浅谈web数据挖掘在电子商务领域中的应用

Ｗｅ ｂ数据挖掘在电子商务中的研究 和应用 ，已经越来越受到 ３ ． 面对 一个非常广泛的形形色色 的用 户群 体 。不 同的用 户访 人们 的重 视和关 注， 它的前景广阔 ， 势 头 良好 。并且经过各类 电子 问 Ｗｅ ｂ的兴趣 、 爱 好和使用 目的千差 万别 ， 面对一 个非常广 泛 的 商务网站 的实践 以及经验 的证 明， 电子商务的优点突 出， 它不仅价 形形 色色 的用户群体 ， 能否使用 户根据 自己的爱好兴趣定制 网页， 格低廉 ， 而且交易方便 ， 它吸引着无数 的消 费者。对于电子商务 网 甚至能否 根据发现 的用户 ， 自动为用户定制网页 ， 从 而提供个 性化 站来 说 ， 要 了解到顾 客的购买意 向 、 吸引顾 客的活动 、 了解顾 客 的 的信息检索和查询服务 。 购物行为心理 。 这些都是 当前需要研究 的问题。 通过数据的挖掘技 三 、 数 据 挖 掘 在 电子 商 务 中 的 应 用 术 的应用 ，我们就能够从海量的数据信息 当中提取 出那 些相对来 目前 对于 Ｗｅ ｂ 挖 掘的对象和使用的方法层 出不穷 ， 但 随着电 说 比较有用 的信息 ， 来 帮助商家对 客户进行 进一步的理解 ， 才能够 子商 务网站的兴起 ， 电子 商务 将是未来 Ｗｅ ｂ挖掘的主要发展 方向 推 出更多更为实惠 的商业服务 。 并且通过数据的挖掘 ， 瞄准一个客 之一 ， 因此它在各种商 业领域都存在广泛 的使用价值 。 当电子商务 户群体 ， 通过一些比较特殊 的信息手段来进 行一次宣传工作 ， 以此 在企业 中得到应用时 ， 企业信息 系统将产 生大量数据 ， 这些海 量数 来更大 的对广告的预算 以及增加收入进行减少 ，从 而让 这一切都 据使数据挖掘有 了丰富的数据基础 ，同时高性能计算机 和高传输 能 够 自行 完 成 。 速率 网络 的使用 ， 也给数据挖掘技术提供 了坚实的保障 。 介绍以下
总第 ７ １ ８期
科技前沿
浅谈 ｗ ｅ ｂ数据挖掘在电子商务领域中的应用
边 春娜 宋 鑫
（ 河 北 大 学， 河 北 省 ０ ７ １ ０ ０ ０ ； 保 定 广播 电视 大 学 ， 河北省 ０ ７ １ ０ ０ ０ ）
摘
要： 本文通过 对数据挖掘技 术在 电子商务领域的应 用现状进行调研 ， 让更 多的人 了解数据挖掘技 术 ， 通过数据挖 掘技 术给企业动完成 ， 也可以是与分析人 员进行交互来完成 。
二、 Ｗｅ ｂ挖 掘 的 特 点
３ ． 评 估 商 业 信 用
由于网上诈骗 现象层 出不穷 ，利用数据挖 掘技 术对企业经营 Ｗｅ ｂ是一 个巨大 、 分布广泛 、 全球性 的信息服 务中心 ， 涉 及经 进行 跟踪 ， 开展企业 的资产评估 、 利润收益分 析和发展潜力 预测 ， 济、 文化 、 教育 、 新闻 、 广告 、 消费 、 娱乐 、 金融 、 保险、 销售 、 电子商务 构建 完善 的安全保 障体 系， 强化网上交易和在线支付 的安全 管理 。 等信 息 ， 内容极 其丰 富 ， 数据 最大特 点就是半结 构化 ； 而传统 的数 基 于数据挖掘 的信用评估模型 ， 对交易历史数据进行挖掘 ， 发现客 据库 中的数据结构性很强 ， 即其 中的数据 为完全结构化 的数据 。 显 户的交易数据特征 ， 建立客户信誉 度级别 ， 有效地 防范和化解 信用 然， 面 向 Ｗｅ ｂ的数据挖掘 比面向单个 数据仓库 的数据挖 掘要 复杂 风 险 ， 提高企业信用甄别与风险管理 的水平和能力 。
来经 济 效 益 ， 促 进 社 会 的发 展 。 关键词 ： 数据挖掘技术 ； 电 子 商务 ； 载 体 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 。 １ ３ 文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ６ — ３ ３ １ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — １ ７ ３ — ０ ０ １
几 个 方 面 的应 用 。 Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 就是 利 用 数 据 挖 掘 技 术 。从 网络 文档 和 服 务 中 １ ． 优 化 企 业 资 源 发现和提取信息。 与传统数据和数据仓库相 比， Ｗｅ ｂ上的信息是非 节约成本是企业盈 利的关键 。 基 于数据挖掘技术 ， 实时 、 全面 、 结构化 或半结构化 的 、 动态 的 、 并且 是容易造成混 淆的 ， 所 以很 难 准确地掌握企业资源信息 ，通过发现企业资源消耗 的关键点 和主 直接 以 Ｗｅ ｂ网页上 的数据进行 数据挖掘 ， 而必 须经过必要 的数 据 要活动 的投入产 出 比例， 从而为企业资源优化 配置提供决策 依据。 处 理 。Ｗｅ ｂ挖 掘 有 以下 几 个 过 程 ： 通过对 Ｗｅ ｂ数据挖 掘 ， 快速提取 商业信息 ， 极 大地提高企业 对市 １ ． 资源发现。 任务是从 目标 Ｗｅ ｂ文档 中得到数据 ， 值 得注意的 场变化的响应能力和创新能力 ， 使企业最 大限度地 利用 人力资源 、 是有 时信 息资源 不仅 限于在线 Ｗｅ ｂ文 档 ， 还 包括 电子邮件 、 电子 物质资源和信息资源 ， 合理协调企业 内外部资 源的关 系 ， 产生最佳 文档 、 新闻组 ， 或 者网站 的 日志数据 ， 甚 至是通过 ｗｅ ｂ形成 的交 易 的经济效益。促进企业发展 的科 学化 、 信息化和智能化 。 数据库中的数据。 ２ ． 管 理 客 户 数 据 ２ ． 信息选择 和预处理 。任务是从取得的 Ｗｅ ｂ资源 中剔除无用 利用数据挖掘可以有效地获得 客户。通过数据挖掘可 以发现 信息和将 信息进行 必要 的整理 。例如从 Ｗｅ ｂ文档中 自动去除广告 购买某种商品的消费者是男性还是女性 ， 学历 、 收入如何， 有什么爱 连接 、 去除多余格式标记 、 自动识别段 落或者字段并将数据组织成 好， 是什么职业等等。甚至可 以发现不同的人在 购买该种商 品的相 规 整 的 逻 辑形 式甚 至是 关 系表 。 关商品后多长 时间有 可能购买该 种商品，以及什么样 的人会购买 ３ ． 模式发现 。自动进行模式发现 。 可以在同一个站点 内部或在 什么型号的该 种商品等等 。在采用 了数据挖掘后， 针对 目标客户发 多个 站点 之 间进 行 。 送 的广告 的有效性 和回应率将得 到大幅度 的提高 ， 推销 的成本将 ４ ． 模式分析 。验 证 、 解释上一步骤产生的模式。可以是机器 自 大 大 降低 。