(3.80.6.131) 您好!臺灣時間:2021/05/17 03:51
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果

詳目顯示:::

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:林繼文
論文名稱:網頁資料發掘技術導入網站經營者之研究─以入口網站之分類索引服務為例
指導教授:裘錦天裘錦天引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立政治大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2001
畢業學年度:89
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:資料發掘商業智慧網站經營者入口網站流量指標
相關次數:
  • 被引用被引用:2
  • 點閱點閱:89
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
網頁資料發掘為從全球資訊網所發現或分析而得的有用資訊。若能在訪客所留下的紀錄中,分析出這些資訊,對於經營者而言是一個重要的決策依據。入口網站幾乎僅以廣告為主要收入,如何借重網頁資料發掘技術來了解網路使用者的行為,作為加強網站內容設計與經營方向的參考,當為目前經營者所關心的重要課題。本研究將導入知識的觀點,利用商業智慧中的資料發掘技術,實際分析網站的紀錄資料,研究網頁資料發掘技術對於網站經營者的幫助,進而為企業組織帶來競爭優勢。
網站的日誌檔看似平凡無奇,然而如何從中獲取企業的求勝關鍵,相信是所有希望仰賴資訊科技的網站經營者所關切的。本研究歸納整理網站營運相關的流量指標分析、資源使用分析,與使用者活動分析,並經由實際分析網站經營者一個月內的日誌資料,歸納出流量之變化週期、流量指標之替代性、不同類別的熱門程度、網頁與停留時間的關係、分類索引服務使用者之特性等發現,進而提出對網站經營者的建議,提供企業及後續學術研究的參考。
第一章 緒論……………………………………………………………1
第一節 研究背景與動機…………………………………………1
第二節 研究目的…………………………………………………2
第三節 研究範圍與限制…………………………………………3
第四節 研究方法與步驟…………………………………………4
第五節 研究架構與流程…………………………………………5
第二章 文獻探討………………………………………………………8
第一節 知識與知識管理…………………………………………8
第二節 資料庫與資料倉儲………………………………………14
第三節 資料發掘與商業智慧……………………………………18
第四節 網頁資料發掘……………………………………………23
第三章 研究方法………………………………………………………33
第一節 研究架構…………………………………………………33
第二節 研究方法…………………………………………………35
第三節 研究流程…………………………………………………36
第四節 研究步驟…………………………………………………37
第四章 資料分析………………………………………………………48
第一節資料分析程序……………………………………………48
第二節流量指標分析……………………………………………50
第三節資源使用分析……………………………………………58
第四節使用者活動分析…………………………………………64
第五章 結論與建議……………………………………………………69
第一節 研究發現…………………………………………………69
第二節 研究建議…………………………………………………70
第三節 結論………………………………………………………72
參考文獻………………………………………………………………74
參考文獻
[1] 何光國,圖書資訊組織原理,三民書局,民國79年,頁25至26。
[2] 吳琮璠、謝清佳,資訊管理 理論與實務,民國85年,頁1-10至1-12。
[3] 邵敏華,建構開放性之企業知識管理系統,國立政治大學資訊管理研究所碩士論文,民國87年。
[4] 馮國卿,知識管理在電子圖書館應用之研究,國立政治大學圖書資訊研究所碩士論文,民國87年。
[5] 劉容志,IBM Software Update,民國87年10月。
[6] 謝清俊,公共資訊系統概說,圖書館與資訊研究論文集,漢美書局,民國85年,頁163。
[7] 樓玉玲,以資料發掘技術分析政大通識課程,國立政治大學資訊管理研究所碩士論文,民國87年。
[8] 主題網際資訊,Visitor Relationship Management — WebTrends Enterprise Reporting Server,客戶關係管理研討會,民國89年五月。
[9] Adriaans, P. and Zantinge, D., Data Mining, Addison-Wesley, 1996.
[10] Bellinger, G., “Knowledge Management”, http://www.outsights.com/systems/kmgmt/kmgmt.htm
[11] Berry, M. J. A. and Linoff, G., Data Mining Technique For Marketing, Sale, And Customer Support, Wiley Computer, 1997.
[12] Cabena, P., Hadjinian, P., Stadler, R., Verhees, J., and Zanasi, A., Discovering Data Mining — From Concept to Implementation, Prentice Hall Ptr, 1998.
[13] Codd, E. F., “Providing OLAP to User- Analysis: An IT Mandate”, Sep. 1998, http://www.arborsoft.com/essbase/wht_ppr/coodcl.html
[14] Connelly, R., McNeill, R., and Mosimann, R., The Multi Dimensional Manager, Cognos, Oct. 1996.
[15] Cooley, R., Mobasher, B., and Srivastava, J., “Data Preparation for Mining World Wide Web Browsing Patterns”, Knowledge and Information Systems, Vol. 1, No. 1, 1999.
[16] Davis, M. C., “Knowledge Management”, Information Strategy: The Executive’s Journal, Fall 1998.
[17] Harris, D.B., “Creating A Knowledge Centric Information Technology Environment”, Sep. 1998, http://www.htcs.com/ckc.html
[18] Drucker, P. F., Post-Capitalist Society, Harper Collins, 1993, pp. 25-30.
[19] Edvinsson, L. and Sullivan, P., “Developing a Model for Managing Intellectual Capital”, European Management Journal, Vol. 14. No. 4, Aug. 1996, pp. 356-364.
[20] Fayyad, U. M., “Data Mining and Knowledge Discovery: Making Sense Out of Data”, IEEE Expert, Oct. 1996, pp. 20-25.
[21] Fayyad, U. M. and Ramasamy, U., “Data Mining and Knowledge Discovery in Database”, Communications of The ACM, Nov. 1996, Vol. 39, pp. 24-26.
[22] Frawley, W. J., Piatesky-Shapiro, and Matheus, G. C. J., Knowledge Discovery in Database: An Overview, AAAI/MIT Press, 1991, pp. 1-30.
[23] Fuld, L. M., The New Competitor Intelligence: The Complete Resource for Finding, Analyzing, and Using Information about Your Competitors, NY: Wiley, 1995.
[24] Gilad, B., The Art and Science of Business Intelligence Analysis: Business Intelligence Theory, Principles, Practices, and Uses”, ed. Gilad, B. and Herring, J. P., Jai Press Inc., 1996, p.4.
[25] Gloede, C., “Designing A Business Intelligence System”, Midrange Systems, Dec. 12, 1997, pp. 49-50.
[26] Greening, D. R., “Data Mining on the Web - There''s Gold in that Mountain of Data”, http://www.webtechniques.com/archives/2000/01/greening/
[27] Grupe, F. H. and Owrang, M. M., “Data Base Mining Discovering New Knowledge and Cooperative Advantage,” Information Systems Management, Fall 1995, pp.26-31.
[28] Hildebrand, C., “All Aboard the BI Bandwagon”, CIO, Vol.11, Jul. 15, 1998, p. 16.
[29] IBM, “IBM Data Management White Paper - If data were money, would you manage it differently?”, 1999, http://www.software.ibm.com/data/busn-intel/biadinsert
[30] Inmon, W. H., Building the Data Warehouse, Wellesley, MA:QED Technical Publishing Group, 1992.
[31] Komenar, M., Electronic Marketing, Wiley Computer Publishing, 1993, pp.80-81.
[32] Malhotra, Y., “World Wide Web Virtual Library on Knowledge Management”, Aug. 1998, http://www.brint.com/km/
[33] Microsoft Sales Online!, Microsoft SQL Server Questions and Answers: “What is a data warehouse?”, Jan.1, 1997, http://www.microsoft.com/salesinfo/qa/mssq1013.html
[34] Mobasher, B., Cooley, R., and Srivastava, J., “Web Mining: Information and Pattern Discovery on the World Wide Web”, http://www-users.cs.umn.edu/~mobasher/webminer/survey/survey.html
[35] Nonaka, I., “The Knowledge Creating Company”, Harvard Business Review, Nov.-Dec., 1991, pp. 96-104.
[36] Nonaka, I. and Takeuchi, H., The Knowledge Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation, Oxford University Express, 1995, p. 54.
[37] OLAP Council, “OLAP and OLAP Server Definitions,” Sep. 1998, http://www.olapcouncil.org/research/
[38] Paitetsky-Shapiro, G., Discovery, Analysis, and Presentation of Strong Rules”, Knowledge Discovery in Database, ed. G. Piatetsky-Shapiro and Frawley, W. J., CA: AAAI/MIT Press, 1991, pp. 229-238.
[39] Shaw, R. and Stone, M., Database Marketing, Aldershot: Gwer Publishing, 1990.
[40] Spek, R. van der and Spijkervet, A., “Knowledge Management: Dealing Intelligency with Knowledge”, Knowledge Management and Its Integrative Elements, ed. Liebowitz, J. and Wilcox, L. C. , NY: CRC Press, 1997, p. 40.
[41] Vedder, R. G. and Vanecek, M. T., “Competitive Intelligence for IT Resource Planning: Some Lessons Learned”, Information Strategy: The Executive’s Journal, Fall 1998, pp. 29-36.
[42] Wilson, R. F., “Web Marketing Today”, Jul. 1, 2000, http://www.wilsonweb.com/articles/bannerad.htm
[43] Zanasi, A., “Competitive Intelligence through Data Mining Public Sources”, Competitive Intelligence Review, Vol. 9, 1998, pp. 44-54.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top