Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Web Mining: Exploring Efficient Methods for Website Improvement.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Arvind K. Sharma
ISBN: 9783659970504
Год издания: 2019
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 248
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 47794 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 221115
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Nowadays, with the tremendous growth of the data sources available on the World Wide Web and the dramatic popularity of e-commerce in the business community, the Web mining has become a very hot research topic that focuses on quite a few research works. Web usage mining deals with understanding user’s behaviour with a website. It helps in understanding the concerns such as present and future probability of every website user, relationship between behaviour and website usability. The fundamental role of web usage mining is to capture, analyze and model the web logs. Usually it discovers the usage behaviour of the Web users. This discovered information can be used in a variety of ways such as improvement of the website, web application, predicting the user’s behaviour and interest, checking of fraudulent elements etc.
Ключевые слова: Web Mining techniques, Web Usage Mining, Web Logs, Web Log Analysis