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kdd论文十大排名（kdd论文下载）

发布时间：2023-05-05 06:51:28 稿源：创意岭阅读： 595

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于kdd论文十大排名的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、【转载】推荐系统论文整理和导读
2、计算机行业有哪些杰出的人物？
3、Web数据挖掘技术探析论文
4、国内都有哪些可以交流人工智能技术的技术社区？

kdd论文十大排名（kdd论文下载）

一、【转载】推荐系统论文整理和导读

此前整理过KDD21上工业界文章，本文主要整理和分类了Recsys 2021的Research Papers和Reproducibility papers。按照推荐系统的 研究方向 和使用的 推荐技术 来分类，方便大家 快速检索自己感兴趣的文章 。个人认为Recsys这个会议重点不在于”技术味多浓”或者”技术多先进”，而在于经常会涌现很多 新的观点 以及 有意思的研究点 ，涵盖推荐系统的各个方面，例如，Recsys 2021涵盖的一些很有意思的研究点包括：

还有些研究点也是值得一读的，比如推荐系统中的 冷启动 ， 偏差与纠偏 ， 序列推荐 ， 可解释性，隐私保护 等，这些研究很有意思和启发性 ，有助于开拓大家的 研究思路**。

下面主要根据自己读题目或者摘要时的一些判断做的归类，按照 推荐系统研究方向分类 、 推荐技术分类 以及 专门实验性质的可复现型文章分类 ，可能存在漏归和错归的情况，请大家多多指正。

信息茧房/回音室(echo chamber)/过滤气泡(filter bubble) ，这3个概念类似，在国内外有不同的说法。大致是指使用社交媒体以及带有 算法推荐功能 的资讯类APP，可能会导致我们 只看得到自己感兴趣的、认同的内容 ，进而让大家都活在自己的 小世界里 ，彼此之间 难以认同和沟通 。关于这部分的概念可参见知乎文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/71844281。有四篇文章探讨了这样的问题。

此次大会在探索与利用上也有很多探讨，例如多臂老虎机、谷歌的新工作，即：用户侧的探索等。

涉及排序学习的纠偏、用户的偏差探索等。

Debiased Explainable Pairwise Ranking from Implicit Feedback

Khalil Damak, Sami Khenissi, and Olfa Nasraoui

Mitigating Confounding Bias in Recommendation via Information Bottleneck

Dugang Liu, Pengxiang Cheng, Hong Zhu, Zhenhua Dong, Xiuqiang He, Weike Pan, and Zhong Ming

User Bias in Beyond-Accuracy Measurement of Recommendation Algorithms

Ningxia Wang, and Li Chen

利用图学习、表征学习等做冷启动。

Cold Start Similar Artists Ranking with Gravity-Inspired Graph Autoencoders

Guillaume Salha-Galvan, Romain Hennequin, Benjamin Chapus, Viet-Anh Tran, and Michalis Vazirgiannis

Shared Neural Item Representations for Completely Cold Start Problem

Ramin Raziperchikolaei, Guannan Liang, and Young-joo Chung

涉及离线或在线评估方法，准确性和多样性等统一指标的设计等。

Evaluating Off-Policy Evaluation: Sensitivity and Robustness

Yuta Saito, Takuma Udagawa, Haruka Kiyohara, Kazuki Mogi, Yusuke Narita, and Kei Tateno

Fast Multi-Step Critiquing for VAE-based Recommender Systems

Diego Antognini and Boi Faltings

Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations

Masahiro Sato

Towards Unified Metrics for Accuracy and Diversity for Recommender Systems

Javier Parapar and Filip Radlinski

涉及session维度的短序列推荐；使用NLP中常用的Transformers做序列推荐的鸿沟探讨和解决，这个工作本人还挺感兴趣的，后续会精读下！

结合联邦学习做隐私保护等。

Black-Box Attacks on Sequential Recommenders via Data-Free Model Extraction

Zhenrui Yue, Zhankui He, Huimin Zeng, and Julian McAuley

Large-scale Interactive Conversational Recommendation System

Ali Montazeralghaem, James Allan, and Philip S. Thomas

EX3: Explainable Attribute-aware Item-set Recommendations

Yikun Xian, Tong Zhao, Jin Li, Jim Chan, Andrey Kan, Jun Ma, Xin Luna Dong, Christos Faloutsos, George Karypis, S. Muthukrishnan, and Yongfeng Zhang

Towards Source-Aligned Variational Models for Cross-Domain Recommendation

Aghiles Salah, Thanh Binh Tran, and Hady Lauw

利用视觉信息做推荐。

Ambareesh Revanur, Vijay Kumar, and Deepthi Sharma

Huiyuan Chen, Yusan Lin, Fei Wang, and Hao Yang

探讨了美食场景下，多用户意图的推荐系统的交互设计。

“Serving Each User”: Supporting Different Eating Goals Through a Multi-List Recommender Interface

Alain Starke, Edis Asotic, and Christoph Trattner

涉及传统协同过滤、度量学习的迭代；新兴的图学习技术、联邦学习技术、强化学习技术等的探索。

Matrix Factorization for Collaborative Filtering Is Just Solving an Adjoint Latent Dirichlet Allocation Model After All

Florian Wilhelm

Negative Interactions for Improved Collaborative-Filtering: Don’t go Deeper, go Higher

Harald Steck and Dawen Liang

ProtoCF: Prototypical Collaborative Filtering for Few-shot Item Recommendation

Aravind Sankar, Junting Wang, Adit Krishnan, and Hari Sundaram

知识图谱的应用以及图嵌入技术和上下文感知的表征技术的融合，这两个工作个人都挺感兴趣。

Antonio Ferrara, Vito Walter Anelli, Tommaso Di Noia, and Alberto Carlo Maria Mancino

Marco Polignano, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, and Giovanni Semeraro

涉及训练、优化、检索、实时流等。

Jeremie Rappaz, Julian McAuley, and Karl Aberer

Reproducibility papers可复现实验性质的文章，共3篇。分别探索了：序列推荐中的 采样评估策略 ；对话推荐系统中 生成式和检索式的方法对比 ； 神经网络 推荐系统和 矩阵分解 推荐系统的对比。

通过论文的整理和分类，笔者也发现了一些自己感兴趣的研究点，比如：推荐系统的回音室效应探讨文章；Transformers在序列推荐和NLP序列表征中的鸿沟和解决文章：Transformers4Rec；图嵌入表征和上下文感知表征的融合文章；NCF和MF的实验对比文章；

二、计算机行业有哪些杰出的人物？

姓名：丁磊

民族：汉族

性别：男

出生年月：1971.10.10

星座：天秤座

籍贯：浙江宁波

毕业院校：电子科技大学

供职机构：网易公司

职务：首席架构设计师

1971年10月生于宁波，奉化

1993年毕业于电子科技大学

1993~1995年在宁波市电信局工作

1995年-1996年就职于Sybase广州公司

1996年-1997年就职于广州飞捷公司

1997年5月创办网易

网易公司首席架构设计师,丁磊1997年6月创立网易公司，将网易从一个十几个人的私企发展到今天拥有近300员工在美国公开上市的知名互联网技术企业。2000年3月，丁磊辞去首席执行官，出任网易公司联合首席技术执行官，2001年3月，担任首席架构设计师，专注于公司远景战略的设计与规划。在创立网易公司之前，丁磊曾是中国电信的一名技术工程师，后担任一家美国数据库软件公--美国赛贝斯(中国)公司(Sybase)的技术支持工程师。丁磊毕业于电子科技大学，获工学学士学位。

新华网浙江频道8月6日电上周，网易公布了今年第二季度财务报告，其股价猛涨，最高蹿至52.21美元。以每股50美元计算，网易市值已达15.7亿美元，创始人丁磊持有58%的股份，账面价值约合人民币75亿元。在去年《福布斯》中国内地富豪榜上，中信泰富的荣智健和世茂集团的许荣茂分别以70.35亿元和64.56亿元的个人资产排名前两位。

网易成立后的最初两年，丁磊把资金和精力主要放在开发互联网应用软件上，其中1997年11月推出了中国第一个双语电子邮件系统。2000年3月，丁磊辞去首席执行官，出任网易公司联合首席技术执行官，2001年3月，担任首席架构师，专注于公司远景战略的设计与规划张朝阳1.搜狐公司董事局主席兼首席执行官1964年10月31日出生于陕西省西安市，祖籍河南省洛阳市孟津县，陕西西安人。

1986年毕业于清华大学物理系，同年以全国第39名成绩，考取CUSPEA项目奖学金赴美留学。

1993年底在美国麻省理工学院(MIT)获得博士学位。

1994年任MIT亚太地区(中国)联络负责人。

1995年底回国任美国ISI公司驻中国首席代表。

1996年在MIT媒体实验室主任尼葛洛庞帝教授和MIT斯隆商学院爱德华·罗伯特教授的风险投资支持下创建了爱特信公司，成为中国第一家以风险投资资金建立的互联网公司。

1998年2月25日，爱特信正式推出“搜狐”产品,并更名为搜狐公司。在张朝阳的领导下搜狐历经四次融资，于2000年7月12日，在美国纳斯达克成功挂牌上市（NASDAQ:SOHU）。

搜狐公司目前已经成为中国最领先的新媒体、电子商务、通信及移动增值服务公司，是中文世界最强劲的互联网品牌，对互联网在中国的传播及商业实践作出了杰出的贡献。张朝阳现任搜狐公司董事局主席兼首席执行官。

获得荣誉

1998年10月被美国《时代周刊》评为“全球50位数字英雄”之一，1999—2001年被《中国青年报》连续三年评为“年度IT十大风云人物”之一，1999年7月被《亚洲周刊》选为封面人物，2001年5月7日，被《财富》杂志评选为全球二十五位企业新星之一，同年，被世界经济论坛评为全球“明日领袖”之一。

2005年1月5日，搜狐公司举办的“2005·中国新视角”高峰论坛在京隆重召开。论坛探讨了2005年中国社会和经济在国际化、未来发展和转型期间的诸多问题。搜狐董事局主席兼CE0张朝阳发表了精彩的演讲。

张朝阳讲道：“互联网可以说是走过了第一个十年，在第一次浪潮1996年萌动到1997年开始形成商业模式的探索到1998年、1999年高潮，这是第一个浪潮，产生了相当多的企业，当然有很多很多企业失败了。比较幸运能够捷足先登获得资本市场青睐的只有三大门户，稍微晚一些可能机会少一些，但是也能够产生一些企业。经过多少年以后或者七年以后，六年以后，最初的三大门户形成相当的规模，有了足够的资金在品牌上获得发展。第二次资产浪潮到来以后，1998年、1999年产生的企业大批企业死亡了，但是剩下的几个顽强的，除了三大门户以外还有一些顽强的企业一直活下来，终于迎来资本市场第二次浪潮，第二次浪潮可以说是资本市场的第二次浪潮。但是互联网的应用和实践网民数量越来越多，每个人上网的各种行为从简单的读新闻到发邮件到年轻人上网有多种多样跟互联网的亲密接触，这是市场上的进展。活下来渡过资本严冬的企业现在逐渐融得大量风险资金获得上市，表现出来的就是资本的第二次浪潮，中国互联网企业突然有了很多钱，商业模式比较清晰，但很多方面还需要探索。”

这样重要的场合里，张朝阳这样一番讲话是具有象征意义的。至少在最清楚公司运营情况的张朝阳自己看来，他已经坐到了成功者的交椅上，有资格总结历史，展望未来，平静地讲几句业界的宏观话题。张朝阳真的为渴望创造奇迹的年轻一辈树立了一个榜样?张朝阳真的堪称英雄?近日专访了张朝阳，期望从他的言谈话语中判断他的现状，解读这个经常作秀的新锐财富代表人物。

三、Web数据挖掘技术探析论文

Web数据挖掘技术探析论文

在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

Web数据挖掘技术探析论文篇1

引言

当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

计算机web数据挖掘概述

1.计算机web数据挖掘的由来

计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

2.计算机Web数据挖掘含义及特征

(1)Web数据挖掘的含义

Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。

(2)Web数据挖掘的特点

计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

(3)计算机web数据挖掘技术的类别

web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。

计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。

(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：

一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。

三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。

四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。

结语

本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。

Web数据挖掘技术探析论文篇2

摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

关键词： 电子商务；数据挖掘；应用

1概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2数据挖掘技术概述

数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3Web数据挖掘特点

Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。

3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1）电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2）电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。

3）电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。

4）电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。

5）电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

5结语

随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

参考文献：

[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.

[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):234-235.208

[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.

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四、国内都有哪些可以交流人工智能技术的技术社区？

最近几年人工智能越来越火，无人驾驶、智能音箱等行业正在爆发，优秀的人工智能工程师越来越供不应求，一些从事人工智能行业的优秀毕业生起薪就是几十万，这让很多同龄人羡慕不已，行业现状真的是这样吗？如果想从事人工智能行业技术工作的话，有哪些技术社区可以去学习、交流相关技术？

去年11月8日，IDG曾发过一份《2017中国准独角兽公司薪酬调研报告》。在这份报告中曾对人工智能领域的薪资待遇有过一个统计数据，发现人工智能平均薪酬溢价高达55%-110%。

而且当时IDG预测人工智能行业的人才竞争，将会在2018年达到白热化的程度。甚至我还看到网上流传着一份2018年的校招高薪清单，人工智能行业的公司给毕业生开出了25万年薪的待遇，并且还说这只是“白菜价”，可见企业对AI人才的渴求。

对于人工智能领域的从业者来说，企业给到高薪只是一方面的吸引力，其实他们更看重的是自己的研究成果能够在具体的场景中应用，

对产业、工业的发展起到推动作用。如果无缘进入企业，一个高质量的交流学习平台也是不错的选择。在这些平台社区上，大家可以参加比赛、开源项目，甚至可以有机会把技术共享给企业，让大数据、AI产业和实体经济相结合，给大家的生活带来改变，从而实现自己的人生价值。既然题目问起了有关大数据和人工智能领域的交流社区，那我就拿几个有意思的平台和大家聊一聊：

第一个是最近由京东集团与京东金融联合打造的，国内距离产业界最近的数字探索者社区 JDD空间站：之所以吸引我是因为它的定位，即国内距离产业界最近的社区。JDD空间站内汇集了金融科技、供应链金融、智能城市这些有京东特色的赛题，大家可以在空间站内进行数据和AI竞赛、项目开源、数据共享等活动。与此同时，“JDD空间站”还会提供JDD官方认证的影响力榜单。对于榜单中排名靠前的探索者，例如赛事获奖者、优质内容或数据贡献者，京东集团和京东金融可以帮助其与学术界资源进行桥接。比如将优秀论文推荐到KDD（数据挖掘研究领域年会）、IJCAI（国际人工智能联合会议）等国际学术会议；当然，也可以参与每年的JDD大会，获得更多的个人和团队曝光机会，并与行业大咖零距离接触。此外，为了打造国内距离产业界最近的数字探索者社区，在“JDD空间站”的赛事中获取优异成绩的数字探索者，将有机会跟投资方、企业沟通对接，打开更大的发展空间。

第二个，我想推荐国外的一个技术交流社区Kaggle，这个平台成立于2010年，主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。这个平台就厉害了，目前它已经被谷歌收购。该平台上的题是有奖金可拿的，当然也并不是那么轻易就能拿到的，因为它上面的题很多都是业界难题，且更倾向于应用性机器学习，在数据科学方面更有分量。许多Kaggle的参与者，甚至从未赢得过一场竞赛，也没有拿到过奖励，但这边并不影响人们对于这个平台的钟情，因为在竞赛的过程中程序员本身也能获得非常好的个人提升，每个竞赛都有自己的讨论板块与获胜者简报，而且Kaggle论坛里的高手解答也是非常专业的，是一个不错的技术社区。

第三个，我想推荐的是面霸集中营LeetCode相信做人工智能的程序员在面试前都刷过LeetCode，不，是相信普通程序员也有大量的人在刷LeetCode。Leetcode上的目前有800多道题，分为简单、中级和难三个档次。我个人刷了100多题，同样的语言不击败80-90%的对手不过瘾，当然了，其实根据刷的规则，很有可能我还是实际上的最后一名。非常带劲。题目大致分为两类：基础算法和编程题。前者可以培养你对最基础的算法思路的了解和训练；后者则是系统的对你的编程进行考验，稍有考虑不周之处就会有几个Case让你焦头烂额。总之LeetCode对于算法方面的考验和提升，还是非常有用的。也适合项目经验较少的程序员去多刷刷题，对于面试拿offer非常有用。

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