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企業(yè)網(wǎng)站的Web使用挖掘

發(fā)布時(shí)間:2014-07-24 12:35

  摘要:本文介紹企業(yè)網(wǎng)站的web使用挖掘的意義人手,著圭分析了web使用挖掘的數(shù)據(jù)源,探討了Web使用挖掘的常用技術(shù),以及Web使用挖掘的過程,企業(yè)網(wǎng)站的Web使用挖掘應(yīng)奧備的功能

  關(guān)鍵詞:企業(yè)網(wǎng)站;web使用挖掘;數(shù)據(jù),原.信息獲取

  feb Usage Mining of Enterprises Weh Site ZHANG ehun-l1Iing

  (Liaoning University of Intemati川Jai Business‘lIld Ecollollli川,Dalian門(,1幣2.(、hinι。

  Abstract: This paper introduces the signiliclIlce It)r web mage nlllllllg nf entcrprise\Vel、site. Analysi只sata source of \veh usage I111nlJl日‘ discusses the trequent technolog幣,process and IllIll'tion of web usagelIlining

  Key words: enterprises Web site. WeblIS咯l't11ining, (bra sourct'. Web Clι川lin日

  1企業(yè)網(wǎng)站的Web使用挖掘的意義

  對企業(yè)網(wǎng)站的Wpb使用f,'f息進(jìn)11挖fllli~!手不是對服務(wù)器的簡單統(tǒng)i I ( lill vi f麗詞問次數(shù),II平均訪問人數(shù),最受歡迎反而等信息)1大1ft已經(jīng)不能滿足企業(yè)網(wǎng)站設(shè)il人民H j8:.'i.~,筆耕文化推薦期刊,'; f!~ til內(nèi)容優(yōu)化ff(J'J,;:求i!ll過if扣i(f、、It-I付!iil (f~門,止;文('j. IlfL'J.發(fā)現(xiàn)川l戶WI可以麗的特ill、貞的]被用戶訪問的規(guī)律、IIJ1"頻繁iJi問的vi tll ~1:,以便Jt{l"JlH、{I放胞們Lfl'.ilrti.'立的結(jié)構(gòu)干Illfq'f~‘占22冬l:ll fi1" 1足供個(gè)hf垣快捷的信息獲取環(huán)境和交易環(huán)境

  2企業(yè)網(wǎng)站的Web使用挖掘的數(shù)據(jù)源內(nèi)使用挖掘通過分析Web使用挖掘所挖掘的數(shù)據(jù)除f米(j磯山IlL、文件.其他的數(shù)據(jù)。

  3企業(yè)網(wǎng)站的Web使用挖掘的常用技術(shù)

  3.1路經(jīng)分析

  3.2關(guān)聯(lián)規(guī)則

  關(guān)聯(lián)規(guī)則(、展早i是III Agrawal等人tittI:rl~,鼓初J是lH的功機(jī)是釗對購物籃分析問題捉巾的,其II的是為f發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫巾不同商品之間的聯(lián)系規(guī)U!I],這JI-q地1i!1]劃fill川'顧客購買i i 'Idr,[,~, i'] 1'1.111來指導(dǎo)i?::f家科學(xué)地安+11 ill貨、所有以及tT如i(~ ij-寫3.3序列模式

  序列模式(S叫upntial Pattf'rtl')在f!.tI'll]在友們印的字齊集'II,序列恢式的'在叫;7~ J{指找到1115且)"這樣的內(nèi)部事務(wù)模式序71J模式挖掘段早是由Agrawal等人提出的.立的鼓初') ifJ豐凡是想i國ij:':iHl交易時(shí)問屆性的交坊數(shù)擬庫'11發(fā)現(xiàn)頻繁瑣門!于{jl]l'}.

  發(fā)現(xiàn)某一段時(shí)間內(nèi)客戶的購買活動(dòng)規(guī)律近年來序列校式挖掘已經(jīng)成為數(shù)如挖掘的·個(gè)型:變?yōu)槎?.4分類聚類分類算法芮先佳、E一個(gè)模ffiJ.通過對訓(xùn)練數(shù)銜的外析,約[IH而j~數(shù)以類統(tǒng)主化概念集的特ilr.描述,然rl~·抽取未知數(shù)歸{;j象Ff(J (I身特性.根據(jù)模型小的定義,將其劃分到相對應(yīng)的類'II聚類(Clustering)是將數(shù)據(jù)對象分組成為多個(gè)類或簇(Uu忖[prj,在fii]個(gè)fix'll的ι!象之l'rll nfJ較高的中tiM陪.而不叫俠小的H象

  是另IJ較大相異度是根據(jù)描述對象的周件伯來計(jì)算的|



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