简介：本文通过探讨数据挖掘在电子商务中的应用，阐述了数据挖掘的原理，数据挖掘与电子商务工者完美结合的可行性以及如何对电子商务网站的Web数据进行挖掘。

简介：当今电子商务网站日益增多，网站所提供的功能和服务也越来越丰富，然而也存在不足。比如，提供的服务或信息分布不合理，未能充分考虑到用户的需求；信息的访问路径未能考虑到信息的重要性和普遍关注性等等。本文研究将集中在基于图结构的用户访问模式挖掘及其在电子商务中的应用上，通过对基于Web拓扑结构（图结构）挖掘用户访问模式的数据挖掘，可对已存在的Web站点的结构及站点内的页面进行调整和改善，方便地向浏览模式相似的用户组推荐其感兴趣的主题相似的页面，使各类信息和服务以更有效的方式提供给用户。

简介：话费补贴重要性凸显无论是国际还是国内,电信运营商发展移动用户的主要补贴方式分为终端补贴和话费补贴两类。终端补贴包括购机送费、存费送机等,补贴额度在账务上的体现是增加了营销成本;话费补贴包括存费送费、套餐折扣等,补贴额度在账务上的体现是减少了话费收入。在国内,终端补贴过去是电信运营商主要的用户保有和发展方式,通常由手机终端厂商和运营商合作实施。

简介：本文首先研究了基本的面向属性归纳,提出了从网站用户登录信息中挖掘用户特征规则的思路.问题从解决多属性归纳着手,特点是首先建立概念树,然后用条件属性组合与约束的方法进行挖掘.实验表明,本文设计的模型能客观地描述客户行为,为从Web信息挖掘客户特征规则提出了一条有效的途径.

简介：

简介：摘要随着互联网经济产业发展规模的突飞猛进，电子商务呈现着迅猛爆炸式发展态势。伴随而来的就是电子商务用户数据的暴增，显然这些由用户创造的数据远超出了当前人力处理的范围。因此，研究了将模糊聚类算法应用于电子商务用户数据的挖掘处理中，通过遗传算法改进的模糊C均值聚类，就可以处理我们庞大的电子商务用户数据，挖掘电子商务这块的核心资源的商业价值，从而实现精准营销，提升我们的营销价值。

简介：摘要作为电网企业对外服务的重要平台，电网客户服务中心需要对不断增加的海量用户信息进行挖掘，从而辅助支持电网企业的运营管理决策，提高电网企业的营销能力及服务质量。本文针对如何有效挖掘电力用户信息的问题，进行了深入探讨，并基于大数据技术提出一套电力用户信息数据挖掘系统设计方案。该系统采用ETL数据仓库技术、多维数据分析技术、数据聚合及挖掘技术，通过整合电网企业各系统中的异构数据资源，高效、可靠地进行数据分析和数据预测,并且于某电网公司对该系统的效果进行了实测。

简介：摘要：目前人们对于用电量的供给服务提出了更高的要求，在电力输送负荷逐渐增大，而用电能源越来越稀缺的情况下，如何高效地将电力资源分配给各个用电客户端，成为当前探讨的热门话题。新型智能电网概念由此产生，并且依据其先进的技术对整个电网进行整合，实现电能与信息资源的灵活互动。针对目前电力需量的优化调控方法中所存在的漏洞，急需提出一种新型的用户端电力需量优化调控方法。本文对基于大数据技术的电力用户需求挖掘方法进行分析，以供参考。

简介：摘要电力工业在信息化建设的过程中，应用研究数据挖掘技术进行分析和决策可以解决电力企业的管理问题。在电力企业中，要结合电力管理的要点，利于数据挖掘技术进行数据的管理，分析系统的功能，对电力客户的行为进行聚类分析，提升管理水平。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，智能电网应运而生。其中，用电信息采集系统、客户服务信息系统积累了海量用电数据，这些数据隐藏了很多用电信息。而工业负荷作为用电大户，电能使用的合理性、有序性、高效性将直接影响节能环保、企业盈利。因此，未来的智能电网在保证安全、可靠用电的同时，应该面向不同的用户提供更加优质且具有针对性的服务及科学用电建议。因此分析用户用电量的增长规律和用电特性对用户本身及供电公司有着重要的意义。以下对基于数据挖掘的用户用电行为分析进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，智能电网应运而生。其中，用电信息采集系统、客户服务信息系统积累了海量用电数据，这些数据隐藏了很多用电信息。而工业负荷作为用电大户，电能使用的合理性、有序性、高效性将直接影响节能环保、企业盈利。因此，未来的智能电网在保证安全、可靠用电的同时，应该面向不同的用户提供更加优质且具有针对性的服务及科学用电建议。因此分析用户用电量的增长规律和用电特性对用户本身及供电公司有着重要的意义。以下对基于数据挖掘的用户用电行为分析进行了探讨，以供参考。

简介：用户查询表达式中包含的有效信息对于检索结果影响很大,利用企业信息系统搜集和挖掘与用户检索兴趣相关的信息,有助于解决检索信息不足的问题.为此,提出一种面向领域主题概念的搜索引擎构架,据此建立面向主题的复合算子调节用户兴趣趋向的线性规划预测模型,该模型可预测用户的最大兴趣,生成用户兴趣查询表达式,提高检索的查准率和查全率.另外,还提出一种用户兴趣演变探测因子重建用户兴趣特征向量的方法.

简介：摘要：

简介：专利文献中包含着丰富的技术、法律、经济和战略等专利信息，专利信息广泛分布于专利文献、专利数据库和互联网中，需要采用不同的专利信息挖掘方式进行提取。从现有研究成果中提炼、概括、总结专利信息挖掘模式，并试图创建统一的专利信息挖掘模式。文献综述和模型构建法。提出了基于专利检索、专利分析、专利地图、专利文本挖掘、专利数据挖掘的专利信息挖掘模式。专利信息挖掘的模式本质上都是有用专利信息的识别、发现、提取和利用，包括专利数据分析、专利信息挖掘、潜在规律发现、未来趋势预测等，可以统一在一个通用模式中。

简介：摘要随着经济的发展，我国工农业生产、生活用电量越来越大，进而促使着人们对于电力的关注度越来越高。所以，本文就对专线直供模式的优势和劣势进行分析，并为大用户直购电提出有效的实施办法，促进电力市场快速发展。

简介：应用spssclementine数据挖掘工具构建logistic模型来预测潜在目标用户购买通信产品的概率,通过模型预测结果对购买通信产品概率比较高的用户进行产品推销,提高营销准确率,从而实现产品从粗放式营销到精确化营销,以节省通信企业投入成本,提高通信企业运营效益.

简介：摘要本文将自组织映射（SOM）神经网络用于研究电力专变用户的用电行为习惯聚类。首先，对用户的负荷数据进行归一化，并提取四个有效性指标作为SOM神经网络的输入。然后采用Davies-Bouldin指数和k均值将94条用户负荷曲线分成5类，并描述每类型曲线。最后识别新用户，结果证明该聚类方法行的通。

简介：摘要现阶段我国正处于能源产业结构调整的关键时期，传统能源产业之间的供需界限因能源互联网的提出被打破，综合能源服务也因此成为业界关注焦点。基于此，本文将简单介绍基于用户数据深度挖掘的综合能源服务路径，并深入探讨综合能源服务平台的构建，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。

简介：摘要本文主要针对基于用户数据深度挖掘的综合能源服务展开分析，思考了基于用户数据深度挖掘的综合能源服务的关键性的问题，并对这些问题进行思考和分析，提出了一些比较可行的方法和措施，可供今后参考和借鉴。

简介：摘要：在互联网时代，强调语音通信质量的用户需求在不断创新，对数据服务的需求也在不断增长。希望语类型可以在任何地方保持通话顺畅，并且用户需求变得越来越多样化。用户行为调查旨在获取有关用户的基本数据，分析并避免在使用数字设备业务的决策，并将这些决策应用于运营商的业务策略，结合实际情况保证决策支持。