Web数据挖掘在电子商务中的应用

摘　要：随着计算机技术的发展,尤其是因特网的迅速发展,使得网络信息、数据越来越多,其中有对我们有用的,也有对我们没有用的,这就要求有一种方法能够将这些数据进行处理,以满足我们的需要,这个过程就是数据挖掘,尤其是海量的web数据中存在着大量的商务信息,可见web数据挖掘的重要性.本文主要分析了目前电子商务中的web数据的挖掘方法和应用.

关 键 词 ：电子商务　据挖掘　应用　研究

一、电子商务的概念

所谓电子商务(Electronic Commerce)是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术,实现整个商务(写卖)过程中的电子化、数字化和网络化.人们不再是面对面的、看着实实在在的货物、靠纸介质单据(包括)进行写卖交易.而是通过网络,通过网上琳琅满目的商品信息、完善的物流配送系统和方便安全的资金结算系统进行交易或写卖.

二、Web挖掘的概念

Web挖掘就是从Web文档和Web活动中发现、抽取潜在的有用模式和隐藏的信息.具体来说它是以挖掘有用信息为目标,以数据挖掘、文档挖掘、多媒体挖掘为基础,并综合运用计算机网络、数据库与数据仓库、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等技术和传统的数据挖掘有机结合的一门学科.与传统的数据和数据仓库相比,Web上的信息是非结构化或半结构化的,并且容易造成混淆；从数据库研究的角度出发,Web网站的信息也可以看作是一个更大的、复杂程度更高的数据库.

三、Web挖掘的分类

(一)Web内容挖掘

Web内容挖掘(Web Content Mining)是从电子商务网站的页面和后台交易数据库进行挖掘,即从Web文档的内容及其描述信息中提取潜在、有价值的知识或模式的过程.

Web内容挖掘可分为文本挖掘(包括Text、Html等格式)和多媒体挖掘(包括图像、音频、视频等类型).文本挖掘是对Web文档的总结、分类、聚类、关联分析等.多媒体挖掘主要是通过对Web上的音频、视频数据和图像进行预处理,应用存储和搜索技术与标准的数据挖掘方法集成进行发掘的过程,常采用的方法是关联规则法和特征提取法.wc b内容挖掘的重点是页面的分类和聚类,应用领域主要是个性化W e b信息检索.

(二)Web结构挖掘

web结构挖掘(Web Stxucture Mining)是对Web页的组织结构和超链接关系进行挖掘,从人为的链接关系中获得有价值的信息.可以分为外部结构(Web页之间的超链接)挖掘、内部结构(一个Web页内部)挖掘和URL挖掘.Web结构挖掘所得到的模式可以揭示许多蕴涵在Web内容之外的有用信息.

(三)Web日志挖掘

Web内容挖掘和Web结构挖掘的挖掘对象是网上的原始数据,而Web日志挖掘(WebLogMining)即Web使用记录挖掘,则是在用户和web交互的过程中抽取出来的第二手数据进行挖掘,主要包括：Web怎么写作器日志、用户简介、注册信息、用户对话或交易信息、用户提问方式等.通过挖掘相关的Web日志记录,发现用户访问Web页面的模式,可以识别用户的忠实度、喜好、满意度,发现潜在客户,增强站点的怎么写作竞争力.

(四)Web数据挖掘的对象

在Web数据挖掘中存在几种代表性的数据源

(五)怎么写作器日志数据

个人浏览Web怎么写作器时,在怎么写作器那方就会产生3种类型的日志文件：Serverlogs,Errorlogs和Cookielogs这些日志文件主要是用来保存用户访问的基本情况.所以就成为开展Web使用(访问信息)挖掘的主要数据源.但有一点需要注意的是,这些数据是在怎么写作器方生成的因此有一定的不可获取性,因为这会涉及商业机密.

(六)在线市场数据

这类数据主要是跟市场活动有关的信息.在线市场数据是业务数据,是进行业务相关分析的主要数据源

(七)Web页面

目前的Web页面大多满足HTML标准.HTML页面中包含文本和多媒体信息,例如图片、图像、语言等,因此涉及数据挖掘领域中的文本挖掘和多媒体挖掘,目前很多研究都在致力于如何对文本和多媒体信息进行挖掘的算法分析.

(八)Web页面超链接关系

Web页面之间的超链接关系是一种重要的资源,网站的设计者总是把他们认为重要的页面添加到自己的页面上来.

(九)其他数据

除了上述几种重要的数据源外,还有一些其他方面的数据,比如用户注册信息等一系列信息.当然,在实际的Web数据挖掘中这些数据源并不是孤立使用的,而是几种数据源的综合使用和分析,我们要对访问某个电子商务网站的用户购写商品的路径分析的同时还需要知道这些客户群的一些基本信息.

(十)WEB数据挖掘的过程

电子商务中的数据挖掘的过程一般由以下几个主要的阶段组成：数据准备、挖掘操作、结果表达和解释.

(十一)数据准备

Web数据挖掘的数据来自两个方面：一方而是用户的背景信息,主要来源于客户登记表；而另一部分数据主要来自浏览者对网页的请求和浏览过程中的点击流(ClicK-stream),这部分数据主要用于考察用户的行为表现.这个阶段又可进一步分成几个子步骤：数据集成、数据清理、数据预处理.

(十一)数据挖掘

这个阶段进行实际的挖掘操作,包括的要点有：决定如何产生检测设；选择合适的工具；发掘知识的操作；证实发现的知识.

(十二)分析结果

根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析,把最有价值的信息区分开来,并且通过决策支持工具提交给决策者.因此,这一步骤的任务不仅是把结果表达出来,还要对信息进行过滤处理.如果不能令决策者满意,需要重复上述过程.

四、应用

(一)网站的智能搜索引擎系统

由于网上的电子商务站点鱼龙混杂,质最不一.面对成千上万家电子商务网站,要找一个既便宜又适合自己的网站并不容易.网站的智能化搜索引擎系统可以很好的解决这个问题,为消费者排忧解难,使他们可以在更大程度上享受网络购物的便利与实惠.

(二)网站的客户关系管理

客户关系管理(CRM)系统是指对企业和客户之间的交互活动进行管理的过程.它的管理思想是要求企业真正以客户为导向,满足客户多样化和个性化的需求.在电子商务网站设计中它指基于Inter的电子商务战略下的客户关系管理.使用网络挖掘技术在上进行客户信息智能挖掘,就是通过对客户和产品的历史交易信息,分析客户消费倾向和偏好、产品销路和受欢迎程度,为企业在现有客户上挖掘更多的销售机会,同时也为企业作产品分析决策提供了依据.

(三)个性化消费怎么写作系统

在线购物的个性化消费怎么写作系统是指消费者根据自己的个性特点和需求在全球范围内选择,不受地域限制,通过网站的搜索引擎,选择进入自己感兴趣的网上商店,将其关心的内容尽收眼底,获得一份完全依据个性要求的资料库,使在线购物更显个性.用户可以在网上信息交流区上发表对一些产品的看法,也可以咨询、寻求帮助及售后怎么写作.

五、结束语

电子商务所具有的开放性和全球性,代替了实物流,可以减少人力、物力,减少了中间环节,降低了成本；突破了时间和空间的限制,使得交易活动可以在任何时间、任何地点进行,提高了效率.应用网络数据挖掘技术很好地解决了从数据到知识转化的问题,能轻松地发掘出有价值的商业信息,从而赢得更多的商业机会.因此电子商务才极大地引发了人们的联想,它本身可能并不吸引人,但与之相联系的事物则对人有异常的感观吸引力.在这一点上,将电子商务与商机联系在一起,网络经济的繁荣即来源于此.