❶ wed前端案例开发分析论文
一、周密思考，慎重落笔
论文提纲论文是一项“系统工程”，在正式动笔之前，要对文章进行通盘思考，检查一下各项准备工作是否已完全就绪。首先，要明确主题。主题是文章的统帅，动笔之前必须想得到十分清楚。清人刘熙载说：“凡作一篇文，其用意俱可以一言蔽之。扩之则为千万言，约之则为一言，所谓主脑者是也。”(《艺概》)作者要想一想，自己文章的主题能否用一句话来概括。主题不明，是绝对不能动手写文的。其次，是理清思路。思路是人订]思想前进的脉络、轨道，是结构的内在依据。动笔之前，对怎样提出问题，怎样分析问题，怎样解决问题，以及使用哪些材料等，都要想清楚。第三，立定格局。所谓“格局”，就是全文的间架、大纲、轮廓。在动笔之前先把它想好“立定”，如全文分几部分，各有哪些层次，先说什么，后说什么，哪里该详，哪里该略，从头至尾都应有个大致的设想。第四，把需要的材料准备好，将各种事实、数据、引文等找来放在手头，以免到用时再去寻找，打断思路。第五，安排好写作时间、地点。写作要有相对集中的时间，比较安静的环境，才能集中精力专心致志地完成毕业论文写作任务。
古人说：“袖手于前，方能疾书于后。”鲁迅也曾说，静观默察，烂熟于心;凝神结想，一挥而就。做好了充分的准备，写起来就会很快。有的人不重视写作前的准备，对所写的对象只有一点粗浅的认识就急于动笔，在写作过程中“边施工边设计”，弄得次序颠倒，手忙脚乱，或做或掇，时断时续，结果反而进展缓慢。所以，在起草之前要周密思考，慎重落笔。
二、一气呵成，不重“小节”
在动笔之前要做好充分的准备，一旦下笔之后，则要坚持不懈地一口气写下去，务必在最短时间内拿出初稿。这是许多文章家的写作诀窍。有的人写文章喜欢咬文嚼字，边写边琢磨词句，遇到想不起的字也要停下来查半天字典。这样写法，很容易把思路打断。其实，初稿不妨粗一些，材料或文字方面存在某些缺陷，只要无关大局。暂时不必去改动它，等到全部初稿写成后，再来加工不迟。鲁迅就是这样做的，他在《致叶紫》的信中说：
先前那样十步九回头的作文法，是很不对的，这就是在不断的不相信自己——结果一定做不成。以后应该立定格局之后，一直写下去，不管修辞，也不要回头看。等到成后，搁它几天，然后再来复看，删去若干，改换几字。在创作的途中，一面炼字，真要把感兴打断的。我翻译时，倘想不到适当的字，就把这些字空起来，仍旧译下去，这字待稍暇时再想。
否则，能因为一个字，停到大半天。这是鲁迅的经验之谈，对我们写毕业论文也极有启发。
三、行于所当行，止于所当止
北宋大文学家苏拭在谈到他的散文写作时说：“吾文如万斜泉涌，不择地而出。在乎地，滔滔汩汩，虽一日干里无难;及其与山石曲折，随地赋形而不可知也。所可知者，常行于所当行，常止于不可不止，如是而已矣。”(《文说》)苏拭是唐宋八大散文家之一，作文如行云流水，有神出鬼没之妙，旁人不可企及。但他总结的“行于所当行，止于所不可不止”，则带有一定的普遍性。
“行于所当行”，要求作者在写作时，该说的一定要说清楚，不惜笔墨。如一篇文章的有关背景，一段事情的来龙去脉，一种事物的性质特征等，如果是读者所不熟悉的，就应该在文章中讲清楚，交代明白，不能任意苟简，而使文意受到损害，以致出现不周密、不翔实的缺陷。
“止于所不能不止”，就是说，不该写的，一字也不可多写，要“惜墨如金”。如果情之所至，任意挥洒，不加节制，也不肯割爱，势必造成枝蔓横生，冗长拖杏，甚至出现“下笔千言，离题万里”的毛病。
❷ web前端开发有哪些技术 论文
web前端有很多呀，你随便加个交流群，估计里面都有很多学习性的文档和网站，一些前端开发的个人博客和网站也有很多技术方面的文章。
❸ 基于Web的数据库系统开发毕业论文，基于Web的数据库系统开发论文题目或者相关的毕业论文参考文献
计算机方面的毕业论文可以找闻闻论文网，很专业，我去年毕业的时候也是找的他们，做了个系统，辅导老师还给我讲解了半天，呵呵
❹ 基于Web的数据库系统开发论文
基于web的数据库方面的论文，在键盘论文网上很多的，你可以参考下，我之前也是找他们的在线辅导老师咨询的，非常专业
这里还有点资料，你参考下
主要的内容：
1）将Web技术和数据库技术相结合，在WWW上开发动态交互的Web数据库应用，已逐 渐成为基于WWW的信息管理系统的核心和重要发展方向，本文分析和研究了关于动态Web 数据库的开发与应用及其相关的问题。
2）简要地介绍了Web数据库与传统数据库相比的诸多优点，以及目前Web数据库在不 同应用方案中的类型；讨论了两种Web数据库系统结构：混合Web数据库系统结构、B/S模 式Web数据库系统结构
3）阐述了Web和关系数据库处理模式的不同之处，在此基础上讨论了 三种集成模型：CGI、API、Fat Client；分析了Web数据库的几种实现技术，并分析了它们各 自的优缺点和应用场所；初步探讨了Windows DNA体系结构，在此基础上把Web数据库与 DNA相集成，进行可扩展设计
4）最后，在数据库安全与网络安全问题的基础上，从服务器安 全、用户身份验证、对话期安全三方面研究了基于Web的数据库的安全问题。
结论：
本文研究了数据库与www相结合的理论和技术问题，研究结果表明：两者的集成可以 把Web与数据库的优点集中在一起，使计算机系统具有数据库功能、网络功能、多媒体功能 和超文本功能。Web数据库与DNA体系结构相结合，利用XML技术，使应用程序具有更好 的扩展性，达到节约资源的目的
论文的框架你看下，大同小异的：
第一章 绪论38-45
1．1 Www的动态交互技术38-39
1．2 WWW环境下建立数据库系统39-43
1．2．1 数据库系统39-41
1．2．2 WWW环境下的数据库系统41-43
1．3 Web数据库的应用分类43-45
第二章 Web数据库系统结构45-49
2．1 混合web数据库系统45
2．2 B/S模式Web数据库系统45-49
2．2．1 三层体系结构45-47
2．2．2 多层体系结构47
2．2．3 三层B/S模式47-49
第三章 Web数据库的集成模型49-55
3．1 CGI Architecture50-51
3．2 API Architecture51-52
3．3 Fat Client Architecture52-55
第四章 Web数据库的实现技术55-87
4．1 基于web的异构数据库系统的集成55-58
4．1．1 数据库系统之间的差异性55
4．1．2 异构数据库系统集成的策略55-56
4．1．3 ODBC（开放式数据库互联）56-57
4．1．4 OLE DB技术57-58
4．2 存取数据库的对象群：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 与其他数据访问对象一起使用ADO60-61
4．3 用类进行数据库访问61-63
4．4 ASP网络开发技术63-66
4．4．1 ASP技术概述63-64
4．4．2 IDC技术64-65
4．4．3 ASP和传统CGI的对比65
4．4．4 ASP同脚本语言的关系65-66
4．5 利用ASP技术访问Web数据库的方法66-68
4．5．1 Web数据库访问方法之一66
4．5．2 Web数据库访问方法之二66-67
4．5．3 RDS67-68
4．6 用Java语言访问数据库68-80
4．6．1 Java语言的特点68-70
4．6．2 Applet和Application70-71
4．6．3 Java语言与数据库的接口JDBC71
4．6．4 JDBC的体系结构71-74
4．6．5 JDBC的功能与特点74-78
4．6．6 Agave JDBC NetServer78-80
4．7 JSP网络开发技术80-85
4．7．1 JSP的运行方式80-81
4．7．2 JSP与ASP的比较81
4．7．3 JSP与传统CGI比较81
4．7．4 Java Servlet技术81-83
4．7．5 JSP和Servlet的结合使用83-84
4．7．6 JavaBeans84-85
4．8 PHP网络开发技术85-87
4．8．1 PHP技术概述85-86
4．8．2 PHP与其它动态发布网页技术的比较86-87
第五章 Web数据库与DNA87-96
5．1 Web数据库与DNA87-89
5．1．1 DNA体系结构的优点87
5．1．2 DNA体系结构的实现87-88
5．1．3 Web-DNA体系结构88-89
5．2 使用ADO记录集89-91
5．2．1 在服务器之间传送数据89-90
5．2．2 使用层次化的ADO记录集90-91
5．3 使用DNA模型进行可扩展设计91-93
5．3．1 可扩展性是关于节约资源的91
5．3．2 三种不同的用户界面91
5．3．3 有限可扩展性的经典实现及其改进方法91-93
5．4．1 XML94
5．4．2 把记录集转成XML94-96
第六章 Web数据库系统安全96-106
6．1 信息安全问题的新局面96-97
6．2 数据库的安全问题97-98
6．3 网络安全问题98-100
6．3．1 防火墙技术99
6．3．2 数据加密技术99-100
6．3．3 网络安全一体化解决方法100
6．4 基于Web的数据库安全问题100-106
6．4．1 Web数据库的安全问题100-101
6．4．2 服务器安全101-103
6．4．3 用户身份验证安全103-106
总结
最后还有参考文献和致谢就不写了
如果还有什么不懂的就上键盘论文自己看吧
❺ 详细介绍Web前端与后端有什么区别(包括定义、特点、所用到的技术等（500字）
1.什么是前端开发？
前端，也称为“客户端开发”，简单来说，你可以在应用程序或网站的屏幕上看到的所有内容都属于前端。
通俗点说：web的本意是蜘蛛网和网的意思，在网页设计中我们称为网页的意思。现广泛译作网络、互联网等技术领域。表现为三种形式，即超文本(hypertext)、超媒体(hypermedia)、超文本传输协议(HTTP)等，包括Web页面的结构、Web的外观视觉表现以及Web层面的交互实现。
?1.1网站和移动应用的前端
让我们考虑一个现实的例子：你正在访问的网站。内容设计、图像、段落和线条之间的间距，左上角的公司徽标，以及右下角的小通知按钮——所有这一切都是前端。
移动应用的前端与网站相同。例如，你在移动或Web应用中看到的内容，按钮、图像是前端的一部分。此外移动屏幕还具有触摸响应功能，因此当应用响应你所做的所有手势时，需要进行缩放放大/缩小、双击、滑动等操作。
前端开发人员构建所有的这些。它们创造了你在屏幕上看到的外观和触摸到的体验。
Ionic，Swift，Kotlin，Bootstrap，Angular，Vue，jQuery，React.js是用于前端开发的一些工具和技术。
1.2物联网的前端
连接到互联网的任何对象都是IoT（物联网）设备。你可能在想物联网设备的前端如何工作？任何智能设备，如智能冰箱、远程PoS系统、智能手表、智能钱包，都需辩腊要用户可以与之交互以操作设备的“东西”。因此，“某物”是一种互动媒介，其元素就是物联网的前端。
物联网设备没有前端的说法，但设备包含一个固件，其行为类似于移动应用程序中的前端。此外该固件可以用C、C++、Lua、Python和JavaScript等语言编写。
另外还有物联网设备的UI/UX设计和实现。
2.什么是后端开发？
2.1网站和移动应用后端
网站的后端需要设置服务器，存储和检索数据，以及将这些服务器与前端进行连接的接口。如果说前端开发人员梗关注网站的外观，后端开发人员则更更关注网站的速度、性能和响应能力，后端通过编码、云API和数据库进行集成。
就像前端一样，移动应用的后端开发在各个方面都与网站后端相同。此外，你为移动应用设置后端服务器的选项包括：云计算（AWS，Firebase）定制服务器或MBaaS（移动后端即服务）。
Ruby，Apache，Nginx，PHP，MySQL，MongoDB等用于后端开发的工具和技术很少。
2.2物联网后端
物联网后端最重要的组成部分之一是云后袭盯端。显然大多数物联网设备都依赖云服务器对数据进行上传和下载，并将其处理为动作。
如果我们谈论高级物联网解决方案，后端开发可以扩大到AI（人工智能）和ML等功能（机器学习）。
用于物联网项目的后端技术是AmazonIoT，GoogleCloud，MQTTBroker，IFTTT等等。
综上所述，说通俗一点：
web前端分为网页设计师、网页美工、web前端开发工程师。
首先网页设计师是对网页的架构、色彩以及网站拍灶和的整体页面代码负责；网页美工只针对UI这块的东西，比如网站是否做得漂亮；web前端开发工程师是负责交互设计的，需要和程序员进行交互设计的配合。
web前端需要掌握的有脚本技术javascriptDIV+CSS现下最流行的页面搭建技术，ajax和jquery以及简单的后端程序等。后端的话可供开发的语言有asp、php、jsp、.NET这些后端开发语言的话搭建环境都不一样
实际的开发过程中，前端、后端开发人员的定位如下：
1）前端开发人员：精通JS，能熟练应用JQuery，懂CSS，能熟练运用这些知识，进行交互效果的开发。
2）后端开发人员：会写Java代码，会写SQL语句，能做简单的数据库设计，会Spring和iBatis，懂一些设计模式等。
3.前端Vs后端有什么区别？
4.前端Vs后端：谁是最好的？谁最厉害？
前端设计师所做的很大一部分工作就是让用户在移动设备或PC屏幕上看到的东西看起来都很棒而且易于使用。相反，后端开发人员唯一关注的美学是编写干净的代码。
所以不存在谁更好这个说法，二者是相互成就相互协作的，举个栗子：正是由于史蒂夫·乔布斯（前端幻想家）以及史蒂夫·沃兹尼亚克（后端天才），成就了苹果简洁经典的设计以及流畅的操作系统。
5.前端Vs后端开发人员：职位名称
6.前端与后端开发人员：所需技能
7.前端与后端开发者：角色和责任
❻ web前端开发项目 大学生毕业论文管理系统
用户、商家与管理员登陆用户：购物、查看订单、修改资料。。。。。商家：查看货物、查看订单、修改资料。。。。。管理员：。。。。。。。。。。
❼ 基于WEB的人事管理系统设计论文
我有啊。。。我发你啊
加我啊
❽ 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.
;❾ web前端毕业论文文献综述怎么写
一、什么是文献综述
文献综述是研究者在其提前阅读过某一主题的文献后，经过理解、整理、融会贯通，综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。
二、文献综述的写作要求
(一)、文献综述的格式
文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写工作。
前言，要用简明扼要的文字说明写作的目的、必要性、有关概念的定义，综述的范围，阐述有关问题的现状和动态，以及目前对主要问题争论的焦点等。前言一般200-300字为宜，不宜超过500字。
正文，是综述的重点，写法上没有固定的格式，只要能较好地表达综合的内容，作者可创造性采用诸多形式。正文主要包括论据和论证两个部分，通过提出问题、分析问题和解决问题，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，进一步阐明问题的来龙去脉和作者自己的见解。当然，作者也可从问题发生的历史背景、目前现状、发展方向等提出文献的不同观点。正文部分可根据内容的多少可分为若干个小标题分别论述。
小结，是结综述正文部分作扼要的总结，作者应对各种观点进行综合评价，提出自己的看法，指出存在的问题及今后发展的方向和展望。内容单纯的综述也可不写小结。
参考文献，是综述的重要组成部分。一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。对综述类论文参考文献的数量不同杂志有不同的要求，一般以30条以内为宜，以最近3-5年内的最新文献为主。
(二)、文献综述规定
1. 为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。
2. 在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。通常阅读文献不少于30篇，且文献搜集要客观全面
3. 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。
4. 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。
5. 资料运用恰当、合理。文献引用用方括号[ ]括起来置于引用词的右上角。
6. 文献综述中要有自己的观点和见解。不能混淆作者与文献的观点。鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径，针对性强。
7. 文献综述不少于3000字。
(三)、注意事项
⒈ 搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好的综述。
⒉
注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。
⒊
引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。引用文献不过多。文献综述的作者引用间接文献的现象时有所见。如果综述作者从他人引用的参考文献转引过来，这些文献在他人引用时是否恰当，有无谬误，综述作者是不知道的，所以最好不要间接转引文献。
⒋
参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略，但文献综述绝对不能省略，而且应是文中引用过的，能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。
5.综述篇幅不可太长。杂志编辑部对综述的字数一般都有一定数量的约定。作者在初写综述时，往往不注意这点，造成虚话、空话较多，重点不突出。综述一般不宜超过4000字。
综述并不是简单的文献罗列，综述一定有作者自己的综合和归纳。有的综述只是将文献罗列，看上去像流水帐，没有作者自己的综合与分析，使人看后感到重复、费解，材料与评述协调。
三、学术论文参考文献的着录格式
1.专着： [序号]作者.书名[M].版本(第1版不着录).出版地:出版者,出版年.起止页码.
2.期刊: [序号]作者.题名[J].刊名,年,卷(期):起止页码.
3.会议论文集(或汇编): [序号]作者.题名[A].编者.论文集名[C].出版地:出版者,出版年.起止页码.
4.学位论文: [序号]作者. 题名[D]. 学位授予地址：学位授予单位，年份.
5.专利: [序号]专利申请者. 专利题名[P].专利国别(或地区):专利号, 出版日期.
6.科技报告: [序号]着者. 报告题名[R].编号，出版地：出版者，出版年.起止页码.
7.标准: [序号] 标准编号，标准名称[S].颁布日期.
8.报纸文章 : [序号] 作者. 题名[N]. 报纸名，年-月-日(版次).
9.电子文献: [序号] 主要责任者.电子文献题名[电子文献及载体类型标识].电子文献的出处或可获得地址，发表或更新日期/引用日期(任选).
10.各种未定义类型的文献: [序号]主要责任者.文献题名[Z]. 出版地：出版者，出版年.