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                题名统一事件Web挖掘模型
                    被引量:1
            
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                            作者
                                李颖基
                                彭宏
                                郑启伦
                
            
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                    机构
                    
                            华南理工大学计算机科学与工程学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机应用研究》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2004年第3期47-49,共3页
            
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                        基金
                        
                                    广东省自然科学基金资助项目(990582)
                                    广东省科技攻关资助项目(C10201
                                    A1020103)
                        
                    
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                    文摘
                        讨论了电子商务中现有数据收集方式的缺点。基于Web日志的推荐算法具有复杂而不精确的预处理步骤,而客户端收集数据涉及到用户隐私问题。提出了统一事件模型、基于应用层的日志记录,进行用户、会话识别算法和多维关联规则算法UEMFP。指出了UEM在Web挖掘中的优点。实验表明,UEM下的Web挖掘算法具有更好的结果和性能,它可以很好地运用到电子商务应用中。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            统一事件模型
                            WEB挖掘
                            电子商务
                    
                
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                    Keywords
                    
                            UEM(Unified Events Model)
                            Web Mining
                            E-commerce
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]                                
                            
                            
                                
                                    TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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            - 
                题名基于应用层记录的Web挖掘数据源模型研究
            
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                            作者
                                董祥和
                                仲丛友
                                董荣和
                
            
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                    机构
                    
                            天津工程师范学院商贸管理系
                            西北工业大学计算机学院
                    
                
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                出处
                
                
                    《计算机工程与设计》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2009年第1期91-95,109,共6页
            
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                        基金
                        
                                    天津工程师范学院科研发展基金项目(SK-JH2007001)
                        
                    
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                    文摘
                        Web挖掘数据源质量的好坏直接影响到电子商务系统中商品销售推荐算法的结果。目前大量的电子商务分析使用Web日志作为数据源,限制了分析决策功能且易出现错误。提出了一种基于应用层记录的事件统一模型EUP,它能够进行更准确和方便的用户和会话识别,解决了Web日志的一系列预处理问题,集成了购买、浏览及其它各种类型事件,兼容其它Web挖掘算法,并且可以支持多维多层次的Web挖掘分析。实验结果表明,该模型可以为智能电子商务站点提供高质量的数据源,进而提高智能服务的质量。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            WEB挖掘
                            数据源
                            智能电子商务
                            事件统一模型
                            用户识别
                            会话识别
                    
                
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                    Keywords
                    
                            web mining
                             data source
                             intelligent E-commerce
                             EUP (event unification pattern)
                             user identification
                             session identification
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]                                
                            
                            
                                
                                    TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]                                
                            
                    
                
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