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面向智能电子商务的Web挖掘理论与技术研究
  • 项目名称：面向智能电子商务的Web挖掘理论与技术研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：70771074
  • 申请代码：G0112
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2008-01-01-2010-12-31
  • 项目负责人：寇纪淞
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：天津大学
  • 批准年度：2007
中文摘要：

尽管Web数据挖掘的研究已经取得了一些成果，但在整体上还处于初级阶段，尚未形成系统性理论与方法，现有技术不足以支持大范围应用；另外传统电子商务也遇到了一些瓶颈问题。本课题以对电子商务提供智能化支持理论与技术为目标，就以下问题进行研究1）Web数据采集与处理技术以半结构化数据描述模型为基础，研究数据抽取、集成、净化技术与工具；2)Web挖掘方法对现有的方法按数据处理能力及特性进行分类形成数据挖掘知识库，研究高水平、具有实际应用价值的Web挖掘新方法、智能模式管理机制、Web挖掘工具；3) 基于Web挖掘的智能化电子商务理论与技术。本项目的研究将为智能化电子商务的发展提供理论基础、技术保证，将极大地促进企业信息化实践和经营管理的现代化，带动我国软件和信息服务产业的自主创新和发展。

中文主题词： 数据挖掘；Web挖掘；电子商务；个性化服务；商务智能
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 22
  • 16
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
基于关联分析的多目标商品组合选择方法
基于双向混合搜索的最大频繁项集发现算法
基于C2B智能商务模式战略分析
An Efficient Algorithm Based on Itemset-lattice and Bitmap Index for Finding Frequent Itemsets
新的基于本体的语义网络会话聚类和可视化方法
基于遗传算法的顾客购买行为特征提取
Multi-objective Product Portfolio Selection Based on Association Mining for Cross-selling Considerat
An Efficient Hybrid Method based on compressed bitmap for Mining Frequent Patterns
一种基于会话聚类算法的Web使用挖掘方法
基于本体的语义网络会话聚类和可视化方法
高效的短文本主题词抽取方法
会议论文
面向不确定需求的适应性软件体系结构设计
A Novel Two-Stage Scheme built upon clustering for Sequential Pattern Mining
面向不确定需求的适应性软件体系结构设计
A Novel Two-Stage Scheme built upon clustering for Sequential Pattern Mining
基于关联规则的组合服务发现方法研究
A Hybrid Method for Frequent Itemsets Mining
面向不确定需求的适应性软件体系结构设计
A Novel Two-Stage Scheme built upon clustering for Sequential Pattern Mining
面向不确定需求的适应性软件体系结构设计
A Novel Two-Stage Scheme built upon clustering for Sequential Pattern Mining
A Hybrid Method for Discovering Maximal Frequent Itemsets
An Efficient Hybrid Method based on compressed bitmap for Mining Frequent Patterns
Method for Web Service Composition Discovery Based on Association Rules
Predicting Requirements Change Propagation Based on Software Architecture
An Effective Ensemble Approach for Spam Classification
A Efficient Algorithm for Discovering all Frequent Patterns
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