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上传时间: 2011-05-25
详细说明： 主要内容和研究成果如下： （1）首先对 Web 数据挖掘的概念、特点、难点、分类以及 Web 数据挖掘 的流程及其在电子商务中的应用优势都作了很详尽的论述。 （2） 研究了国内中小型电子商务网站服务器数据的特点和数据的物理意义， 并以此为依据寻找合适的方法对数据进行预处理。 针对电子商务网站的浏览用户 特点，将用户分成外部登录用户和内部系统用户来分析，为聚类分析和电子商务 应用研究提供可靠、有效的数据。 （3）在理解和掌握快速聚类算法的基础上，针对K-means 快速聚类算法的 优点和缺点，结合 Web 数据的特点，采用了一种连环聚类的方法来弥补快速聚 类算法聚类结果不精确的不足，并将探索性数据分析（也即分析每个网页被用户 访问的频率，揭示用户访问过的网页之间的差异的最大程度）结果与聚类分析结 果相结合来进行电子商务应用研究。最后应用这种方法进行了案例研究，证明其 是可行并有效的。 （4）在电子商务应用研究方面，在总结前人研究成果和分析实际网站的基 础上，针对广州邮政网的实际，提出了增长新业务点和协同商务等新应用方向， 为决策者改进电子商务网站提供了新的思路和方法。 关键词：Web数据挖掘；聚类分析；预处理；电子商务
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