With the explosive growth of inform

With the explosive growth of information sources available on the WWW, it has become an important tool for users in order to find, extract, filter and evaluate the desired information and resources. The main purpose of this paper is to study the customer's behavior using the Web mining techniques and its application in e-commerce to mine customer behavior. The concept of Web mining describing the process of Web data mining in detail: source data collection, data pre-processing, pattern discovery, pattern analysis and cluster analysis. With the advanced information technologies, server are now able to collect and store mountains of data, describing their numerous contributions and different customer profiles, from which they seek to derive information about their customer's requirements. Conventional methods are no longer appropriate for these business situations to find the customer behavior. The principle of data mining is to cluster customer segments by using K-Means algorithm in which input data comes from web log of various e-commerce websites. Hence, determine the relationship between Web data mining and e-commerce and also to apply Web mining technology in e-commerce.

Kết quả (Việt) 1:

Với sự phát triển bùng nổ của các nguồn thông tin có sẵn trên WWW, nó đã trở thành một công cụ quan trọng cho người dùng để tìm, trích xuất, lọc và đánh giá các thông tin mong muốn và tài nguyên. Mục đích chính của giấy này là để nghiên cứu hành vi của khách hàng bằng cách sử dụng các kỹ thuật khai thác mỏ Web và ứng dụng của nó trong thương mại điện tử để khai thác các hành vi của khách hàng. Khái niệm về khai thác Web mô tả quá trình khai thác dữ liệu Web chi tiết: nguồn thu thập dữ liệu, dữ liệu trước khi chế biến, phát hiện mô hình, mô hình phân tích và phân tích cụm. Với công nghệ thông tin tiên tiến, máy chủ bây giờ có thể thu thập và lưu trữ các ngọn núi của dữ liệu, mô tả của những đóng góp rất nhiều và hồ sơ khách hàng khác nhau, từ đó họ tìm cách để lấy được thông tin về yêu cầu của khách hàng. Phương pháp thông thường không được thích hợp cho các tình huống kinh doanh để tìm thấy hành vi của khách hàng. Nguyên tắc của khai thác dữ liệu là cụm phân đoạn khách hàng bằng cách sử dụng thuật toán K-có nghĩa là trong đó dữ liệu đầu vào đến từ Nhật ký web của trang web thương mại điện tử khác nhau. Do đó, xác định mối quan hệ giữa khai thác dữ liệu Web và thương mại điện tử và cũng có thể áp dụng công nghệ khai thác Web trong thương mại điện tử.

Kết quả (Việt) 2:

Với sự bùng nổ của các nguồn thông tin có sẵn trên WWW, nó đã trở thành một công cụ quan trọng cho người sử dụng để tìm, giải nén, lọc và đánh giá các thông tin mong muốn và nguồn lực. Mục đích chính của bài viết này là để nghiên cứu hành vi của khách hàng bằng cách sử dụng các kỹ thuật khai thác mỏ Web và ứng dụng trong thương mại điện tử để hành vi khách hàng của tôi. Khái niệm về khai thác Web mô tả quá trình Web khai thác dữ liệu chi tiết: thu thập dữ liệu nguồn, dữ liệu trước khi chế biến, phát hiện mô hình, phân tích mẫu và phân tích cluster. Với các công nghệ thông tin tiên tiến, máy chủ hiện nay có thể thu thập và lưu trữ hàng núi dữ, mô tả những đóng góp và hồ sơ khách hàng khác nhau của họ, từ đó họ tìm cách để lấy được thông tin về các yêu cầu của khách hàng. Phương pháp thông thường không còn phù hợp cho những tình huống kinh doanh để tìm ra hành vi khách hàng. Các nguyên tắc khai thác dữ liệu là phân cụm phân khúc khách hàng bằng cách sử dụng thuật toán K-Means trong đó dữ liệu đầu vào đến từ nhật ký web của các trang web thương mại điện tử khác nhau. Do đó, xác định các mối quan hệ giữa khai thác dữ liệu Web và thương mại điện tử và cũng áp dụng công nghệ khai thác Web trong thương mại điện tử.