司，才有可能在Web 2.0时代获得成功。
博客和大众智慧
Web 2.0时代一项最受追捧的特性就是博客的兴起。个人主页从互联网早期就已经存在了，而个人日记和每日发表观点的专栏就更渊源久远了，那么到底有什么让人大惊小怪的呢？
归根底地，博客只是一种日记形式个人网页。但正如里奇·斯格仁塔（Rich Skrenta）指出的，博客的按时间顺序来排列的结构“看起来像是一个微不足道的变化，但却推动着一个迥然不同的分发、广告和价值链。”
其中一大变化就是一项称为RSS的技术。RSS是自早期计算机高手们认识到CGI（公共网关接口）可用来创建以数据库为基础的网站以来，在互联网根本结构方面最重要的进步。RSS使人们不仅仅链接到一个网页，而且可以订阅这个网页，从而每当该页面产生了变化时都会得到通知。斯格仁塔将之称为“增量的互联网”（incremental web）。其他人则称之为“鲜活的互联网”（live web）。
当然，现在所谓“动态网站”（即具有动态产生的内容的、由数据库驱动的网站）取代了十年前的静态网站。而动态网站的活力不仅在于网页，而且在链接方面。一个指向网络博客的链接实际上是指向一个不断更新的网页，包括指向其中任何一篇文章的“固定链接”（permalinks），以及每一次更新的通知。因此，一个RSS是比书签或者指向一个单独网页的链接要强大得多。
RSS同时也意味着网页浏览器不再只是限于浏览网页的工具。尽管诸如Bloglines之类的RSS聚合器（RSS aggregators）是基于网络的，但其他的则是桌面程序，此外还有一些则可以用在便携设备上来接受定期更新的内容。
RSS现在不仅用于推送新的博客文章的通知，还可以用于其他各种各样的数据更新，包括股票报价、天气情况、以及图片。这类应用实际上是对RSS本源的一种回归：RSS诞生于1997年，是如下两种技术的汇合：一种是戴夫·温纳（Dave Winer）的“真正简单的聚合”（Really Simple Syndication）技术，用于通知博客的更新情况；另一种是Netscape公司提供的“丰富站点摘要”（Rich Site Summary）技术，该技术允许用户用定期更新的数据流来定制Netscape主页。后来Netscape公司失去了兴趣，这种技术便由温纳的一个博客先驱公司Userland承接下来。不过，在现在的应用程序实现中，我可以看出两者共同的作用。
但是，RSS只是令博客区别于同普通网页的一部分原因。汤姆·科特斯（Tom Coates）这样评论固定链接的重要性：
“现在它可能看上去像是一项普普通通的功能，但它却有效地将博客从一个易于发布（ease-of-publishing）的现象，进一步转变为互相交叉的社区的一种对话式的参与。这是首次使得对其他人的网站上的很特定的帖子表态和谈论变得如此地容易。讨论出现了，聊天也出现。同时，其结果是出现了友谊或者友谊更加坚定了。固定链接是第一次也是最为成功的一次在博客之间搭建桥梁的尝试。”
在许多方面，RSS同固定链接的结合，为HTPP（互联网协议）增添了NNTP（新闻组的网络新闻协议）的许多特性。所谓“博客圈”（blogosphere），可以将其视作一种同互联网早期的、以对话方式来灌水的新闻组和公告牌相比来说，新型的对等（peer-to-peer）意义上的等价现象。人们不仅可以相互订阅网站并方便地链接到一个页面上的特定评论，而且通过一种称为引用通告（trackbacks）的机制，可以得知其他任何人链接到了他们的页面，并且可以用相互链接或者添加评论的方式来做出回应。
有趣的是，这种双向链接（two-way links）曾是象Xana之类的早期超文本系统的目标。超文本纯粹论者已然将引用通告颂扬为向双向链接迈进了一步。但需要注意的是，引用通告不是一个真正的双向链接，确切地讲是一种（潜在地）实现了双向链接效果的对称式单向链接。其间的区别看起来可能很细微，但实际上却是巨大的。诸如Friendster, Orkut和LinkedIn那样的社交网络系统（social networking systems），需要接受方做出确认以便建立某种连接，从而缺少像互联网架构本身那样的可伸缩性。正如照片共享服务Flickr网站的创始人之一卡特里纳·费克（Caterina Fake）所指出的，注意力仅在碰巧时才礼尚往来。（Flickr因此允许用户设置观察列表，即任何用户都可以通过RSS来订阅其他所有用户的照片流。注意的对象将会被通知，但并不一定要认可这种连接。）
如果Web 2.0的一个本质是利用集体智慧，来将互联网调试为一种所谓的全球的大脑，那么博客圈就是前脑中喋喋不休的呓语，那种我们整个头脑中都能听到的声音。这可能并不反映出大脑的往往是无意识的深层结构，但却是一种有意识的思考的等价物。作为一种有意识的思考和注意力的反映，博客圈已经开始具有强有力的影响。
首先，因为搜索引擎使用链接结构来辅助预测有用的页面，作为最多产和最及时的链接者，博客们在修整搜索引擎结果方面充当着一种不成比例的角色。其次，因为博客社区是如此多地自相引用，关注其他博客的博客们开阔了他们的视野和能力。此外，评论家们所批判的“回音室”（echo chamber）也是一种放大器。
如果只是一种放大器，那么撰写博客将会变得无趣。但是像维基网络全书一样，博客将集体智慧用作一种过滤器。被詹姆士·苏瑞奥维奇（James Suriowecki）称为“大众智慧”（the wisdom of crowds）的规律起了作用，并且就像PageRank技术所产生的结果胜过分析任何单一文档一样，博客圈的集体关注会筛选出有价值的东西。
虽然主流媒体可能将个别的博客视为竞争者，但真正使其紧张的将是同作为一个整体的博客圈的竞争。这不仅是网站之间的竞争，而且是一种商业模式之间的竞争。Web 2.0的世界也正是丹·吉尔默（Dan Gillmor）的所谓“个人媒体”（We，the media)的世界。在这个世界中，是所谓“原本的听众”，而不是密实里的少数几个人，来决定着什么是重要的。
3. 数据是下一个Intel Inside
现在每一个重要的互联网应用程序都由一个专门的数据库驱动：Google的网络爬虫, Yahoo!的目录（和网络爬虫），Amazon的产品数据库，eBay的产品数据库和销售商，MapQuest的地图数据库，Napster的分布式歌曲库。正如哈尔·瓦里安（Hal Varian）
Ⅵ 招行的卡出现Web过时技术
1、您应该是在登录招行个人网银时出现类似下图的提示：你遇到了过时的Web技术，一般是使用系统自带的Microsoft Edge浏览器时出现如此提示，这时您只需打开IE浏览器，登录招行个人银行，根据提示下载安装相关网银控件后重启IE浏览器，重新登录即可；
Ⅶ Web3.0概念到底是什么
近期，Web3.0概念颇受市场关注。11月10日，Web3.0概念股掀起涨停潮。天地在线获10天8板，榕基软件4连板。那么，表现强势的Web3.0概念到底是什么？以下为多家机构关于Web3.0的论述：。在Web3.0中，用户为满足自身需求进行交互操作，并在交互中利用区块链技术，从而实现价值的创造、分配与流通。综合多方论述，Web3.0是一种生态网络，关键词是“去中心化”、“基于区块链”。综合多方观点，Web 3.0发展处于早期阶段、技术上存在限制。第一批可行的Web 3.0应用有望在2025年实现落地。值得注意的是，多家上市公司近期相继表示已布局Web3.0业务。东方国信：目前Web3.0的概念尚不明晰，还处在应用场景探索阶段。
Web3.0概念到底是什么究竟是怎么一回事，跟随我一起看看吧。
近期，Web3.0概念颇受市场关注。11月10日，Web3.0概念股掀起涨停潮。天地在线获10天8板，榕基软件4连板。
Web 3.0发展到什么程度了？
综合多方观点，Web 3.0发展处于早期阶段、技术上存在限制。
华泰证券：Web 3.0尚处早期阶段。由于技术和资金上仍存在限制，Web 3.0尚未做到真正的去中心化。第一批可行的Web 3.0应用有望在2025年实现落地。中信证券：基础设施不断完善，应用层仍处萌芽阶段。从Web3技术栈来看，根据Web3Foundation，Web3主要由基础设施与网络层（Layer0）、协议层（Layer1）、中间件层（Layer2&3）及用户接入层（Layer4）构成。随着L1多链并存生态发展、以太坊共识机制的变迁、侧链及Layer2的扩展，Web3基础设施的可拓展性正不断增强，以支撑繁荣发展的上层生态。应用方面，尽管NFT、GameFi等领域不断有明星项目出圈，但对稳定的商业模式、经济系统的探索仍处于早期阶段。东吴证券：行业当前仍然处于早期阶段，在投资确定性上一定程度上仍受到发展阶段的限制。
值得注意的是，多家上市公司近期相继表示已布局Web3.0业务。
东方国信：目前Web3.0的概念尚不明晰，还处在应用场景探索阶段。公司有Web3.0底层技术栈储备，包括区块链、云计算、人工智能、数字孪生/元宇宙。中文在线：公司在web3.0领域持续关注全球各个国家和地区的最新政策动态，与行业内优质公司充分交流沟通，在符合各地区政策前提下开展相关业务布局，目前公司已在新加坡设立COL WEB全资子公司。超图软件：Web3.0作为下一代互联网技术，超图在相关的技术与GIS结合方面进行了布局。包括空间区块链技术、人工智能GIS技术、大数据GIS技术、融合AR与VR的新一代三维GIS技术等。东港股份：公司目前已经在开展web3.0相关技术的研究，未来计划在数字金融、智慧办税等相关业务领域结合Web3.0有关技术进行产品化的应用与推广。
机构建议关注相关产业机遇
市场前景方面，据GrandView报告，到2030年，全球Web3.0区块链市场规模预计将达到335.3亿美元，从2022年到2030年的复合年增长率为44.9%。
东方证券观点是，现阶段Web3.0处于发展初期，底层基础设施的搭建尤为重要，建议关注提供区块链技术服务的运营商、分布式存储服务供应商。
中信证券认为，Web3仍处于探索阶段，在技术及全球监管环境仍不成熟的背景下，依然面对较多的不确定性及风险，建议更多关注Web3技术创新带来的产业机遇，以及相关互联网公司的布局及发展。
东吴证券则表示，依然对未来的变化保持积极乐观的态度，政策的持续出台也有助于行业健康发展。
Ⅷ Web数据挖掘技术探析论文
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
Web数据挖掘技术探析论文 篇1
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
Web数据挖掘技术探析论文 篇2
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.
[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.
[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):234-235.208
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.
[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
;Ⅸ 用java写一个汇率的程序：将人民币与美元、欧元、英镑等多种货币的汇率保存在指定文件中，设计图形用
程序：
import java.io.*; import java.awt.*; import java.awt.event.*; import javax.swing.*; class test8{ public static void main(String[] args) { JFrame f=new JFrame(); f.setSize(200， 200); JTextArea t1 = new JTextArea(1，5); JTextArea t2 = new JTextArea(1，5); JButton b1=new JButton("test it"); Label l1，l2; l1 = new Label(); l2 = new Label(); l1.setText("Please Enter The Number"); l2.setText("The Result Of The Test"); Choice c = new Choice(); c.add("RMB"); c.add("KRW"); c.add("DOLLAR"); Choice c1 = new Choice(); c1.add("RMB"); c1.add("KRW"); c1.add("DOLLAR"); f.add(l1); f.add(t1); f.add(c); f.add(l2); f.add(t2); f.add(c1); f.add(b1); b1.addActionListener(new ActionListener() { public void actionPerformed(ActionEvent e) {if(c.getSelectedItem()=="RMB"&&c1.getSelectedItem()=="DOLLAR") {String s; s=t1.getText(); int q=0; q=Integer.parseInt(s); double w; w=q*0.1452; String r = Double.toString(w); t2.setText(r); } else if(c.getSelectedItem()=="DOLLAR"&&c1.getSelectedItem()=="RMB") {String s; s=t1.getText(); int q=0; q=Integer.parseInt(s); double w; w=q*6.8866; String r = Double.toString(w); t2.setText(r); } else if(c.getSelectedItem()=="RMB"&&c1.getSelectedItem()=="KRW") {String s; s=t1.getText(); int q=0; q=Integer.parseInt(s); double w; w=q*164.9824; String r = Double.toString(w); t2.setText(r); } else if(c.getSelectedItem()=="KRW"&&c1.getSelectedItem()=="RMB") {String s; s=t1.getText(); int q=0; q=Integer.parseInt(s); double w; w=q*0.0061; String r = Double.toString(w); t2.setText(r); } else if(c.getSelectedItem()=="DOLLAR"&&c1.getSelectedItem()=="KRW") {String s; s=t1.getText(); int q=0; q=Integer.parseInt(s); double w; w=q*1136.2500; String r = Double.toString(w); t2.setText(r); } else if(c.getSelectedItem()=="KRW"&&c1.getSelectedItem()=="DOLLAR") {String s; s=t1.getText(); int q=0; q=Integer.parseInt(s); double w; w=q*0.0009; String r = Double.toString(w); t2.setText(r); } } } ); f.setLayout(new FlowLayout()); f.setVisible(true); f.addWindowListener(new WindowAdapter() { public void windowClosing(WindowEvent e) { System.exit(0); } }); } }
操作环境：java 版型号：8.64
拓展资料：
1、Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。 Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等
2、由于C++所具有的优势，该项目组的研究人员首先考虑采用C++来编写程序。但对于硬件资源极其匮乏的单片式系统来说，C++程序过于复杂和庞大。另外由于消费电子产品所采用的嵌入式处理器芯片的种类繁杂，如何让编写的程序跨平台运行也是个难题。为了解决困难，他们首先着眼于语言的开发，假设了一种结构简单、符合嵌入式应用需要的硬件平台体系结构并为其制定了相应的规范，其中就定义了这种硬件平台的二进制机器码指令系统（即后来成为“字节码”的指令系统），以待语言开发成功后，能有半导体芯片生产商开发和生产这种硬件平台。对于新语言的设计，Sun公司研发人员并没有开发一种全新的语言，而是根据嵌入式软件的要求，对C++进行了改造，去除了留在C++的一些不太实用及影响安全的成分，并结合嵌入式系统的实时性要求，开发了一种称为Oak的面向对象语言。
操作环境：java 版型号：8.64
操作环境：C++ 版型号：8.2.64