Antikvaari
KauppiaatAsiakaspalveluKirjaudu

WEBKDD 2002 - Mining Web Data for Discovering Usage Patterns and Profiles

4th International Workshop, Edmonton, Canada, July 23, 2002. Revised Papers

Osmar R. Zaïane

Kirjasarja: Lecture Notes in Computer Science, osa 2703

Ei tuotekuvaa

Kirjoita arvostelu

Tuote ei saatavilla

WEBKDD 2002 - Mining Web Data for Discovering Usage Patterns and Profiles : 4th International Workshop, Edmonton, Canada, July 23, 2002. Revised Papers

Lisää tuote omalle toivelistallesi ja saat halutessasi ilmoituksen sähköpostiisi, kun tuotetta tulee saataville Antikvaariin!

Haetaan tuotteita...

Teosta "WEBKDD 2002 - Mining Web Data for Discovering Usage Patterns and Profiles" ei välttämättä ole tällä hetkellä saatavilla Antikvaarista tai teoslistamme on vielä puutteellinen. Katsothan samankaltaiset tuotteet sekä alempaa löytyvät tuote-ehdotuksemme teokseen liittyen. Voit myös lisätä tämän teoksen toivelistallesi ja saat halutessasi ilmoituksen sähköpostiisi, kun tuotteita tulee saataville.

Siirry tuotehakuun

Samankaltaiset tuotteet

Tuotteita ei löytynyt. Voit selailla kirjailijan teoksia klikkaamalla kirjailijan nimeä tai etsi muita kirjoja hakukoneemme avulla.

Tiedot

Kustantaja/julkaisija

Springer Berlin Heidelberg

Sidosasu

ISBN

3540396632

9783540396635

Kieli

englanti

Alkuperäinen nimi

-

Kaikki tekijät

Osmar R. Zaïane

Kirjasarja

Lecture Notes in Computer Science, osa 2703

Tuotekategoriat

-

Esittely

s:1520:"1 WorkshopTheme Data mining as a discipline aims to relate the analysis of large amounts of user data to shed light on key business questions. Web usage mining in particular, a relatively young discipline, investigates methodologies and techniques that - dress the unique challenges of discovering insights from Web usage data, aiming toevaluateWebusability,understandtheinterestsandexpectationsofusersand assess the e?ectiveness of content delivery. The maturing and expanding Web presents a key driving force in the rapid growth of electronic commerce and a new channel for content providers. Customized o?ers and content, made possible by discovered knowledge about the customer, are fundamental for the establi- ment of viable e-commerce solutions and sustained and e?ective content delivery in noncommercial domains. Rich Web logs provide companies with data about their online visitors and prospective customers, allowing microsegmentation and personalized interactions. While Web mining as a domain is several years old, the challenges that characterize data analysis in this area continue to be formidable. Though p- processing data routinely takes up a major part of the e?ort in data mining, Web usage data presents further challenges based on the di?culties of assigning data streams to unique users and tracking them over time. New innovations are required to reliably reconstruct sessions, to ascertain similarity and di?erences between sessions, and to be able to segment online users into relevant groups.";

Aiheet

Popular works.

Computer communication systems.

Database management.

Information storage and retrieval.

Artificial intelligence.

Computer science.

Popular Science.

Popular Computer Science.

Artificial Intelligence (incl. Robotics).

Computer Communication Networks.

Database Management.

Information Storage and Retrieval.

Information Systems Applications (incl. Internet).

Computers