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電子商務因為資訊科技與網際網路的成長而快速竄起，以顧客為導向的商品製造與行銷方式漸漸成為目前商業活動的主要趨勢
。在電子商務中許多商務行為皆可透過Web的介面完成，但由於以網頁設計公司屏東Web為平臺的商業模式比起傳統的店員對
顧客面對面的商業模式而言就比較缺乏互動和主動的推銷行為，故如果能設計一種智慧型的系統應用在Web上就能提高網站被
動使用的性質，以活絡交易行為。
WWW是Internet上重要的資訊交流媒介，對使用者而言，WWW上所提供的各種資訊是一個很大的知識庫，網站中也包含各類
多采多姿的大量訊，而如何讓各類不同領域和型態的使用者在瀏覽網頁設計公司屏東時能夠有一個更便捷更方便的瀏覽環境，
以及網站業者所關心的網站使用性如何，都是使用者和網站資訊提供者所關心的問題。一般的傳統網站在提供給使用者資訊時
並沒有將個人化的服務考量進去，往往造成使用者面對網站中大量不同類型的資訊不知如何應用和快速的取得而浪費許多蒐尋
資訊的時間，現在我們希望針對一個商業網站上各類不同的使用者，使用類神經網路(Neural Network)的分類技術自動分類出
以使用者或消費者為興趣導向的類聚，再結合資料探勘 (Data Mining ) 的技術去分析每類使用者的瀏覽特徵和使用者的存取模
式 (User Access Pattern )，藉由此技術分析可得到各類使用者的興趣特性或網站使用特性的法則，分析後所得的結果可以在
網站上以ASP或PHP等後端網頁設計公司屏東處理程式動態提供各類網站使用者有興趣之網頁設計公司屏東內容和商品，進一
步主動的對使用者提供CRM的服務，或進一步推薦使用者有興趣的商品主動創造商機，使其能更便捷快速的找尋到想要的資訊
。在此篇論文中我們提出一個方法過濾網頁設計公司屏東伺服器日誌檔中較可信且具有代表性的資料做為系統中的訓練數據，
並使用SOM類神經網路系統分析網站使用者的類型。最後針對SOM所找出的每一種類型使用者做使用者路徑型態做分析，找出
每類使用者的瀏覽行為模式。在路徑的分析上我們在演算法中加入計算使用者行為傾向的觀念找尋擁有高傾向的使用路徑。
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