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kdd論文十大排名（kdd論文下載）

發(fā)布時間：2023-05-05 06:51:28 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 595

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于kdd論文十大排名的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、【轉(zhuǎn)載】推薦系統(tǒng)論文整理和導(dǎo)讀
2、計算機行業(yè)有哪些杰出的人物？
3、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文
4、國內(nèi)都有哪些可以交流人工智能技術(shù)的技術(shù)社區(qū)？

kdd論文十大排名（kdd論文下載）

一、【轉(zhuǎn)載】推薦系統(tǒng)論文整理和導(dǎo)讀

此前整理過KDD21上工業(yè)界文章，本文主要整理和分類了Recsys 2021的Research Papers和Reproducibility papers。按照推薦系統(tǒng)的 研究方向 和使用的 推薦技術(shù) 來分類，方便大家 快速檢索自己感興趣的文章 。個人認(rèn)為Recsys這個會議重點不在于”技術(shù)味多濃”或者”技術(shù)多先進”，而在于經(jīng)常會涌現(xiàn)很多 新的觀點 以及 有意思的研究點 ，涵蓋推薦系統(tǒng)的各個方面，例如，Recsys 2021涵蓋的一些很有意思的研究點包括：

還有些研究點也是值得一讀的，比如推薦系統(tǒng)中的 冷啟動 ， 偏差與糾偏 ， 序列推薦 ， 可解釋性，隱私保護 等，這些研究很有意思和啟發(fā)性 ，有助于開拓大家的 研究思路**。

下面主要根據(jù)自己讀題目或者摘要時的一些判斷做的歸類，按照 推薦系統(tǒng)研究方向分類 、 推薦技術(shù)分類 以及 專門實驗性質(zhì)的可復(fù)現(xiàn)型文章分類 ，可能存在漏歸和錯歸的情況，請大家多多指正。

信息繭房/回音室(echo chamber)/過濾氣泡(filter bubble) ，這3個概念類似，在國內(nèi)外有不同的說法。大致是指使用社交媒體以及帶有 算法推薦功能 的資訊類APP，可能會導(dǎo)致我們 只看得到自己感興趣的、認(rèn)同的內(nèi)容 ，進而讓大家都活在自己的 小世界里 ，彼此之間 難以認(rèn)同和溝通 。關(guān)于這部分的概念可參見知乎文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/71844281。有四篇文章探討了這樣的問題。

此次大會在探索與利用上也有很多探討，例如多臂老虎機、谷歌的新工作，即：用戶側(cè)的探索等。

涉及排序?qū)W習(xí)的糾偏、用戶的偏差探索等。

Debiased Explainable Pairwise Ranking from Implicit Feedback

Khalil Damak, Sami Khenissi, and Olfa Nasraoui

Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck

Dugang Liu, Pengxiang Cheng, Hong Zhu, Zhenhua Dong, Xiuqiang He, Weike Pan, and Zhong Ming

User Bias in Beyond-Accuracy Measurement of Recommendation Algorithms

Ningxia Wang, and Li Chen

利用圖學(xué)習(xí)、表征學(xué)習(xí)等做冷啟動。

Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders

Guillaume Salha-Galvan, Romain Hennequin, Benjamin Chapus, Viet-Anh Tran, and Michalis Vazirgiannis

Shared Neural Item Representations for Completely Cold Start Problem

Ramin Raziperchikolaei, Guannan Liang, and Young-joo Chung

涉及離線或在線評估方法，準(zhǔn)確性和多樣性等統(tǒng)一指標(biāo)的設(shè)計等。

Evaluating Off-Policy Evaluation: Sensitivity and Robustness

Yuta Saito, Takuma Udagawa, Haruka Kiyohara, Kazuki Mogi, Yusuke Narita, and Kei Tateno

Fast Multi-Step Critiquing for VAE-based Recommender Systems

Diego Antognini and Boi Faltings

Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations

Masahiro Sato

Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems

Javier Parapar and Filip Radlinski

涉及session維度的短序列推薦；使用NLP中常用的Transformers做序列推薦的鴻溝探討和解決，這個工作本人還挺感興趣的，后續(xù)會精讀下！

結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)做隱私保護等。

Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free Model Extraction

Zhenrui Yue, Zhankui He, Huimin Zeng, and Julian McAuley

Large-scale Interactive Conversational Recommendation System

Ali Montazeralghaem, James Allan, and Philip S. Thomas

EX3: Explainable Attribute-aware Item-set Recommendations

Yikun Xian, Tong Zhao, Jin Li, Jim Chan, Andrey Kan, Jun Ma, Xin Luna Dong, Christos Faloutsos, George Karypis, S. Muthukrishnan, and Yongfeng Zhang

Towards Source-Aligned Variational Models for Cross-Domain Recommendation

Aghiles Salah, Thanh Binh Tran, and Hady Lauw

利用視覺信息做推薦。

Ambareesh Revanur, Vijay Kumar, and Deepthi Sharma

Huiyuan Chen, Yusan Lin, Fei Wang, and Hao Yang

探討了美食場景下，多用戶意圖的推薦系統(tǒng)的交互設(shè)計。

“Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface

Alain Starke, Edis Asotic, and Christoph Trattner

涉及傳統(tǒng)協(xié)同過濾、度量學(xué)習(xí)的迭代；新興的圖學(xué)習(xí)技術(shù)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)、強化學(xué)習(xí)技術(shù)等的探索。

Matrix Factorization for Collaborative Filtering Is Just Solving an Adjoint Latent Dirichlet Allocation Model After All

Florian Wilhelm

Negative Interactions for Improved Collaborative-Filtering: Don’t go Deeper, go Higher

Harald Steck and Dawen Liang

ProtoCF: Prototypical Collaborative Filtering for Few-shot Item Recommendation

Aravind Sankar, Junting Wang, Adit Krishnan, and Hari Sundaram

知識圖譜的應(yīng)用以及圖嵌入技術(shù)和上下文感知的表征技術(shù)的融合，這兩個工作個人都挺感興趣。

Antonio Ferrara, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, and Alberto Carlo Maria Mancino

Marco Polignano, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, and Giovanni Semeraro

涉及訓(xùn)練、優(yōu)化、檢索、實時流等。

Jeremie Rappaz, Julian McAuley, and Karl Aberer

Reproducibility papers可復(fù)現(xiàn)實驗性質(zhì)的文章，共3篇。分別探索了：序列推薦中的 采樣評估策略 ；對話推薦系統(tǒng)中 生成式和檢索式的方法對比 ； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 推薦系統(tǒng)和 矩陣分解 推薦系統(tǒng)的對比。

通過論文的整理和分類，筆者也發(fā)現(xiàn)了一些自己感興趣的研究點，比如：推薦系統(tǒng)的回音室效應(yīng)探討文章；Transformers在序列推薦和NLP序列表征中的鴻溝和解決文章：Transformers4Rec；圖嵌入表征和上下文感知表征的融合文章；NCF和MF的實驗對比文章；

二、計算機行業(yè)有哪些杰出的人物？

姓名：丁磊

民族：漢族

性別：男

出生年月：1971.10.10

星座：天秤座

籍貫：浙江寧波

畢業(yè)院校：電子科技大學(xué)

供職機構(gòu)：網(wǎng)易公司

職務(wù)：首席架構(gòu)設(shè)計師

1971年10月生于寧波，奉化

1993年畢業(yè)于電子科技大學(xué)

1993~1995年在寧波市電信局工作

1995年-1996年就職于Sybase廣州公司

1996年-1997年就職于廣州飛捷公司

1997年5月創(chuàng)辦網(wǎng)易

網(wǎng)易公司首席架構(gòu)設(shè)計師,丁磊1997年6月創(chuàng)立網(wǎng)易公司，將網(wǎng)易從一個十幾個人的私企發(fā)展到今天擁有近300員工在美國公開上市的知名互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)企業(yè)。2000年3月，丁磊辭去首席執(zhí)行官，出任網(wǎng)易公司聯(lián)合首席技術(shù)執(zhí)行官，2001年3月，擔(dān)任首席架構(gòu)設(shè)計師，專注于公司遠(yuǎn)景戰(zhàn)略的設(shè)計與規(guī)劃。在創(chuàng)立網(wǎng)易公司之前，丁磊曾是中國電信的一名技術(shù)工程師，后擔(dān)任一家美國數(shù)據(jù)庫軟件公--美國賽貝斯(中國)公司(Sybase)的技術(shù)支持工程師。丁磊畢業(yè)于電子科技大學(xué)，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位。

新華網(wǎng)浙江頻道8月6日電上周，網(wǎng)易公布了今年第二季度財務(wù)報告，其股價猛漲，最高躥至52.21美元。以每股50美元計算，網(wǎng)易市值已達15.7億美元，創(chuàng)始人丁磊持有58%的股份，賬面價值約合人民幣75億元。在去年《福布斯》中國內(nèi)地富豪榜上，中信泰富的榮智健和世茂集團的許榮茂分別以70.35億元和64.56億元的個人資產(chǎn)排名前兩位。

網(wǎng)易成立后的最初兩年，丁磊把資金和精力主要放在開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用軟件上，其中1997年11月推出了中國第一個雙語電子郵件系統(tǒng)。2000年3月，丁磊辭去首席執(zhí)行官，出任網(wǎng)易公司聯(lián)合首席技術(shù)執(zhí)行官，2001年3月，擔(dān)任首席架構(gòu)師，專注于公司遠(yuǎn)景戰(zhàn)略的設(shè)計與規(guī)劃張朝陽1.搜狐公司董事局主席兼首席執(zhí)行官1964年10月31日出生于陜西省西安市，祖籍河南省洛陽市孟津縣，陜西西安人。

1986年畢業(yè)于清華大學(xué)物理系，同年以全國第39名成績，考取CUSPEA項目獎學(xué)金赴美留學(xué)。

1993年底在美國麻省理工學(xué)院(MIT)獲得博士學(xué)位。

1994年任MIT亞太地區(qū)(中國)聯(lián)絡(luò)負(fù)責(zé)人。

1995年底回國任美國ISI公司駐中國首席代表。

1996年在MIT媒體實驗室主任尼葛洛龐帝教授和MIT斯隆商學(xué)院愛德華·羅伯特教授的風(fēng)險投資支持下創(chuàng)建了愛特信公司，成為中國第一家以風(fēng)險投資資金建立的互聯(lián)網(wǎng)公司。

1998年2月25日，愛特信正式推出“搜狐”產(chǎn)品,并更名為搜狐公司。在張朝陽的領(lǐng)導(dǎo)下搜狐歷經(jīng)四次融資，于2000年7月12日，在美國納斯達克成功掛牌上市（NASDAQ:SOHU）。

搜狐公司目前已經(jīng)成為中國最領(lǐng)先的新媒體、電子商務(wù)、通信及移動增值服務(wù)公司，是中文世界最強勁的互聯(lián)網(wǎng)品牌，對互聯(lián)網(wǎng)在中國的傳播及商業(yè)實踐作出了杰出的貢獻。張朝陽現(xiàn)任搜狐公司董事局主席兼首席執(zhí)行官。

獲得榮譽

1998年10月被美國《時代周刊》評為“全球50位數(shù)字英雄”之一，1999—2001年被《中國青年報》連續(xù)三年評為“年度IT十大風(fēng)云人物”之一，1999年7月被《亞洲周刊》選為封面人物，2001年5月7日，被《財富》雜志評選為全球二十五位企業(yè)新星之一，同年，被世界經(jīng)濟論壇評為全球“明日領(lǐng)袖”之一。

2005年1月5日，搜狐公司舉辦的“2005·中國新視角”高峰論壇在京隆重召開。論壇探討了2005年中國社會和經(jīng)濟在國際化、未來發(fā)展和轉(zhuǎn)型期間的諸多問題。搜狐董事局主席兼CE0張朝陽發(fā)表了精彩的演講。

張朝陽講道：“互聯(lián)網(wǎng)可以說是走過了第一個十年，在第一次浪潮1996年萌動到1997年開始形成商業(yè)模式的探索到1998年、1999年高潮，這是第一個浪潮，產(chǎn)生了相當(dāng)多的企業(yè)，當(dāng)然有很多很多企業(yè)失敗了。比較幸運能夠捷足先登獲得資本市場青睞的只有三大門戶，稍微晚一些可能機會少一些，但是也能夠產(chǎn)生一些企業(yè)。經(jīng)過多少年以后或者七年以后，六年以后，最初的三大門戶形成相當(dāng)?shù)囊?guī)模，有了足夠的資金在品牌上獲得發(fā)展。第二次資產(chǎn)浪潮到來以后，1998年、1999年產(chǎn)生的企業(yè)大批企業(yè)死亡了，但是剩下的幾個頑強的，除了三大門戶以外還有一些頑強的企業(yè)一直活下來，終于迎來資本市場第二次浪潮，第二次浪潮可以說是資本市場的第二次浪潮。但是互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和實踐網(wǎng)民數(shù)量越來越多，每個人上網(wǎng)的各種行為從簡單的讀新聞到發(fā)郵件到年輕人上網(wǎng)有多種多樣跟互聯(lián)網(wǎng)的親密接觸，這是市場上的進展?；钕聛矶蛇^資本嚴(yán)冬的企業(yè)現(xiàn)在逐漸融得大量風(fēng)險資金獲得上市，表現(xiàn)出來的就是資本的第二次浪潮，中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)突然有了很多錢，商業(yè)模式比較清晰，但很多方面還需要探索。”

這樣重要的場合里，張朝陽這樣一番講話是具有象征意義的。至少在最清楚公司運營情況的張朝陽自己看來，他已經(jīng)坐到了成功者的交椅上，有資格總結(jié)歷史，展望未來，平靜地講幾句業(yè)界的宏觀話題。張朝陽真的為渴望創(chuàng)造奇跡的年輕一輩樹立了一個榜樣?張朝陽真的堪稱英雄?近日專訪了張朝陽，期望從他的言談話語中判斷他的現(xiàn)狀，解讀這個經(jīng)常作秀的新銳財富代表人物。

三、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文

在日復(fù)一日的學(xué)習(xí)、工作生活中，大家或多或少都會接觸過論文吧，論文對于所有教育工作者，對于人類整體認(rèn)識的提高有著重要的意義。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？以下是我收集整理的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文篇1

引言

當(dāng)前，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅猛發(fā)展，有效推動了商務(wù)活動由傳統(tǒng)活動向電子商務(wù)變革。電子商務(wù)就是利用計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及遠(yuǎn)程通信技術(shù)，實現(xiàn)整個商務(wù)活動的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化。基于Internet的電子商務(wù)快速發(fā)展，使現(xiàn)代企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅能給企業(yè)帶來更多有用信息，同時還使其他現(xiàn)代企業(yè)管理者能夠及時準(zhǔn)確的搜集到大量的數(shù)據(jù)。訪問客戶提供更多更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，成為電子商務(wù)成敗的關(guān)鍵因素，因而受到現(xiàn)代電子商務(wù)經(jīng)營者的高度關(guān)注，這也對計算機web數(shù)據(jù)技術(shù)提出了新的要求，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。它是一種能夠從網(wǎng)上獲取大量數(shù)據(jù)，并能有效地提取有用信息供企業(yè)決策者分析參考，以便科學(xué)合理制定和調(diào)整營銷策略，為客戶提供動態(tài)、個性化、高效率服務(wù)的全新技術(shù)。目前，它已成為電子商務(wù)活動中不可或缺的重要載體。

計算機web數(shù)據(jù)挖掘概述

1.計算機web數(shù)據(jù)挖掘的由來

計算機Web數(shù)據(jù)挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數(shù)據(jù)信息進行篩選的過程。Web數(shù)據(jù)挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘思想和方法移植到Web應(yīng)用中，即從現(xiàn)有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數(shù)據(jù)信息。計算機Web數(shù)據(jù)挖掘可以在多領(lǐng)域中展示其作用，目前已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能中的機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個方面，其中對商務(wù)活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。

2.計算機Web數(shù)據(jù)挖掘含義及特征

(1)Web數(shù)據(jù)挖掘的含義

Web數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web環(huán)境下的應(yīng)用，是一項數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與WWW技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生的新技術(shù)，綜合運用到了計算機語言、Internet、人工智能、統(tǒng)計學(xué)、信息學(xué)等多個領(lǐng)域的技術(shù)。具體說，就是通過充分利用網(wǎng)絡(luò)(Internet)，挖掘用戶訪問日志文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網(wǎng)絡(luò)用戶登記信息等內(nèi)容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最后再用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。

(2)Web數(shù)據(jù)挖掘的特點

計算機Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有以下特點：一是用戶不用提供主觀的評價信息;二是用戶“訪問模式動態(tài)獲取”不會過時;三是可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，并且使用方便;四是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務(wù)中心。

(3)計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的類別

web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是通過網(wǎng)絡(luò)對Web日志記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務(wù)的競爭力。第二類是Web內(nèi)容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過程。第三類是Web結(jié)構(gòu)挖掘。就是通過對Web上大量文檔集合的內(nèi)容進行小結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)分析的方式，從Web文檔的組織結(jié)構(gòu)和鏈接關(guān)系中預(yù)測相關(guān)信息和知識。

計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)的關(guān)系

借助計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日臻成熟，電子商務(wù)正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業(yè)和個人的關(guān)注。隨著電子商務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴大，電子商務(wù)企業(yè)的商品和客戶數(shù)量也隨之迅速增加，電子商務(wù)企業(yè)以此獲得了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)正成為了電子商務(wù)企業(yè)客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發(fā)和利用這些數(shù)據(jù)資源，以便給企業(yè)和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也逐漸被應(yīng)用到電子商務(wù)網(wǎng)站中。目前，基于數(shù)據(jù)挖掘(特別是web數(shù)據(jù)挖掘)技術(shù)構(gòu)建的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)正成為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)發(fā)展的一種趨勢。

計算機web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體應(yīng)用

(1)電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘的過程

在電子商務(wù)中，web數(shù)據(jù)挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段、數(shù)據(jù)挖掘操作階段、結(jié)果表達和解釋階段。如果在結(jié)果表達階段中，分析結(jié)果不能讓電子商務(wù)企業(yè)的決策者滿意，就需要重復(fù)上述過程，直到滿意為止。

(2)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

目前，電子商務(wù)在企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，極大地促進了電子商務(wù)網(wǎng)站的興起，經(jīng)過分析一定時期內(nèi)站點上的用戶的訪問信息，便可發(fā)現(xiàn)該商務(wù)站點上潛在的客戶群體、相關(guān)頁面、聚類客戶等數(shù)據(jù)信息，企業(yè)信息系統(tǒng)因此會獲得大量的數(shù)據(jù)，如此多的數(shù)據(jù)使Web數(shù)據(jù)挖掘有了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使它在各種商業(yè)領(lǐng)域有著更加重要的.實用價值。因而，電子商務(wù)必將是未來Web數(shù)據(jù)挖掘的主攻方向。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用主要包含以下幾方面：

一是尋找潛在客戶。電子商務(wù)活動中，企業(yè)的銷售商可以利用分類技術(shù)在Internet上找到潛在客戶，通過挖掘Web日志記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特征和規(guī)律，然后從已經(jīng)存在的分類中找到潛在的客戶。

二是留住訪問客戶。電子商務(wù)企業(yè)通過商務(wù)網(wǎng)站可以充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然后根據(jù)客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產(chǎn)品，以此來不斷提高網(wǎng)站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現(xiàn)留住老客戶發(fā)掘新客戶的目的。

三是提供營銷策略參考。通過Web數(shù)據(jù)挖掘，電子商務(wù)企業(yè)銷售商能夠通過挖掘商品訪問情況和銷售情況，同時結(jié)合市場的變化情況，通過聚類分析的方法，推導(dǎo)出客戶訪問的規(guī)律，不同的消費需求以及消費產(chǎn)品的生命周期等情況，為決策提供及時而準(zhǔn)確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調(diào)整，優(yōu)化商品營銷。

四是完善商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計。電子商務(wù)網(wǎng)站站點設(shè)計者能夠利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，來了解客戶的行為記錄和反饋情況，并以此作為改進網(wǎng)站的依據(jù)，不斷對網(wǎng)站的組織結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化來方便客戶訪問，不斷提高網(wǎng)站的點擊率。

結(jié)語

本文對Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了綜述，講述了其在電子商務(wù)中廣泛應(yīng)用?？梢钥闯?，隨著計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)快速發(fā)展，計算機Web數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將更加廣泛，Web數(shù)據(jù)挖掘也將成為非常重要的研究領(lǐng)域，研究前景巨大、意義深遠(yuǎn)。目前，我國的Web數(shù)據(jù)應(yīng)用還處于探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文篇2

摘要： 該文通過介紹電子商務(wù)及數(shù)據(jù)挖掘基本知識，分別從幾個方面分析了電子商務(wù)中WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞： 電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用

1概述

電子商務(wù)是指企業(yè)或個人以網(wǎng)絡(luò)為載體，應(yīng)用電子手段，利用現(xiàn)代信息技術(shù)進行商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開展商務(wù)業(yè)務(wù)的活動。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)比傳統(tǒng)商務(wù)具有更明顯的優(yōu)勢，由于電子商務(wù)具有方便、靈活、快捷的特點，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動。目前電子商務(wù)平臺網(wǎng)站多，行業(yè)競爭強，為了獲得更多的客戶資源，電子商務(wù)網(wǎng)站必須加強客戶關(guān)系管理、改善經(jīng)營理念、提升售后服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過程。由數(shù)據(jù)集合做出歸納推理，從中挖掘并進行商業(yè)預(yù)判，能夠幫助電子商務(wù)企業(yè)決策層依據(jù)預(yù)判，對市場策略調(diào)整，將企業(yè)風(fēng)險降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤將最大化。隨著電子商務(wù)的應(yīng)用日益廣泛，電子商務(wù)活動中會產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)，如何能夠數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)的參考價值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關(guān)客戶。因此,如何在電子商務(wù)平臺上進行數(shù)據(jù)挖掘成為研究的熱點問題。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），也稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從海量數(shù)據(jù)中應(yīng)用算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個在大數(shù)據(jù)資源中利用分析工具發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一個過程，數(shù)據(jù)挖掘?qū)Q策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的某種關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)隱藏的因素起著關(guān)鍵作用。這些模式是有潛在價值的、并能夠被理解的。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷斯ぶ悄?、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、可視化、信息檢索、并行計算等多個領(lǐng)域的理論與技術(shù)融合在一起的一門多學(xué)科交叉學(xué)問，這些學(xué)科也對數(shù)據(jù)挖掘提供了很大的技術(shù)支撐。

3Web數(shù)據(jù)挖掘特點

Web數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)挖掘在Web中的應(yīng)用。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是從萬維網(wǎng)的網(wǎng)頁的內(nèi)容、超鏈接的結(jié)構(gòu)及使用日志記錄中找到有價值的數(shù)據(jù)或信息。依據(jù)挖掘過程中使用的數(shù)據(jù)類別，Web數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可分為：Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web使用記錄挖掘。

1）Web內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)頁中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁內(nèi)容的信息，挖掘?qū)ο笸ǔ０谋?、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數(shù)據(jù)。

2）Web結(jié)構(gòu)挖掘是對Web頁面之間的結(jié)構(gòu)進行挖掘，挖掘描述內(nèi)容是如何組織的，從Web的超鏈接結(jié)構(gòu)中尋找Web結(jié)構(gòu)和頁面結(jié)構(gòu)中的有價值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁，依據(jù)網(wǎng)頁的主題，進行自動的聚類和分類，為了不同的目的從網(wǎng)頁中根據(jù)模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質(zhì)量及效率。

3）Web使用記錄挖掘是根據(jù)對服務(wù)器上用戶訪問時的訪問記錄進行挖掘的方法。Web使用挖掘?qū)⑷罩緮?shù)據(jù)映射為關(guān)系表并采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來訪問日志數(shù)據(jù)，對用戶點擊事件的搜集和分析發(fā)現(xiàn)用戶導(dǎo)航行為。它用來提取關(guān)于客戶如何瀏覽和使用訪問網(wǎng)頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個頁面中所停留的時間？下一步點擊了什么？在什么樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關(guān)心要解決的問題。

4電子商務(wù)中Web挖掘中技術(shù)的應(yīng)用分析

1）電子商務(wù)中序列模式分析的應(yīng)用

序列模式數(shù)據(jù)挖掘就是要挖掘基于時間或其他序列的模式。如在一套按時間順序排列的會話或事務(wù)中一個項目有存在跟在另一個項目后面。通過這個方法，WEB銷售商可以預(yù)測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進行廣告排放設(shè)置。發(fā)現(xiàn)序列模式容易使客戶的行為被電子商務(wù)的組織者預(yù)測，當(dāng)用戶瀏覽站點時，盡可能地迎合每個用戶的瀏覽習(xí)慣并根據(jù)用戶感興趣的內(nèi)容不斷調(diào)整網(wǎng)頁，盡可能地使每個用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日志，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問序列模式。在萬維網(wǎng)使用記錄挖掘應(yīng)用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用戶路徑之中常用的導(dǎo)航路徑。當(dāng)用戶訪問電子商務(wù)網(wǎng)站時，網(wǎng)站管理員能夠搜索出這個訪問者的對該網(wǎng)站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前后順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢請求、瀏覽網(wǎng)頁信息等，會彈出與這些信息相關(guān)的廣告。例如購買了打印機的用戶，一般不久就會購買如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)將為客戶建立一個專屬商店,由每個客戶的特征來調(diào)整網(wǎng)站的內(nèi)容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷的效果。

2）電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用

關(guān)聯(lián)規(guī)則是揭示數(shù)據(jù)之間隱含的相互關(guān)系，關(guān)聯(lián)分析的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)事物間的關(guān)聯(lián)規(guī)則或相關(guān)程序。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)是在數(shù)據(jù)項目中找出每一個數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是要搜索出用戶在服務(wù)器上訪問的內(nèi)容、頁面、文件之間的聯(lián)系，從而改進電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計。可以更好在組織站點，減少用戶過濾網(wǎng)站信息的負(fù)擔(dān)，哪些商品顧客會可能在一次購物時同時購買？關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購物習(xí)慣。例如購買牛奶的顧客90%會同時還購買面包，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則，如果商店或電子商務(wù)網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷售，將會提高它們的銷量。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘目標(biāo)是利用工具分析出顧客購買商品間的聯(lián)系，也即典型購物籃數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)同類事件中不同項目的相關(guān)性，例如手機加充電寶，鼠標(biāo)加鼠標(biāo)墊等購買習(xí)慣就屬于關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以用相應(yīng)算法找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如在上述例子中，商家可以依據(jù)商品間的關(guān)聯(lián)改進商品的擺放，如果顧客購買了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時購買的概率較大，說明這些商品存在關(guān)聯(lián)性，商家可以將這些有關(guān)聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利于商品的銷售，商家也根據(jù)關(guān)聯(lián)有效搭配進貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會購買開關(guān)插座，因此，一般會將燈具與開關(guān)插座等物品放在一個區(qū)域供顧客選購。依據(jù)分析找出顧客所需要的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，由挖掘分析結(jié)果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會感興趣的商品推薦，將會大大提高商品的銷售量。

3）電子商務(wù)中路徑分析技術(shù)的應(yīng)用

路徑分析技術(shù)通過對Web服務(wù)器的日志文件中客戶訪問站點的訪問次數(shù)的分析，用來發(fā)現(xiàn)Web站點中最經(jīng)常訪問的路徑來調(diào)整站點結(jié)構(gòu)，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶訪問某網(wǎng)站時，如果有很多用戶不感興趣的頁面存在，就會影響用戶的網(wǎng)頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時也會使整個站點的維護成本提高。而利用路徑分析技術(shù)能夠全面地掌握網(wǎng)站各個頁面之間的關(guān)聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及頁面的設(shè)計。

4）電子商務(wù)中分類分析的應(yīng)用

分類技術(shù)在根據(jù)各種預(yù)定義規(guī)則進行用戶建模的Web分析應(yīng)用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務(wù)，可以計算每個用戶在某個期間內(nèi)購買記錄總和?；谶@些數(shù)據(jù)，可以建立一個分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特征如用戶統(tǒng)計屬性以及他們的導(dǎo)航活動。分類技術(shù)既可以用于預(yù)測哪些購買客戶對于哪類促銷手段感興趣，也可以預(yù)測和劃分顧客類別。在電子商務(wù)中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發(fā)現(xiàn)一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)及開展針對性的商務(wù)活動。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。

5）電子商務(wù)中聚類分析的應(yīng)用

聚類技術(shù)可以將具有相同特征的數(shù)據(jù)項聚成一類。聚類分析是對數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)進行對比并找出各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將不同性質(zhì)特征的數(shù)據(jù)進行分類。聚類分析的目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。根據(jù)具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特征，利用聚類分析技術(shù)將市場有效地細(xì)分，細(xì)分后應(yīng)可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務(wù)中進行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個性化的Web內(nèi)容，更多在用戶分組上基于用戶統(tǒng)計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發(fā)現(xiàn)有價值的商業(yè)智能。在電子商務(wù)中將市場進行細(xì)化的區(qū)分就是運用聚類分析技術(shù)。聚類分析可根據(jù)顧客的購買行為來劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進行類別細(xì)分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務(wù)。比如通過聚類技術(shù)分析，發(fā)現(xiàn)一些顧客喜歡訪問有關(guān)汽車配件網(wǎng)頁內(nèi)容，就可以動態(tài)改變站點內(nèi)容，讓網(wǎng)絡(luò)自動地給這些顧客聚類發(fā)送有關(guān)汽車配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務(wù)中通過聚類行為或習(xí)性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務(wù)。技術(shù)人員在分析中先用聚類分析將要分析的數(shù)據(jù)進行聚類細(xì)分，然后用分類分析對數(shù)據(jù)集合進行分類標(biāo)記，再將該標(biāo)記重新進行分類，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對滿意的結(jié)果。

5結(jié)語

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用越來越廣。商業(yè)貿(mào)易中電子商務(wù)所占比例越來越大，使用web挖掘技術(shù)對商業(yè)海量數(shù)據(jù)進行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調(diào)整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業(yè)的市場競爭力有重要意義。

參考文獻：

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四、國內(nèi)都有哪些可以交流人工智能技術(shù)的技術(shù)社區(qū)？

最近幾年人工智能越來越火，無人駕駛、智能音箱等行業(yè)正在爆發(fā)，優(yōu)秀的人工智能工程師越來越供不應(yīng)求，一些從事人工智能行業(yè)的優(yōu)秀畢業(yè)生起薪就是幾十萬，這讓很多同齡人羨慕不已，行業(yè)現(xiàn)狀真的是這樣嗎？如果想從事人工智能行業(yè)技術(shù)工作的話，有哪些技術(shù)社區(qū)可以去學(xué)習(xí)、交流相關(guān)技術(shù)？

去年11月8日，IDG曾發(fā)過一份《2017中國準(zhǔn)獨角獸公司薪酬調(diào)研報告》。在這份報告中曾對人工智能領(lǐng)域的薪資待遇有過一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人工智能平均薪酬溢價高達55%-110%。

而且當(dāng)時IDG預(yù)測人工智能行業(yè)的人才競爭，將會在2018年達到白熱化的程度。甚至我還看到網(wǎng)上流傳著一份2018年的校招高薪清單，人工智能行業(yè)的公司給畢業(yè)生開出了25萬年薪的待遇，并且還說這只是“白菜價”，可見企業(yè)對AI人才的渴求。

對于人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者來說，企業(yè)給到高薪只是一方面的吸引力，其實他們更看重的是自己的研究成果能夠在具體的場景中應(yīng)用，

對產(chǎn)業(yè)、工業(yè)的發(fā)展起到推動作用。如果無緣進入企業(yè)，一個高質(zhì)量的交流學(xué)習(xí)平臺也是不錯的選擇。在這些平臺社區(qū)上，大家可以參加比賽、開源項目，甚至可以有機會把技術(shù)共享給企業(yè)，讓大數(shù)據(jù)、AI產(chǎn)業(yè)和實體經(jīng)濟相結(jié)合，給大家的生活帶來改變，從而實現(xiàn)自己的人生價值。既然題目問起了有關(guān)大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的交流社區(qū)，那我就拿幾個有意思的平臺和大家聊一聊：

第一個是最近由京東集團與京東金融聯(lián)合打造的，國內(nèi)距離產(chǎn)業(yè)界最近的數(shù)字探索者社區(qū) JDD空間站：之所以吸引我是因為它的定位，即國內(nèi)距離產(chǎn)業(yè)界最近的社區(qū)。JDD空間站內(nèi)匯集了金融科技、供應(yīng)鏈金融、智能城市這些有京東特色的賽題，大家可以在空間站內(nèi)進行數(shù)據(jù)和AI競賽、項目開源、數(shù)據(jù)共享等活動。與此同時，“JDD空間站”還會提供JDD官方認(rèn)證的影響力榜單。對于榜單中排名靠前的探索者，例如賽事獲獎?wù)摺?yōu)質(zhì)內(nèi)容或數(shù)據(jù)貢獻者，京東集團和京東金融可以幫助其與學(xué)術(shù)界資源進行橋接。比如將優(yōu)秀論文推薦到KDD（數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域年會）、IJCAI（國際人工智能聯(lián)合會議）等國際學(xué)術(shù)會議；當(dāng)然，也可以參與每年的JDD大會，獲得更多的個人和團隊曝光機會，并與行業(yè)大咖零距離接觸。此外，為了打造國內(nèi)距離產(chǎn)業(yè)界最近的數(shù)字探索者社區(qū)，在“JDD空間站”的賽事中獲取優(yōu)異成績的數(shù)字探索者，將有機會跟投資方、企業(yè)溝通對接，打開更大的發(fā)展空間。

第二個，我想推薦國外的一個技術(shù)交流社區(qū)Kaggle，這個平臺成立于2010年，主要是為開發(fā)商和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供舉辦機器學(xué)習(xí)競賽、托管數(shù)據(jù)庫、編寫和分享代碼的平臺。這個平臺就厲害了，目前它已經(jīng)被谷歌收購。該平臺上的題是有獎金可拿的，當(dāng)然也并不是那么輕易就能拿到的，因為它上面的題很多都是業(yè)界難題，且更傾向于應(yīng)用性機器學(xué)習(xí)，在數(shù)據(jù)科學(xué)方面更有分量。許多Kaggle的參與者，甚至從未贏得過一場競賽，也沒有拿到過獎勵，但這邊并不影響人們對于這個平臺的鐘情，因為在競賽的過程中程序員本身也能獲得非常好的個人提升，每個競賽都有自己的討論板塊與獲勝者簡報，而且Kaggle論壇里的高手解答也是非常專業(yè)的，是一個不錯的技術(shù)社區(qū)。

第三個，我想推薦的是面霸集中營LeetCode相信做人工智能的程序員在面試前都刷過LeetCode，不，是相信普通程序員也有大量的人在刷LeetCode。Leetcode上的目前有800多道題，分為簡單、中級和難三個檔次。我個人刷了100多題，同樣的語言不擊敗80-90%的對手不過癮，當(dāng)然了，其實根據(jù)刷的規(guī)則，很有可能我還是實際上的最后一名。非常帶勁。題目大致分為兩類：基礎(chǔ)算法和編程題。前者可以培養(yǎng)你對最基礎(chǔ)的算法思路的了解和訓(xùn)練；后者則是系統(tǒng)的對你的編程進行考驗，稍有考慮不周之處就會有幾個Case讓你焦頭爛額。總之LeetCode對于算法方面的考驗和提升，還是非常有用的。也適合項目經(jīng)驗較少的程序員去多刷刷題，對于面試拿offer非常有用。

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