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[論文關(guān)鍵詞]電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)挖掘Web日志

[論文摘要]在電子商務(wù)中，數(shù)據(jù)挖掘有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢，幫助企業(yè)做出正確的決策。本文對目前電子商務(wù)中的Web數(shù)據(jù)挖掘方法進行了總結(jié)，并對電子商務(wù)中的Web數(shù)據(jù)對象進行了分類，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的作用進行了分析，為今后電子商務(wù)中實用Web數(shù)據(jù)挖掘軟件的開發(fā)與應(yīng)用提供了參考。

一、電子商務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘簡介

電子商務(wù)是指個人或企業(yè)通過Internet網(wǎng)絡(luò)，采用數(shù)字化電子方式進行商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開展商務(wù)業(yè)務(wù)活動。目前國內(nèi)已有網(wǎng)上商情廣告、電子票據(jù)交換、網(wǎng)上訂購，網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上支付結(jié)算等多種類型的電子商務(wù)形式。電子商務(wù)正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受時間和空間的限制等突出優(yōu)點而逐步在全球流行。

數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是伴隨著數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展而逐步完善起來的。數(shù)據(jù)挖掘主要是為了幫助商業(yè)用戶處理大量存在的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其后隱含的規(guī)律性，同時將其模型化，來完成輔助決策的作用。它要求從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機的數(shù)據(jù)中，提取人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘的過程有時也叫知識發(fā)現(xiàn)的過程。

而電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從www的資源（即Web文檔）和行為（即We服務(wù)）中自動發(fā)現(xiàn)并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術(shù)涉及到Internet技術(shù)學(xué)、人工智能、計算機語言、信息學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等多個領(lǐng)域。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮姆诸?/p>

Web數(shù)據(jù)有3種類型：HTML標(biāo)記的Web文檔數(shù)據(jù)，Web文檔內(nèi)連接的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和用戶訪問數(shù)據(jù)。按照對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型，Web挖掘可以分為3類：

1.Web內(nèi)容挖掘:就是從Web文檔或其描述中篩選知識的過程。

2.Web結(jié)構(gòu)挖掘:就是從Web的組織結(jié)構(gòu)和鏈接關(guān)系中推導(dǎo)知識。它的目的是通過聚類和分析網(wǎng)頁的鏈接，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)和有用的模式，找出權(quán)威網(wǎng)頁。

3.Web使用記錄挖掘：就是指通過挖掘存儲在Web上的訪問日志，來發(fā)現(xiàn)用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息的過程。

三、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的方法

針對電子商務(wù)中不同的挖掘目標(biāo)可以采用不同的數(shù)據(jù)挖掘方法，數(shù)據(jù)挖掘的方法有很多，主要包括下面3大類：統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)分析，知識發(fā)現(xiàn)，基于預(yù)測模型的挖掘方法等。

1.統(tǒng)計分析。統(tǒng)計分析主要用于檢查數(shù)據(jù)中的數(shù)學(xué)規(guī)律，然后利用統(tǒng)計模型和數(shù)學(xué)模型來解釋這些規(guī)律。通常使用的方法有線性分析和非線性分析、連續(xù)回歸分析和邏輯回歸分析、單變量和多變量分析，以及時間序列分析等。統(tǒng)計分析方法有助于查找大量數(shù)據(jù)間的關(guān)系，例如，識別時間序列數(shù)據(jù)中的模式、異常數(shù)據(jù)等，幫助選擇適用于數(shù)據(jù)的恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計模型，包括多維表、剖分、排序，同時應(yīng)生成恰當(dāng)?shù)膱D表提供給分析人員，統(tǒng)計功能是通過相應(yīng)的統(tǒng)計工具來完成回歸分析、多變量分析等，數(shù)據(jù)管理用于查找詳細數(shù)據(jù)，瀏覽子集，刪除冗余等。

2.知識發(fā)現(xiàn)。知識發(fā)現(xiàn)源于人工智能和機器學(xué)習(xí)，它利用一種數(shù)據(jù)搜尋過程，去數(shù)據(jù)中抽取信息，這些信息表示了數(shù)據(jù)元素的關(guān)系和模式，能夠從中發(fā)現(xiàn)商業(yè)規(guī)則和商業(yè)事實。利用數(shù)據(jù)可視化工具和瀏覽工具有助于開發(fā)分析以前挖掘的數(shù)據(jù)，以進一步增強數(shù)據(jù)發(fā)掘能力。其他數(shù)據(jù)挖掘方法，如可視化系統(tǒng)可給出帶有多變量的圖形化分析數(shù)據(jù)，幫助商業(yè)分析人員進行知識發(fā)現(xiàn)。

3.預(yù)測模型的挖掘方法。預(yù)測模型的挖掘方法是將機器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。預(yù)測模型基于這樣一個假設(shè)：消費者的消費行為具有一定的重復(fù)性和規(guī)律性，這使得商家可以通過分析收集存儲在數(shù)據(jù)庫中的交易信息，預(yù)測消費者的消費行為。按消費者所具有的特定的消費行為將其分類，商家就能將銷售工作集中于一部分消費者，即實現(xiàn)針對四、Web挖掘的作用

通過收集、加工和處理涉及消費者消費行為的大量信息。確定特定消費群體或個體的興趣、消費習(xí)慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應(yīng)消費群體或個體未來的消費行為，然后對所識別出來的消費群體進行特定內(nèi)容的定向營銷，節(jié)省成本，提高效率，從而為企業(yè)帶來更多的利潤。

1.優(yōu)化Web站點。Web設(shè)計者不再完全依靠專家的定性指導(dǎo)來設(shè)計網(wǎng)站，而是根據(jù)訪問者的信息來設(shè)計和修改網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和外觀。站點上頁面內(nèi)容的安排和鏈接就如超級市場中物品的擺放一樣，把相關(guān)聯(lián)的物品擺放在一起有助于銷售。網(wǎng)站管理員也可以按照大多數(shù)訪問者的瀏覽模式對網(wǎng)站進行組織，按其所訪問內(nèi)容來裁剪用戶與Web信息空間的交互，盡量為大多數(shù)訪問者的瀏覽提供方便。

2.設(shè)計個性化網(wǎng)站。強調(diào)信息個性化識別客戶的喜好，使客戶能以自己的方式來訪問網(wǎng)站。對某此用戶經(jīng)常訪問的地方，有針對性地提供個性化的廣告條，以實現(xiàn)個性化的市場服務(wù)。

3.留住老顧客。通過Web挖掘，電子商務(wù)的經(jīng)營者可以獲知訪問者的個人愛好，更加充分地了解客戶的需要。根據(jù)每一類(甚至是每一個)顧客的獨特需求提供定制化的產(chǎn)品，有利于提高客戶的滿意度，最終達到留住客戶的目的。

4.挖掘潛在客戶。通過分析和探究Web日志記錄中的規(guī)律，可以先對已經(jīng)存在的訪問者進行分類。確定分類的關(guān)鍵屬性及相互間關(guān)系，然后根據(jù)其分類的共同屬性來識別電子商務(wù)潛在的客戶，提高對用戶服務(wù)的質(zhì)量。

5.延長客戶駐留時間。在電子商務(wù)中，為了使客戶在網(wǎng)站上駐留更長的時間就應(yīng)該了解客戶的瀏覽行為，知道客戶的興趣及需求所在，及時根據(jù)需求動態(tài)地向客戶做頁面推薦，調(diào)整Web頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶滿意。

6.降低運營成本。通過Web挖掘，公司可以分析顧客的將來行為，進行有針對性的電子商務(wù)營銷話動，可以根據(jù)關(guān)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。可以得到可靠的市場反饋信息，降低公司的運營成本。

7.增強電子商務(wù)安全。Web的內(nèi)容挖掘還包括挖掘存有客戶登記信息的后臺交易數(shù)據(jù)庫。客戶登記信息在電子商務(wù)話動中起著非常重要的作用，特別是在安全方面，或者在對客戶可訪問信息的限制方面。

8.提高企業(yè)競爭力。分析潛在的目標(biāo)市場，優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營模式，根據(jù)客戶的歷史資料不僅可以預(yù)測需求趨勢，還可以評估需求傾向的改變，有助于提高企業(yè)的競爭力。

五、小結(jié)

本文介紹了在電子商務(wù)中可以被用來進行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源，以及可用于電子商務(wù)中的基于Web上的幾種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)，對這些數(shù)據(jù)進行挖掘，可以找出這些有價值的“知識”，企業(yè)用戶可以根據(jù)這些“知識”把握客戶動態(tài)，追蹤市場變化，做出正確的針對性的決策，比如改進網(wǎng)站、向各類用戶推出個性化的頁面，或者向高流失客戶群提供優(yōu)惠政策進行挽留等等。但是在電子商務(wù)中進行Web的數(shù)據(jù)挖掘時還有很多問題需要解決。例如，如何解決不同國家不同地區(qū)存儲Web數(shù)據(jù)的語義不一致性，如果提供更安全、快捷的服務(wù)方面還有很多工作要做。

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性銷售。