楊亨利;林青峰;
頁: 27-52
日期: 2006/10
卷期: 13(4)
關鍵字: 全球資訊網;網站使用挖掘;資料挖掘;使用者行為;網頁路徑;動作路徑;
Keywords: World-Wide-Web;Web-Usage Mining;Data-Mining;User Behavior;Page Path;Action Path;
摘要: 客戶在從事消費時，往往會有許多不一樣的行為產生。對組織而言，研究客戶的消費行為能夠協助組織更了解客戶的資訊，進而支援其經營活動。以往與客戶行為相關的資料挖掘研究，較著重於客戶的消費資料。而對於客戶在商店中做了那些動作，及其動作會導致發生的事件並沒有較...

引用     導入Endnote

黃明達;陳正宏;
頁: 163-181
日期: 2005/04
卷期: 12(2)
關鍵字: 使用者行為;Netflow;網路流量;
Keywords: User Behavior;Netflow;Network Traffic;
摘要: 本研究是以實際網路流量數據，來分析使用者的網路行為。目前大部分流量分析主要是以Netflow資料為主，但此種方式會造成「無法分類」(Others)類別流量過大的情況。因此本研究設計並實作一套資料收集方法及軟體，不但採用Netflow資料且結合監聽封包的方式，來改善其統計結...

引用     導入Endnote

陳林志;陸承志;
頁: 111-130
日期: 2005/01
卷期: 12(1)
關鍵字: 向量投票;連結預測;搜尋引擎;使用者行為函數;
Keywords: Search Engine Vector Voting;Hyperlink Prediction;MetaSearch;User Behavior Function;
摘要: 本文提出一個依據使用者行為進行預測網頁的搜尋引擎，它具有兩種搜尋機制：搜尋引擎投票向量(SVV)以及連結預測(HLP)。SVV的方法是對六個知名的搜尋引擎進行英文關鍵字搜尋，當一個網頁能夠從這些搜尋引擎取得較多且較前面的排名，則該網頁的權重自然較高。至於HLP的方法...

引用     導入Endnote