【摘 要】
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论文的主要工作可以归纳为以下几个部分:第一,首先给出了国内外的研究现状和论文本身的意义,以及相关的理论支持.第二,对Web数据挖掘的数据源和数据预处理过程经行了研究.分
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论文的主要工作可以归纳为以下几个部分:第一,首先给出了国内外的研究现状和论文本身的意义,以及相关的理论支持.第二,对Web数据挖掘的数据源和数据预处理过程经行了研究.分析了电子商务网站的重要的数据来源及其特点,综合挖掘的目的和技术作出选择;讨论了数据预处理的过程;重点研究了Web日志数据的预处理过程的五个步骤,数据清洗、用户识别、回话识别、路径补充、事务识别;最后讨论了预处理的结果和衍生变量.第三,对电子商务网站浏览者的行为进行了分析,提出了浏览者的分类和潜在客户的定义,并提出了潜在客户的挖掘模型及其数据准备过程.研究了潜在客户挖掘使用的聚类技术,给出了聚类技术的概念和主要方法,研究了K-means算法和CHAMELEON算法;结合网络浏览行为的不确定性,提出了模糊聚类算法应用于潜在客户的挖掘,并作了实例分析.第四,研究了关联规则和在用户兴趣挖掘中的应用.
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