本书采用了众多流行的数据挖掘算法，如利用K-means算法进行信息聚类和网页自动抽取，利用贝叶斯分类器实现信息过滤与分类，将知识组织与网站优化有机地结合起来，使得主题、目录组织的思想融合贯通在智能网站设计当中。全书共分6章，主要介绍了网络日志的数据来源、类型及其预处理技术；用户信息行为，包括网络用户行为的构成因素、分类，信息行为模型；用户行为数据的提取和分析，用户个性化知识服务需求的影响因素；网站优化算法的设计；智能技术在网站开发中的应用；机器学习的实现原理与训练模型，利用贝叶斯分类算法对垃圾信息进行自动过滤。最后，还对网站导航优化效果进行了调试与展示，并给出了实现的核心代码。本书涉及数据挖掘、计算机编程、知识组织等多门学科的知识，理论性强。全书内容深入浅出，既有较深的理论分析，也有适当的设计案例，具有理论学习和实用开发双重意义。【作者简介】1999.7至今一直在华南师范大学从事有关信息管理、电子商务方面的专职教学工作。主持了广东省哲学社会科学“十二五”规划一般项目《基于网络日志的用户行为分析与网站信息组织优化研究》（GD11CTS02），并参与了2011年度教育部人文社会科学研究青年基金项目《地方电子政务的用户接纳问题及其推进策略研究》（11YJC870003）。授课：《EB技术应用与开发》，2005年-至今；《搜索引擎与网络信息检索》，2003年-至今；《网页设计与制作》，2000年-2009年；《信息检索研究》，2008年-至今；《电子商务网站开发》，2008年至今；《电子商务运营管理》，2011年至今。
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