应用Web数据挖掘技术进行电子商务的

电子商务是一种新型的商务营销模式.Web数据挖掘处理技术在电子商务中的应用是一种比较流行的应用方式,并且也是电子商务中重要的研究领域.本文主要叙述了web技术应用与电子商务中的基本过程,以及在电子商务领域中怎样施工web数据挖掘技术.

【关 键 词】电子商务数据挖掘web

1电子商务概念

电子商务通常是指在全球各地的商业贸易活动中,基于互联网技术和浏览器以及怎么写作器的应用方式,写卖双方不需要面对面交流谈判,通过互联网技术,在网络上进行交流和交易,实现,谈判、购物、支付的网络化.商户和客户之间的交易方式主要通过在线的电子支付交易方式进行交易.是一种可以实现用户在互联网上随时购写自己所需产品、方便商户交易以及能够实现电力电子支付和完成各种商业活动的一种新型的网上商业交易模式.电子商务主要利用的技术是互联网信息技术和计算机信息共享技术等进行商业活动.电子阿里巴巴、淘宝和京东商城通常上采用的就是上述的三种模式的其中之一.

2web数据挖掘技术

web数据挖掘技术是随着电子商务发展而产生的一种技术,其主要只是从海量的网路信息仓储中对相关的数据进行浏览和分析,并发掘其中存在的潜在信息、隐蔽的商机和与本领域相关的信息.这种技术现在已经被广泛的应用与电子商务中,这种技术能够实现详细及时的了解用户的访问情况、访问详情以及消费需求进行挖掘和分析,并对通过详细分析和判断,发掘其中存在的巨大商业价值,并利用消费者的消费习惯,及时的制定相应的营销对策,借此实现对电子商业信息的改正个更新的目的,从而在最大程度上实现用户网上浏览的自动化、个性化和人性化的需求.

2.1路径分析技术

该种技术主要分为以下几个流程,首先,采用网路留恋过程中每一个站点组合相对应的序列,并进一步构成原始的序列路径,这个过程中主要涉及到的过程是向前引用和向后引用.但是我们获取的信息主要是从向前引用中得到的,因此,对向后引用进行有效的处理可以促使访问的起始点最大向前引用；其次,获取最大的序列引用,这个序列指的是向前引用过程中超过给定限值的序列,在分析过程中如果我们把每一个站点都视为一个项,那么寻找最大引用序列的过程与相关联规则中寻找大项的过程基本是一致的；最后,确定最大的引用序列.确定这种引用序列是不包含其他任何大的引用序列中,而且还是一条访问比较频繁的路径.

2.2关联分析技术

关联分析技术挖掘的形式可以将其描述为以下方式：检测设I等于{i1,i2...io}是项的集合.检测设任务相关的数据d是数据库事物集合,其中每个事物的t都是项的集合,使得t!I.每一个事务都有一个对应的标示符,称作tId.检测设a是一个项集,事务t中包含着a,且仅当a!T.关联规则是形如a"b的蕴含式,其中,a#I,I#b,并且a∩b等于!.规则a"b在事物集d中成立,具有支出付s,其中s是d中事物包含a∪b的百分比,其实概率P.规则a"b在事务d中具有置信度c,如果d中包含a的事物同时也包含b的百分比是c,这就是条件概率,课采用如下公式表示：

Support（a"b）等于P（a∪b）①

Confidence（a"b）等于P（b|a）②

3web数据挖掘的基本过程

3.1准备阶段

该阶段的web数据挖掘过程主要包括了信息数据的收集、选择和处理几个过程.怎么写作终端所有用户的访问情况,并对叙述进行选择和处理,对于无用的数据进行剔除,对有用的信息数据进行挖掘处理.该阶段对数据进行处理的主要目的是为了除去web日志文件中不需要的文件和多余的冗余数据.

3.2数据预处理

这个过程主要了依据本地的缓存情况,怎么写作器的影响情况进行处理,通常情况下,日志中的数据也都具有较大的缺陷,同时相同的数据存在不一致性,如果对其直接进行处理会存在很大的难度,因此,在进行正式的处理之前还应该对其进行一定的预先处理,也就是采用相应的技术将其中无用的数据进行剔除,然后将有用的信息进行合理的整理和选择.其主要步骤包括以下几个方面：首先,数据净化.对其中无效的数据进行清除,确定出用户的实际访问情况；其次,用户识别.这项工作是一个复杂的过程,通常情况下采用的方法是对相互IP地址在一定时间范围内进行识别,但是采用这种方式存在较大的误差.目前,采用的比较有效的处理方式是利用cookie和用户注册等几种方式；再次,对话识别,将用户在某一段时间内的请求进行分析和判断,从而获取到用户的而有效访问途径和信息；最后,补充环节,在对路径分析和挖掘之后,如果存在遗漏的现象那么就需要才采取一定的措施将其解决.

4web数据挖掘技术在电子商务中的应用

4.1制定优质个性化的怎么写作

为客户提供一个人性化的怎么写作,这就要求在降低客户信息选择难度的同时,还有充分的拉近企业与客户之间的距离,促进企业与客户之间的关系更加的融洽,使之能够保持一个良好的沟通氛围.通过对客户的访问目的进行有效的处理和分析,能够及时的了解到客户的实际需求和消费王庆祥,从而能够有效的掌握客户的购写兴趣和需求,及时的根据消费者的需求,制定相应的措施,及时的调整网页设置,满足不同消费者的需求.

4.2优化网站站点的设计

在现实物品销售过程中,尤其是超市的销售职工,经常会把有联系的商品摆放在一起,这样对销售起到帮助作用的同时,也会方便客户的选择.而这种方式对于电子商务同样适用,web站点结构的安排应该结合超市的销售情况,页面内容安排和链接方面可以安装也好大多数访问者的浏览模式饱和浏览行为进行设计,对商品联系程度较大的网页可以增加其中的链接方式,方便客户使用,同时将重要的商品或者消费者喜爱的商品种类摆放在最频繁的访问页面中,增强对客户的吸引力,提高销售数量.4.3聚类客户

通过把分类具有像是浏览行为的客户聚集到一起形成一个聚合群体,并了解客户的共同消费心理和共同的消费特征,这样能够帮助企业从多个侧面了解客户的需求,并向客户提供更加有效、全面的和更加符合客户需求的怎么写作.例如,很多客户会经常浏览网页中的玩具,奶粉或者婴幼儿产品,经过详细的分析,将这类客户聚合成一个小组,分析其可能是刚获得一个婴幼儿的客户.因此企业应该及时的调整网页的设置方式和设置的类型,针对不同的消费者进行不同形式的宣传内容和宣传方式,这样电子商务营销活动可以在很大程度上分别出不同客户的消费行为,并及时采取积极措施,不断改进营销模式,使电子商务的各种营销活动更加的有意义.

4.4广告效益评价

利用web数据挖掘技术对大量消费者的消费行为、浏览模式以不同的消费需求进行综合分析,可以精确的评价分析后采用的各种广告手段的整体营销效益,并根据评价的结果,确定出最佳的商品广告宣传组合方式,根据顾客关注某种商品的关注度,决定产品的广告形式和位置,最终增加广告的针对性,提高广告的整体收益.

4.5网络安全

电子商务活动过程不可回避的一个重要问题就是网络安全,电子商务在进行过程中如何有效上的防止网络诈骗现场是未来电子商务领域需要尽快解决的一个重要问题.电子在发展过程中采用web数据挖掘技术对电子银行、网上商店交易用户的日志进行分析,可以有效的防止非法的获取.同时还能够有效的方法攻击,而已诈骗等不良现象的发生.

5结语

电子商务是未来商务发展的必然趋势,基于电子商务采用web数据挖掘技术能够有效的帮助电商企业对客户进行分析和研究,分析消费者的购写需求和趋势,确定消费者的购写行为和走向,不断挖掘其中存在的信息价值,实现电子商务企业的不断向前发展.但是我国的web数据挖掘技术在电子商务中的应用还处以初级阶段,其中还存在很多急需解决的问题.但我们相信,随着该项技术不断向前发展,其未来的应用范围一定会更加爱广阔.

[3]马宁.浅议Web数据挖掘在电子商务中的应用[J].中国商贸,2011（03）.

作者简介

刘姝（1972-）,女,安徽人,职务：怎么写作中心总经理,本科学历,工程师.主要从事电商等方面工作.

作者单位

南京趣普电子商务有限公司江苏省南京市210061