• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Ljudböcker
  • Pocketböcker
  • Spel och pussel

5% studentrabatt – använd koden KURSBOK27 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Digital livsstil och datorspel

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

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

    AvOsmar R. Zaiane,Jaideep Srivastava

    Häftad, Engelska, 2003

    Del i serien Lecture Notes in Computer Science

    559 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    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.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2003-10-13
    • Mått:155 x 233 x 11 mm
    • Vikt:306 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:183
    • Förlag:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
    • ISBN:9783540203049

    Utforska kategorier

    • Digital livsstil och datorspel inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • LumberJack: Intelligent Discovery and Analysis of Web User Traffic Composition.- Mining eBay: Bidding Strategies and Shill Detection.- Automatic Categorization of Web Pages and User Clustering with Mixtures of Hidden Markov Models.- Web Usage Mining by Means of Multidimensional Sequence Alignment Methods.- A Customizable Behavior Model for Temporal Prediction of Web User Sequences.- Coping with Sparsity in a Recommender System.- On the Use of Constrained Associations for Web Log Mining.- Mining WWW Access Sequence by Matrix Clustering.- Comparing Two Recommender Algorithms with the Help of Recommendations by Peers.- The Impact of Site Structure and User Environment on Session Reconstruction in Web Usage Analysis.