数据挖掘在电子商务中的应用

通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性,概述数据挖掘的若干挖掘技术,重点介绍了数据挖掘在电子商务中的应用,包括营销方面的应用、电子商务系统规划和系统安全方面的应用、客户关系管理方面的应用以及网络广告方面的应用等。     

Clementine在电子商务环境中的数据挖掘应用

针对电子商务环境下对数据挖掘的需求，使用新一代的数据挖掘工具Clementine对具体实例进行处理，给出了数据流形式的挖掘流程，包括应用理解、数据理解、数据准备、应用模型。指出Clementine对电子商务环境下的信息发现具有巨大的发展前景。     

数据挖掘技术在电子商务环境下的应用

探讨在电子商务环境下，信息服务商面对企业信息需求呈现出的新特点，应用数据挖掘技术为企业提供信息服务的 相关问题。     

图书电子商务中的客户信息挖掘

分析了信息挖掘的概念、方法。结合图书电子商务的特点,提出了一种通过对图书电子商务网站的客户浏览、购买等行为记录进行数据挖掘而建立的客户身份信息模型。此模型可以应用于图书电子商务的个性化推荐和出版物精准营销中。     

论数据挖掘与电子商务的契合

指出以6个论题为基础的数据挖掘可以有效地帮助企业优化决策管理、客户关系管理、协同商务管理、营销模式管理、网站维护管理和风险控制管理、确认目标市场,以获得更大的竞争优势。其次通过对电子商务环境下Web挖掘技术的论述,具体分析Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web访问挖掘对于电子商务的作用,并对具体技术进行分析与评价。最后介绍国内外电子商务数据挖掘的主要研究内容。     

关联规则支持下的营销策略研究

简要地介绍数据挖掘和关联规则的概念,并在零售企业和电子商务运营机制基础上提出了基于数据挖掘关联规则理论的营销策略构建方法,最后分析了关联规则挖掘在零售业中的支持评价。     

基于数据挖掘技术的手机客户需求分析

在互联网飞速发展、电子商务技术日趋成熟的今天,移动通讯的终端-手机已经得到的广泛普及,通过手机接收获得相应的数据,比如手机报、短信、彩信等已经逐渐得到用户们的青睐。而数据挖掘技术是这几年来计算机技术发展的热点方向之一。数据挖掘通过对行业或部门的历史运行数据进行有效的挖掘,可以发现其隐藏的规律或模式,从而为决策者提供依据。本文通过数据挖掘技术来对手机用户的需求进行分析,以发现和归纳出手机用户的行为特点,进而扩大数据业务的用户量。     

数据挖掘的应用研究

数据挖掘是当今新的技术热点。本文从数据挖掘概念及预处理过程展开研究,分析了数据挖掘的常用算法及其应用,重点阐述了数据挖掘在知识管理中的应用,分析了利用数据挖掘发现的知识类型,并用具体案例叙述数据挖掘的应用,明确指出了在知识管理应用中存在的问题,展望了数据挖掘未来的研究方向。     

利用客户关系管理技术改进档案服务质量

以基于因特网的电子商务,数据仓库,数据挖掘等信息技术为基础的客户关系管理理论,作为一种切实可行的新理念,可以用来培育、促进档案管理部门新的业务过程、业务内容和服务形式,极大地提高档案管理部门的服务水平和管理效率。促进档案事业的科学发展。     

数据挖掘在高校图书馆的应用

概述了数据挖掘的一般知识和几种在信息管理领域有应用前景的数据挖掘软件,探讨了数据挖掘在高校图书馆信息管理与服务方面的应用,分析了数据挖掘在应用中存在的问题.     

数据挖掘在数字图书馆中的应用研究

数据挖掘技术在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。本文在描述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在数字化图书馆中应用的三个方面,说明数据挖掘技术在数字图书馆应用的必要性,并提出一个基于数据挖掘技术的数字图书馆的挖掘系统模型。     

数据挖掘技术在信息管理领域中的应用

本文介绍数据挖掘的一般技术与方法,综述数据挖掘技术在信息管理领域的应用,着重对数据挖掘在图书馆和档案馆中的应用进行了分析比较。     

论数据挖掘的发展前景及潜在价值

作为一项通用的知识发现技术,数据挖掘技术旨在从少量数据中提取出人们感兴趣的数据信息,由此本文对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有清晰的论述,并且结合数据挖掘的应用模型及技术提出了数据挖掘的应用前景。     

国内图书馆数据挖掘技术实践应用进展分析

数据挖掘技术近几年在图书馆行业得到不断广泛的应用,文章通过文献计量学、研究方向和算法、应用软件、数据处理和选择及技术应用详情等方面分析图书馆在数据挖掘实践应用方面的进展情况。     

国内图书馆数据挖掘技术实践应用进展分析

数据挖掘技术近几年在图书馆行业得到不断广泛的应用,文章通过文献计量学、研究方向和算法、应用软件、数据处理和选择及技术应用详情等方面分析图书馆在数据挖掘实践应用方面的进展情况。     

数据挖掘技术在图书馆增值服务中的应用

本文介绍了数据挖掘技术的基本情况,提出数据挖掘技术在图书馆增值服务中应用的几个方面：读者数据挖掘、数据资源挖掘和学科发展趋势挖掘。设计出图书馆增值服务中采用数据挖掘技术构想,为提高图书馆服务水平提供思路和参考。     

数据挖掘:原理、方法及其应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。首先介绍了数据挖掘的基本概念和处理过程, 然后分别分析了数据挖掘所发现的主要知识类型和使用的技术方法, 最后对基于Web 的几个数据挖掘应用系统进行了较为细致的剖析, 并指出数据挖掘技术和搜索引擎技术的结合对网络信息的发现、搜集和管理、利用具有巨大的发展前景。     

数字图书馆构建中的数据挖掘应用研究

本文简要介绍了数据挖掘技术的概念、方法及基本功能,从七个不同方面探讨了数据挖掘技术在数字图书馆构建中的应用,并给出了一个基于数据挖掘技术的数字图书馆个性化信息服务模型,最后总结了在数字图书馆构建中应用数据挖掘技术所要解决的几个难题.     

高校图书馆的数据挖掘技术应用与用户研究

数据挖掘技术是一种新兴的信息处理技术。本文列举了数据挖掘技术在图书馆信息采集、信息服务方面的应用,并对用户如何使用数据挖掘技术和方法提出了新的见解。     

试析大数据环境下协同过滤技术与档案数据挖掘

<正>一、简述大数据环境下协同过滤技术与档案数据挖掘协同过滤技术最早应用于电子商务行业,至今仍是电子商务行业推荐技术的主流技术,它主要通过对于用户的评价和访问记录进行收集,通过矩阵、最近邻用户聚类等方法综合运算出与用户所需相似和相近的内容,从而实现推荐的效果。这一技术所运用的主要原理基础就是用户的从众心理,"现实社会中人们相互影响是社会互动中重