电子商务系统中数据融合与OLAP的研究与设计

西北工业大学硕士学位论文电子商务系统中数据融合与OLAP的研究与设计姓名：卜建峰申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：李先国20070301电子商务系统中数据融合与OLAP的研究与设计作者：卜建峰学位授予单位：西北工业大学参考文献(33条)1.林杰斌.刘明德.陈湘数据挖掘与OLAP理论与务实20032.刘同明.夏祖勋.谢洪成数据融合技术及其应用19983.GordonS.IJnoffMichaelJ.ABerry.沈钧疑.宋擒豹.燕彩蓉查看详情20044.王玉珍基于电子商务的web挖掘技术研究2005(04)5.石岩web挖掘技术在电子商务中的应用2006(23)6.李劲动态电子商务的Web服务,电子商务的演变20027.高燕网络流量分析系统的设计和实现[学位论文]硕士8.戚桂杰.任际范.苗庆凯.宋成玉基于数据仓库的OLAP技术在家电零售企业中的应用研究9.石景龙网络流量统计分析系统10.StephenCPerry.肖斌.王小振C#和.NET核心技术200611.唐溢键基于ASP.NET的油田生产调度信息系统的设计与实现[学位论文]硕士12.荣珏基于.net架构下的联机分析系统[学位论文]硕士13.李勇平.陈峰波ASENET基础教程200614.陈文伟数据仓库与数据挖掘教程200615.EFCodd.SBCodd.CTSallyBeyond:DecisionSupport199316.蒋林泉.霍宏.方涛基于web的空间OLAP体系研究及其实现2005(08)17.孙宇涵基于OLAP的多维查询分析系统的研究与实现[学位论文]硕士18.茅维维WebTracking——流量统计系统[学位论文]硕士19.电子商务和Internet对生活的影响20.王珊数据仓库技术和联机分析处理199821.张丽萍Web数据仓库构建指南200522.陆昌辉点击流数据仓库200423.苏新宁.杨建林数据仓库和数据挖掘200624.刘翔数据仓库与数据挖掘技术200525.邵勇SOLServer2000数据仓库与AnalysisServices200326.曹斌.韩中孝ASP.NET数据库系统项目开发实践200527.WHInmonBuildingtheDataWarehouse28.BamshadMobasher.RCoo]ery.JSrivastavaDataPreparationforMiningWorldWideWebBrowsingPatterns1999(01)29.雷梦龙基于数据仓库的ASP.NET报表系统的研究与构建[学位论文]硕士200630.林宇数据仓库原理与实践200331.罗运模SOLServer2000数据仓库应用与开发200132.邱江涛基于SQLServerAnalysisService的点击流数据仓库研究[学位论文]硕士200533.MicrosoftVisualStudio.NET2003文档相似文献(2条)1.学位论文任正国点击流数据仓库与数据挖掘研究2008电子商务网站每天都产生大量的点击流数据。它们中包含很多对企业非常有用的信息。但是，面对众多的网站，展现在我们面前的都是前端系统，而对于网站结构、用户访问时间、停留时间、页面关系等缺乏足够的重视。日志分析工具也可以很好的对网站运行的基本数据进行统计，然而日志分析工具没有涉及一个网站统计的重要内容，即访问网站的用户行为分析。而建立点击流数据仓库的目的正是通过用户行为分析来推动网站的商务发展。点击流数据仓库(Web日志数据仓库)是数据仓库的一个重要类型。与传统的数据仓库相比点击流数据仓库的主要数据来源是人们在进行各种网络活动时，在各个网络服务器中所留下的Web日志文件以及其它的相关数据库数据。建立结构合理的点击流数据仓库，并结合数据挖掘等技术对其海量数据进行有效的分析，不仅可以解决海量数据的存储问题，而且可以很好得保证电子商务系统的可用性和高效性，保证数据的安全性。.在本文中点击流数据仓库的建立主要是面向用户信息兴趣的分析。在实施应用的过程中，本文针对电子商务环境对响应时间的敏感性，引入了操作型数据存储(ODS)的概念。同时，针对传统的数据仓库系统的DB-DW两层体系结构存在的缺点，重点提出并分析一种基于ODS的三层结构点击流数据仓库构建方案。在数据预处理过程中，重点研究Cookies技术在处理本地缓存和代理服务器等方面的应用。利用基于SOLServer2005平台构建的点击流数据仓库和相应的数据分析、数据挖掘等辅助技术，结合以Java实现的数据挖掘系统对大连海事大学一个高校电子商务平台一海易网的Web日志数据进行有效的分析，获取用户潜在的访问信息，从而为Web用户提供更加优质的服务。以数据仓库为基础，深入分析用户行为特征，将成熟的数据挖掘算法迁移到Web日志领域是将来发展的趋势。2.学位论文蔡俊基于数据仓库的点击流技术的研究2009Internet的快速发展使得网上交易成为人们日常买卖行为中的一种重要形式，电子商务也因此得到了的蓬勃发展，而且正在成为一种潮流，随之而来的是大量web数据的产生，这些web数据广泛分布在网络服务器上，分布于世界各地，只要你拥有一台存放着电子商务系统的web服务器，你就可以获取这些潜藏着巨大商业价值的web数据。信息技术的发展让人们研究这些web数据成为现实，但是仍然存在两个方面的问题：如何有效的组织并存储如此大数量级的数据？如何利用有效的数据分析方法对海量数据进行分析，并从中发现具有实用价值的信息？这两个问题也正是本文要研究的内容。br　　数据仓库最先是为基于关系型数据库的大量的数据存储问题而提出的一种解决方案，数据挖掘同样是为了实现对存储在关系型数据库的大量数据进行有效分析而提出的一种方法。随着web技术的不断发展，数据仓库、数据挖掘技术逐渐与web技术进行了融合，使得web数据仓库和web数据挖掘技术应运而生。br　　本文首先对数据仓库和数据挖掘的基本概念和相关技术进行了概述，而后结合web数据仓库的知识，从数据仓库的总体架构、模型设计、元数据设计等方面对销售自动化系统点击流数据仓库的构建过程进行了详细阐述，得出了一个可用的点击流数据仓库的解决方案，并使用微软数据仓库构建工具对点击流数据仓库进行了实现。接着讨论了点击流数据的收集方法，将点击流分为静态点击流和动态点击流两种类型，分析了从web服务器日志文件获取静态点击流存在的问题以及数据预处理中的难点，提出了动态点击流收集策略的思想，该方法可以高效灵活的获取点击流信息，避免了数据预处理问题。最后结合web数据挖掘技术，提出了一种用户频繁偏爱路径挖掘算法，利用该算法可以发现用户的共同浏览兴趣，能够从多侧面深入了解用户行为，进而指导销售自动化系统改进结构，利用web开发技术实现了挖掘算法并将分析结果进行了展示。本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：915314cb-236f-4e56-868e-9e0800c12757下载时间：2010年10月7日