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Web數(shù)據(jù)挖掘及其在電子商務中的應用研究論文
[摘要] 電子商務是現(xiàn)代商業(yè)模式，數(shù)據(jù)挖掘是先進的信息處理技術，因此數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中具有廣闊的應用前景。本文主要介紹了web數(shù)據(jù)挖掘的概念和分類，論述了電子商務中web數(shù)據(jù)挖掘的過程和方法，最后闡述了web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用。
[關鍵詞] web 數(shù)據(jù)挖掘 電子商務
一、引言
電子商務是利用計算機技術、網(wǎng)絡技術和遠程通信技術，實現(xiàn)整個商務(買賣)過程中的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡化。在全球范圍內，基于internet的電子商務迅猛發(fā)展，促使各企業(yè)經(jīng)營者必須及時搜集大量的數(shù)據(jù)，并且將這些數(shù)據(jù)轉換成有用的信息，為企業(yè)創(chuàng)造更多潛在的利潤。利用web數(shù)據(jù)挖掘技術可以有效地幫助企業(yè)分析從網(wǎng)上獲取的大量數(shù)據(jù)，提取出有效信息，進而指導企業(yè)調整營銷策略，給客戶提供動態(tài)的個性化的高效率服務。
二、web數(shù)據(jù)挖掘
1.web數(shù)據(jù)挖掘的概念
數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的過程。web數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術在web環(huán)境下的應用，是從web文檔和web活動中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息。它是一項綜合技術，涉及到internet、人工智能、計算機語言學、信息學、統(tǒng)計學等多個領域。
2.web數(shù)據(jù)挖掘的類型
電子商務中web信息的多樣性決定了挖掘任務的多樣性。按照web處理對象的不同，web數(shù)據(jù)挖掘可以分為以下三種類型：
(1)web內容挖掘(web content mining)：可分為web頁面內容挖掘和搜索結果挖掘。WWW.133229.COM前者指的是對web頁面上的數(shù)據(jù)進行挖掘。而后者指的是以某一搜索引擎為基礎，對已搜索結果的挖掘，以得到更精確有用的信息。web內容挖掘常用的方法有weboql和ahoy。
(2)web結構挖掘(web structure mining)：可分為超鏈接挖掘、內容挖掘和url挖掘。整個web空間里，有用的知識不僅包含在web頁面的內容之中，而且包含在頁面的結構之中。web結構挖掘是挖掘web潛在的鏈接結構模式，是對web頁面超鏈接關系、文檔內部結構、文檔url中的目錄途徑結構的挖掘。page2rank方法就是利用文檔間鏈接信息來查找相關的web頁。
(3)web使用挖掘(web usage mining)：可分為一般訪問模式挖掘和個性化服務模式挖掘。它是從web的訪問記錄中抽取感興趣的模式。/dianzijixie/">電子商務中，關聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)也就是找到客戶對網(wǎng)站上各種文件之間訪問的相互聯(lián)系。聯(lián)系的問題就是得到如下形式的規(guī)則：“”， 其中與均為在數(shù)據(jù)庫中相關數(shù)據(jù)特征屬性值的集合。例如，用關聯(lián)規(guī)則技術，我們可以發(fā)現(xiàn)：如果客戶在一次訪問行為中，訪問了頁面／page1時，一般也會訪問頁面／page2。進行web上的數(shù)據(jù)挖掘，構建關聯(lián)模型，我們可以更好地組織站點，減少用戶過濾信息的負擔，實施有效的市場策略，增加交叉銷售量。
4.序列模式(sequential pattern)
序列模式分析的目的是為了挖掘出數(shù)據(jù)間的前后或因果關系，就是在時間戳有序的事務集中，找到那些“一些項跟隨另一個項”的內部事務模式。例如，在／page1上進行過在線訂購的顧客，有60%的人在過去10天內也在／page2上下過定單。通過序列模式的發(fā)現(xiàn)，能夠便于電子商務的經(jīng)營者預測客戶的訪問模式，在服務器方選取有針對性的頁面，以滿足訪問者的特定要求；網(wǎng)站的管理員可將訪問者按瀏覽模式分類，在頁面上只展示具有該瀏覽模式的訪問者經(jīng)常訪問的鏈接，而用一個“更多內容”指向其他未被展示的內容。當訪問者瀏覽到某頁面時，檢查他的瀏覽所符合的序列模式，并在顯眼的位置提示“訪問該頁面的人通常接著訪問”的若干頁面。
5.分類規(guī)則(classification regulation)
分類要解決的問題是為一個事件或對象歸類。設有一個數(shù)據(jù)庫和一組具有不同特征的類別(標記)，該數(shù)據(jù)庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標記，這樣的數(shù)據(jù)庫稱為示例數(shù)據(jù)庫或訓練集。分類分析就是通過分析示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個分類規(guī)則對其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進行分類。例如，經(jīng)過web挖掘發(fā)現(xiàn)，在／page1進行過在線訂購的客戶中有60％是20歲～30歲生活在大中城市的年輕人。得到分類后，就可以針對這一類客戶的特點展開商務活動，提供有針對性的個性化的信息服務。用于分類分析的方法有統(tǒng)計方法的貝葉斯分類、機器學習的判定樹歸納分類、神經(jīng)網(wǎng)絡的后向傳播分類、k-最臨近分類、mbr、遺傳法、粗糙集和模糊集等。
6.聚類分析(clustering analysis)
聚類分析不同于分類規(guī)則，其輸入集是一組未標定的記錄，也就是說，此時輸入的記錄還沒有進行任何分類。其目的是根據(jù)一定的規(guī)則，合理地劃分記錄集合，并用顯式或隱式的方法描述不同的類別。在電子商務中，通過聚類具有相似瀏覽行為的客戶，可使經(jīng)營者更多地了解客戶，為客戶提供更好的服務。例如，一些客戶在一個時間段內經(jīng)常瀏覽“wedding celebration”，經(jīng)過分析可將這些客戶聚類為一組，并可進一步得知這是一組即將結婚的客戶，對他們的服務就應該有別于其他的聚類客戶，如“經(jīng)理人員階層組”、“學生階層組”。這樣，web可自動給這個特定的顧客聚類發(fā)送新產(chǎn)品信息郵件，為這個顧客聚類動態(tài)地改變一個特殊的站點。在一定程度上滿足客戶的要求，這對客戶和銷售商來說更有意義。
三、web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用
1.挽留老顧客，挖掘潛在客戶
通過web挖掘，電子商務的經(jīng)營者可以獲知每位訪問者的個人愛好，充分地了解客戶的需要，根據(jù)每一類顧客的獨特需求提供定制化的產(chǎn)品，并根據(jù)需求動態(tài)地向客戶做頁面推薦，調整web頁面，提高客戶滿意度，延長客戶駐留的時間，最終達到留住客戶的目的。通過挖掘web日志記錄，可以先對已經(jīng)存在的訪問者進行分類，然后從它的分類判斷出某個新客戶是否是潛在的客戶。
2.制定產(chǎn)品營銷策略，優(yōu)化促銷活動
通過對商品訪問情況和銷售情況進行挖掘，企業(yè)能夠獲取客戶的訪問規(guī)律，確定顧客消費的生命周期，根據(jù)市場的變化，針對不同的產(chǎn)品制定相應的營銷策略。
3.降低運營成本，提高企業(yè)競爭力
電子商務的經(jīng)營者通過web數(shù)據(jù)挖掘，可以得到可靠的市場反饋信息，認真分析顧客的將來行為，進行有針對性的電子商務營銷活動；可以根據(jù)關心某產(chǎn)品的訪問者的瀏覽模式來決定廣告的位置，增加廣告針對性，提高廣告的投資回報率，從而降低運營成本，提高企業(yè)競爭力。
4.提高站點點擊率，完善電子商務網(wǎng)站設計
通過挖掘客戶的行為記錄和反饋情況為站點設計者提供改進的依據(jù)，進一步優(yōu)化網(wǎng)站組織結構以提高網(wǎng)站的點擊率。比如利用關聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)，可以針對不同客戶動態(tài)調整站點結構，使客戶訪問的有關聯(lián)的文件間的鏈接更直接，讓客戶容易地訪問到想要的頁面，就能給客戶留下好的印象，增加下次訪問的機率。
同時對網(wǎng)站上各種數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析有助于改進系統(tǒng)性能，增強系統(tǒng)安全性，并提供決策支持。
四、結束語
當今時代，電子商務的發(fā)展勢頭越來越強勁，面向電子商務的數(shù)據(jù)挖掘將是一個非常有前景的領域。但是，不可否認，在面向電子商務的數(shù)據(jù)挖掘中還存在很多急需解決的問題， 比如：怎樣將服務器的日志數(shù)據(jù)轉化成適合某種數(shù)據(jù)挖掘技術的數(shù)據(jù)格式；怎樣解決分布性、異構性數(shù)據(jù)源的挖掘問題；如何控制整個web上的知識發(fā)現(xiàn)過程等。
參考文獻:
[1]jiawei han，micheline kamber著，范明孟小峰譯:數(shù)據(jù)挖掘概念與技術.機械工業(yè)出版社，2001，8
[2]凌傳繁:web挖掘技術在電子商務中的應用[j].情報雜志，2006，(1)
[3]柳:web挖掘技術與電子商務[j]．商場現(xiàn)代化，2007，(03x)
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