本書采用了眾多流行的數據挖掘算法，如利用K-means算法進行信息聚類和網頁自動抽取，利用貝葉斯分類器實現信息過濾與分類，將知識組織與網站優(yōu)化有機地結合起來，使得主題、目錄組織的思想融合貫通在智能網站設計當中。全書共分6章，主要介紹了網絡日志的數據來源、類型及其預處理技術；用戶信息行為，包括網絡用戶行為的構成因素、分類，信息行為模型；用戶行為數據的提取和分析，用戶個性化知識服務需求的影響因素；網站優(yōu)化算法的設計；智能技術在網站開發(fā)中的應用；機器學習的實現原理與訓練模型，利用貝葉斯分類算法對垃圾信息進行自動過濾。最后，還對網站導航優(yōu)化效果進行了調試與展示，并給出了實現的核心代碼。本書涉及數據挖掘、計算機編程、知識組織等多門學科的知識，理論性強。全書內容深入淺出，既有較深的理論分析，也有適當的設計案例，具有理論學習和實用開發(fā)雙重意義?！咀髡吆喗椤?999.7至今一直在華南師范大學從事有關信息管理、電子商務方面的專職教學工作。主持了廣東省哲學社會科學“十二五”規(guī)劃一般項目《基于網絡日志的用戶行為分析與網站信息組織優(yōu)化研究》（GD11CTS02），并參與了2011年度教育部人文社會科學研究青年基金項目《地方電子政務的用戶接納問題及其推進策略研究》（11YJC870003）。授課：《EB技術應用與開發(fā)》，2005年-至今；《搜索引擎與網絡信息檢索》，2003年-至今；《網頁設計與制作》，2000年-2009年；《信息檢索研究》，2008年-至今；《電子商務網站開發(fā)》，2008年至今；《電子商務運營管理》，2011年至今。
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