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商品簡介
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本書採用了眾多流行的資料採擷演算法，如利用K-means演算法進行資訊聚類和網頁自動抽取，利用貝葉斯分類器實現資訊過濾與分類，將知識組織與網站優化有機地結合起來，使得主題、目錄組織的思想融合貫通在智慧網站設計當中。全書共分6章，主要介紹了網路日誌的資料來源、類型及其預處理技術；使用者資訊行為，包括網路使用者行為的構成因素、分類，資訊行為模型；使用者行為資料的提取和分析，使用者個性化知識服務需求的影響因素；網站優化演算法的設計；智慧技術在網站開發中的應用；機器學習的實現原理與訓練模型，利用貝葉斯分類演算法對垃圾資訊進行自動過濾。最後，還對網站導航優化效果進行了調試與展示，並給出了實現的核心代碼。
本書涉及資料採擷、電腦程式設計、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雙重意義。
本書涉及資料採擷、電腦程式設計、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雙重意義。
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