计算机Web数据挖掘技术在现代商业中的应用
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[1]
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Web数据挖掘在电子商务中的应用孙祥1 张宏山2*(河南科技大学经济管理学院河南洛阳471003)【摘要】Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点, 它是数据库技术、统计学、人工智能、知识学习等多个领域和技术相互渗透融合的必然结果。
本文首先介绍了Web数据挖掘的含义和Web 数据挖掘的类型，重点讨论了Web数据挖掘所使用的一些相关技术及其在电子商务中的应用，最后对WEB数据挖掘所存在的问题进行了探讨。
【关键字】Web数据挖掘电子商务应用The applications of Web Dataming in the E- CommenceSunXiang1 ZhangHongshang2(School of Economics And ManagementHenan University of Technology and Science, Henan Luoyang 471003) Abstract：Web Dataming is a hotpoint of the information technology, it is database technology, statistics, artificial intelligence, knowledge and other fields of mutual infiltration of the inevitable outcome of integration.In this paper，athoer introduce what the dataming is and the tape of the dataming at first ,then focused on some of the relevant technology of Web Datamining and its applications in E-Commence, some exist problems were discussed in the end.Keyword：Web Dataming E-Commence Application1.引言随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正向着电子商务全速挺进。
数据挖掘与商务智能
数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
计算机技术在电子商务中的应用
计算机技术在电子商务中的应用随着互联网的迅速发展，电子商务已成为现代商业活动的主要形式之一。
计算机技术在电子商务中扮演着重要角色，它不仅带来了便捷和高效的商业交易环境，也推动了企业的数字化转型和商业模式的创新。
本文将从网站建设、数据分析、安全保障等方面探讨计算机技术在电子商务中的应用。
一、网站建设在电子商务中，网站是企业的门户和窗口，是与消费者直接接触的平台。
计算机技术在网站建设中发挥着至关重要的作用。
通过计算机技术，可以快速构建稳定、高效的网站平台，满足大规模访问的需求。
通过云计算、大数据分析和人工智能等技术的运用，可以为网站提供更加个性化的服务和推荐系统，改善用户体验，提高客户黏性。
在网站建设中，还需要应用计算机技术提供网站安全保障，包括防火墙、数据加密等技术的运用，以保护用户信息的安全和隐私。
二、数据分析电子商务平台产生了大量的数据，包括用户行为数据、交易数据等，而计算机技术可以帮助企业对这些数据进行高效的处理和分析。
通过数据分析，企业可以了解消费者的偏好和购买行为，调整产品策略和营销策略，提高销售效率和客户满意度。
通过计算机技术进行数据挖掘和预测分析，可以帮助企业找到市场的需求变化和趋势，及时调整商业策略，提高市场竞争力。
数据分析还可以帮助企业提升供应链管理的效率，减少库存积压和物流成本，提高资金利用率。
三、安全保障在电子商务中，安全问题一直是企业和消费者关注的焦点。
计算机技术在电子商务中有着重要的应用，提供了多层次的安全保障措施。
首先是网络安全方面，包括防火墙、入侵检测系统等技术的应用，保障企业和用户信息不受黑客攻击。
其次是数据安全方面，通过数据加密、备份和灾备恢复等技术的运用，保护用户的个人信息和交易数据的安全。
计算机技术还可以帮助电子商务平台进行金融安全管理，提供支付安全和风险控制服务，保障交易的资金安全。
在电子商务中，计算机技术的应用不仅带来了便利和高效，也提出了挑战。
首先是技术更新换代速度快，需要不断学习和更新技术，保持竞争力。
计算机技术在电子商务中的应用
计算机技术在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了现代商业活动的重要手段之一。
而计算机技术作为电子商务的重要基础，在电子商务中扮演着至关重要的角色。
计算机技术的发展不仅为电子商务提供了强大的技术支持，还为电子商务的快速发展提供了无限的发展空间。
本文将围绕计算机技术在电子商务中的应用展开论述。
一、网站开发在电子商务中，网站开发是至关重要的一环。
一个良好的电子商务网站不仅需要美观、易用，还需要能够支持大量的用户访问和交易。
而计算机技术在网站开发中发挥了至关重要的作用。
计算机语言如HTML、CSS、JavaScript等技术为网页的设计和开发提供了坚实的基础。
数据库技术和服务器技术则为网站的数据存储和访问提供了强大的支持。
通过计算机技术，可以实现网站的高效运行和安全稳定，为电子商务提供了有力的支持。
二、安全技术在电子商务中，安全性是至关重要的一环。
用户的个人信息、交易数据等涉及到用户的利益和隐私，任何泄露和破坏都将带来严重的后果。
而计算机技术的发展为电子商务的安全提供了重要的支持。
通过加密技术、防火墙技术、安全认证技术等手段，可以有效地保障电子商务交易的安全性，并为用户提供安全可靠的购物环境。
计算机技术还可以实现对电子商务系统的监控和管理，及时发现和预防潜在的安全隐患。
安全技术是电子商务中不可或缺的一环，而计算机技术为其提供了有效的支持。
三、大数据分析随着电子商务的不断发展，用户产生的数据也在不断增长。
这些数据包括用户的浏览记录、购买记录、评论等大量的信息。
而通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深入挖掘，为电子商务提供更加智能化的服务。
计算机技术为大数据分析提供了强大的支持，通过数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，可以实现对用户行为、市场趋势、商品需求等方面的深入分析，为电子商务的发展提供有力的支持。
通过大数据分析，可以实现更加精准的推荐、个性化的营销和更加智能的风险控制，为电子商务的发展注入了新的活力。
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业的重要组成部分。
在电子商务中，大量的数据被产生，这些数据蕴含着宝贵的信息。
传统的统计分析方法已经无法满足对这些数据的挖掘需求，因此数据挖掘技术成为了电子商务中不可或缺的工具。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中最为常见的应用之一。
这类系统利用数据挖掘技术，通过分析用户的历史购买记录、点击行为、浏览记录等多种信息，为用户提供个性化的商品推荐。
通过对用户行为的分析，个性化推荐系统能够准确预测用户的购买偏好，并向其推荐符合其兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和购买转化率。
2. 欺诈检测在电子商务中，欺诈行为的存在对消费者和平台都造成了巨大的损失。
数据挖掘技术可以分析大量的交易数据，通过建立欺诈检测模型，快速检测出潜在的欺诈行为。
模型可以通过分析交易的时间、金额、用户的行为模式等多个因素来判断是否存在欺诈风险，及时采取相应的风险防范措施，保障交易的安全性。
3. 价格优化电子商务中价格的定价和优化对于商家的盈利能力至关重要。
数据挖掘技术可以分析市场的趋势、竞争对手的定价策略、历史销售数据等信息，为商家提供合理的价格建议。
商家可以根据这些数据来制定灵活的定价策略，以在竞争激烈的市场中获取更多的利润。
二、数据挖掘技术在电子商务中的效果评估1. 提升销售额通过个性化推荐系统，电子商务网站可以向用户推荐符合其兴趣的商品，从而提升用户的购买转化率。
研究表明，个性化推荐系统可以显著提高销售额，增加用户粘性。
用户在面对海量商品时，往往会觉得选择困难，个性化推荐系统可以为用户解决这个问题，提供更好的购物体验，从而促进消费行为。
2. 降低风险电子商务平台上存在各种各样的欺诈行为，不仅损害了消费者的利益，也损害了平台的声誉。
利用数据挖掘技术进行欺诈检测，可以快速发现潜在的欺诈行为，并及时采取相应的措施。
计算机在商业与市场分析中的应用
计算机在商业与市场分析中的应用当今社会，计算机的应用已经渗透到了各行各业，商业与市场分析领域更是如此。
计算机技术的迅猛发展为商业和市场分析带来了极大的便利和创新。
本文将就计算机在商业与市场分析中的应用进行探讨。
一、数据处理与分析计算机的强大计算能力和高效数据处理能力使得商业与市场分析人员能够更加快速地搜集、整理、存储、处理大量的数据。
比如，在市场调研中，可以利用计算机技术快速搜集用户需求、竞争对手情报等信息，并通过数据分析进行整合和研究，为企业决策提供有力的支持。
此外，计算机还可以根据历史数据和趋势进行数据预测，帮助企业做出更准确的市场预测和策略决策。
二、市场营销与推广计算机技术的应用为市场营销与推广活动提供了广阔的舞台。
商业和市场分析人员可以利用计算机制作精美、有趣的广告，通过互联网、社交媒体等平台进行传播，吸引更多的潜在客户。
同时，计算机还可以通过大数据分析用户行为和需求，帮助企业更加精准地定位目标人群，制定个性化的营销策略，提高市场竞争力。
三、商业决策支持商业与市场分析人员经常需要进行数据分析和决策支持。
计算机的数据挖掘和数据可视化技术使得商业决策更加科学和准确。
通过计算机软件和算法可以对大量数据进行深入挖掘和分析，发现潜在问题和机会，为企业提供决策建议。
同时，计算机还可以通过模拟实验和数据模型进行预测和优化，帮助企业在风险控制和利润最大化方面做出更明智的决策。
四、电子商务与在线商务计算机的应用已经推动了电子商务和在线商务的快速发展。
商业与市场分析人员可以利用计算机技术构建和管理电子商务平台，实现线上销售和交易。
通过计算机的数据分析和推荐系统，可以为用户提供个性化的产品推荐和购物体验，提高销售额和用户满意度。
同时，计算机的网络安全技术也成为了保障电子商务安全的重要手段，保护用户隐私和企业信息的安全。
综上所述，计算机在商业与市场分析中的应用已经成为了现代商业发展的重要支撑。
商业和市场分析人员可以利用计算机技术进行数据处理与分析、市场营销与推广、商业决策支持以及电子商务与在线商务等方面的工作。
数据挖掘在电子商务中的应用分析
户访问模式 ， 不会失效 、 使用便捷 。 与传统数据库和数据仓库相 比， 网络 是一个庞大 的、 开放的 、 全球一体化 的信息 中心 ， 涵盖新 闻、 政治、 经济 、
军事 、 文化、 科技 、 艺术些数据最大特点就是呈碎 片状 、 非结构化 ， 而传统数据库 的数据结构 性很强 ． 是完全结 构化 的数据 。 面向网络 的数据挖掘 比传统的数据仓库 要复杂得多 ． 存在着一些更复 杂的问题 ， 主要有 ： （ １ １ 非结构化数据 。Ｗｅ ｂ 页面 以某 种格式呈现 的非结构化数 据 ， 结 构不规则或不 完整 ， 复杂程度远远高于普通的文本文件 ， 其数据结构隐 含、 模式信息量 大 、 模 式变 化快。 大量 的文档排列无任何顺序 ， 无分类索
户的满意度 。
容、 频率 、 时间等进行分析 ， 挖掘 出用户 的特征 ， 可 以为用户定制个性化 的页面 ． 这样可以极大程度地为产品推广提供便利 ， 并获得商业效益 。
二、 网 络 挖 掘 特 征 分 析 与 流 程 １ ． 网络 挖 掘 的特 征
网络挖掘技术具有许多特征 ， 可 以处理海量数据 ； 可 以动态获取用
应用 。
保定
０ ７ １ ０ ０ ２ ）
户 至上 ， 没有客户就没有效益 ， 掌握 、 了解客户 、 分析研究客户 信息 ， 知 己知彼 ， 才 能正确 引导客户消费 ， 掌握客户信息 ， 必然产生数据信息 ， 然
后对 电子商务 系统收集 的交 易数据进行分析并分类 ．根据不同用户的 需求 ， 采取不 同的营销措施 ， 灵活多变 ， 使企业获得更大的客户群 ， 促进
高搜索引擎的精准度 ， 确定用户最终找寻的页面。目前最广泛 的应用 当 属是电子商务领域 ， 通过对用户特征行为分析 ， 比如通过对用户访 问内
Web数据挖掘在电子商务的应用
Web数据挖掘在电子商务的应用1电子商务中的数据挖掘简介电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即 Web 文档）和行为（即Web服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。
当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
2Web数据挖掘的流程Web数据挖掘是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取商业决策的关键性数据，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下儿步：（1）数据收集。
首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。
其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。
服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了：日志文件、cookie文件、数据流。
将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。
（2）数据选择和预处理。
通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范用，挑选其中的有效数据进行数据预处理。
数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的数据分析提供有效的数据。
Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。
数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。
（3）模式发现。
模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。
通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。
计算机在电子商务中的应用与发展
计算机在电子商务中的应用与发展随着互联网的迅猛发展，电子商务已经成为了现代社会经济活动的重要组成部分。
而计算机作为电子商务的核心技术之一，正发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨计算机在电子商务中的应用与发展，并分析其对商业模式、市场竞争和消费者体验等方面的影响。
一、计算机在电子商务中的应用1. 电子商务平台搭建：计算机技术为电子商务平台的搭建提供了基础设施。
通过计算机网络，商家可以搭建在线商城、拍卖网站、社交电商平台等多种形式的电商平台，实现商品信息的展示、交易的安全进行和支付的便利。
2. 信息管理与分析：计算机可以高效地处理和管理大量的商品信息、订单信息和用户信息。
通过数据挖掘、智能分析等技术，商家能够更好地了解市场需求、用户行为，并根据数据分析结果进行商业决策和市场推广。
3. 供应链管理：计算机技术可以实现供应链的数字化管理，包括供应商的选择与管理、库存的控制与调配、物流的跟踪与管理等。
通过计算机系统的支持，商家可以实现供应链的高效运作，降低物流成本，提高商品的供应能力和交付速度。
4. 在线支付与金融服务：计算机技术为电子商务的支付环节提供了安全和可靠的支持。
通过在线支付系统，消费者可以方便地完成支付操作，而商家也能够实时收到款项。
此外，计算机技术还极大地促进了电子银行、第三方支付等金融服务的发展。
二、计算机在电子商务中的发展1. 人工智能与大数据：随着人工智能技术的不断发展，计算机在电子商务中的应用将更加智能化。
通过深度学习、自然语言处理等技术，计算机可以实现对用户的智能推荐、客户服务的机器人化等功能。
同时，大数据的应用也将提供更多的商业智能，帮助商家做出更准确的决策。
2. 虚拟现实与增强现实：随着虚拟现实与增强现实技术的突破，计算机在电子商务中的应用也将更加多样化。
消费者可以通过虚拟现实技术在虚拟环境中体验商品，购物过程更加直观和沉浸式。
而增强现实技术则可以将商品信息与现实场景结合，提供更丰富的购物体验。
对数据挖掘技术在商业信息中应用的探讨
１ ３商业信息 的聚类规则。聚类 大量 的记录文件和登记表 ，如何对 这 面是客户的背 景信 息，此部分信息主 ． 规 则是识 别一 组 信息 对象 的 内在 规 些数据进行分析和挖掘 ，充分了解 客 要来 自于客户的登记表 ；而另外一部 则， 从而将对象分组 ， 构成相似的对象 户的喜好 、 购买模式 ， 甚至是客户一时 分数据 主要来 自浏览者 的点击流 ， 此 类， 从而找 出数据信息 的分布规律 ， 并 的冲动 ，设计 出满足于不 同客户群体 部分数据 主要用于考察客户的行为表 进一步去发现隐含在 一组混杂的数据 需要 的个性化 网站 ，进而增加其竞争 现。 但有的时候 ， 客户对 自己的背景信 信息集里的分类规则。聚类是把一 组 力 ， 几乎变得势在必行。 若想在竞争中 息十分珍重 ，不肯把这部分信息填写
个 体 按 照相 似 性 归 类 ， 物 以 类 聚 ” 生存进而获胜 ，就要 比您的竞争对手 在登记表上 ，这就 会给数据分析和挖 即“ 。
集团经济研究 ２ ０ ・ 下 半月刊（ 第 ２ ４期） ０ ６８ 总 ０
维普资讯
掘带来不便 。 在这种情况之下 ， 就不得 上 市 公 司 定期 公布 的财 务 报 告 具 有 很 手段进行 处理 ，从 中得 到商 家用于 向
商衣和 裤 子 的时 候 ， 发现 其 Ｏ 术。现代信 息技术处理 商业信 息经过 中在这些顾 客中有 １％的顾客 同时买
一
定的发展 ，逐 步形成现在的商业数 了帽子 （ 上衣 ＋裤子 ＋帽子）这就形 ， 成简单的关联规 则。除了具有上述关 还有时间或序列上的规律 ， 在 １ 数 据挖掘方 法在 商业信息 中 ． 联规律 ，
据挖掘 技术 。
应用的规捌
不同 的时 间 （ 春夏秋 冬） 所购的衣服 、
数据挖掘技术在电子商务中的应用
数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的迅猛发展，电子商务已经成为现代商业领域中不可或缺的一部分。
为了更好地满足消费者需求、提高市场竞争力以及优化运营决策，企业纷纷借助数据挖掘技术来进行电子商务的分析和应用。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用。
一、消费者行为预测与个性化推荐数据挖掘技术可以分析大量的用户数据，从中挖掘出潜在的购买模式和消费行为规律，以帮助企业更好地预测消费者的购买意愿和需求。
通过对用户的历史购买记录、浏览行为以及社交媒体数据的挖掘，企业可以生成个性化的推荐列表，为用户提供更加精准的商品推荐，从而提高转化率和用户满意度。
二、市场营销策略优化通过数据挖掘技术，企业可以分析市场数据、竞争信息和用户反馈，帮助企业制定更加精准的市场营销策略。
比如，通过对用户的购买偏好和购买频次的数据分析，企业可以识别出具有潜力的用户群体，重点关注并为他们提供个性化的服务和优惠，从而提高用户留存率和用户忠诚度。
此外，数据挖掘技术还可以帮助企业分析用户流失的原因，并提出相应策略来挽回流失用户。
三、风险评估与欺诈检测在电子商务中，存在各种各样的风险和欺诈行为。
借助数据挖掘技术，企业可以通过分析用户的行为数据、交易记录以及外部数据源，建立风险评估模型，及时发现可能存在的风险以及欺诈行为，并采取相应措施进行预警或阻止。
这样可以保护企业的利益，维护用户的权益，提高电子商务的安全性和可信度。
四、库存管理与供应链优化数据挖掘技术在电子商务中的另一个重要应用是库存管理与供应链优化。
通过分析销售数据、供应链数据以及市场需求数据，企业可以更加准确地预测商品的需求量和销售趋势，从而合理安排库存和供应链。
这样可以避免库存积压和缺货的情况，降低运营成本，提高供应链的效率和响应能力。
结论数据挖掘技术在电子商务中具有广泛的应用前景。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解用户需求、制定营销策略、风险评估和库存管理，从而提高运营效率、降低成本、提升用户体验。
计算机在商业管理中的应用
计算机在商业管理中的应用在当今信息化的时代，计算机已经成为商业管理的必备工具之一。
它的应用不仅大大提高了商业管理的效率，还为企业带来了更多机会和竞争优势。
本文将探讨计算机在商业管理中的应用，并分析其对现代商业管理的影响。
一、信息管理信息管理是商业管理的核心之一，而计算机在信息管理中发挥了重要作用。
通过计算机网络系统，企业能够方便地存储、处理和传递各种信息，包括市场信息、销售数据、客户反馈等。
这使得企业能够及时获取准确的信息，作出正确的决策。
与传统的手工管理相比，计算机的信息管理能力更高效、更精确。
二、数据分析数据分析是商业管理中的关键环节，而计算机能够帮助企业更好地进行数据分析。
通过计算机的强大计算能力和数据处理能力，企业可以将大量的数据进行分类、筛选和分析，得出更加准确的商业决策依据。
同时，计算机还能够通过数据挖掘技术，发现潜在的商业机会和问题，帮助企业抢占市场先机。
三、销售管理计算机在销售管理中的应用也是非常广泛的。
企业可以利用计算机开发销售管理软件，实现销售流程的自动化和优化。
通过销售管理软件，企业能够更好地掌握销售情况、跟踪客户需求，并及时作出调整。
同时，计算机还能够帮助企业进行销售预测和资源规划，提高销售效率和销售业绩。
四、供应链管理供应链管理对于企业来说至关重要，而计算机在供应链管理中也发挥着重要作用。
通过计算机技术，企业可以实现供应链的信息化和协同化管理，从而提高供应链的效率和灵活性。
例如，企业可以通过计算机系统实现供应链信息的实时共享和传递，减少信息滞后带来的风险和成本。
此外，计算机还能够通过智能优化算法，优化供应链的运作方式，实现快速响应和准确配送。
五、客户关系管理客户关系管理是商业管理中的一项重要任务，而计算机在客户关系管理中的应用也是非常显著的。
通过计算机平台，企业可以建立客户数据库，管理客户信息，并进行客户细分和个性化营销。
此外，企业还可以利用计算机技术实现客户沟通和客户服务的自动化，提高客户满意度和忠诚度。
计算机Web数据挖掘技术在现代商业中的应用探讨
起 到 的 作 用 是 巨 大的 ． 伴 随 互联 网 的 不 断普 及 ， 使 得 数 据 挖掘 技 术 也 成 为现 代 商 业 获取 市场 信 息极 为 重 要 的 一 个 栽 体 ． 文 中就
Ｗｅ ｂ数 据挖 掘 技 术 的挖 掘 过 程 以及 特 点进 行 了简要 介 绍 ， 并 对 Ｗ ｅ ｂ数 据 挖 掘 技 术 在 现 代 商 业 里 的 运 用进 行 了重 点研 究 。 以 期为我 国Ｗ ｅ ｂ数 据 挖 掘 技 术 的 应 用提 供 可 供 参 考 的 意 见 和 建 议 ．
Ｖｏ １ ．２ ９ Ｎｏ ． １ Ｏ Ｏｃ ｔ ． ２０１ ３
计 算机 Ｗｅ ｂ数据挖 掘技术在现代商业 中的应用探讨
俞 海 莹
（ 连 云港职 业技 术 学 院 信 息 工程 学 院 ，江 苏 连云 港 ２ ２ ２ ０ ０ ６ ）
摘 要 ：伴 随 现 代 商 业 规 模 不 断 的 扩 展 以及 信 息 化 技 术 不 断 的 发 展 ， 在 对 大量 商 业 信 息 进 行 处 理 之 时 ， 数 据 挖 掘 技 术 所
个数据 库来 说其 数据挖掘更为复杂 ，并且在这过 程中还会
就是指从 Ｗｅ ｂ文档里 面将 知识抽取 出来 的过程 ． 第三类 则 是 Ｗｅ ｂ的结构挖 掘 ， 它是指通过关 联分析 、 聚类 、 小结等形 式对 Ｗｅ ｂ上面的文档集合 内容进行 处理 ， 并从 Ｗｅ ｂ文档的
２ ． ２ Ｗｅ ｂ数据挖掘技术特点
此项技术的优点非常多 ， 例如 ， 无需用户 将主观评价意 见 提供 出来 ； 可对 大规模数 据量加以处理 ； 可动态 获取用户
使用记录 的挖掘 ，也就是通过网络将 Ｗｅ ｂ日志记录挖掘出 来， 将 潜在客户和用户访 问模 式等信息查找 出来 ， 从而 使此
Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究
电 三 商 务 ｊ Ｆ
Ｗ ｂ ｅ 数据挖掘 及奠在电乎 商务中 的应用研究
丁胜锋 陈东莉 辽宁 石油化工大学 经济 管理学院
［ 摘 要］电子商 务是现代商业模 式，数据挖掘是先进 的信息处理技 术， 因此数据挖掘在 电子商务中具有广阔的应 用前
并且 将 这 些 数 据 转 换 成 有 用 的信 息 ．为企 性 化 的服 务 。 ３ 电子商务 中 Ｗｅ 数据 挖掘 的数 据对象 ｂ 业 创造更 多潜在的利润 。 利用 Ｗｅ 数 据挖掘 ｂ 技术 可 以有 效 地 帮 助 企 业 分 析从 网上 获 取
用 户 会话 识 别 的 目的 是 将每 个 用 户 的 访问信息划 分成若干个独 立的会话进程 。
后 者指 的是 以某一搜 索 引擎 为基 础 ，对 已搜
泛使 用 ．使得 Ｗｅ 服务器 访问 日志 中所 记录 ｂ 的 可 能 不 是 用 户 完 整 的访 问 路 径 。 不 完整 的 访 问 曰志 不 能准 确 地 反 映 用 户 的访 问模 式 ，所 以有 必要 进行访 问路 径 的补 充 。进行 路径补 充可 以利 用 Ｗｅ 站 点的拓扑结 构 ．对 ｂ
景 。 本 文主 要 介 绍 了Ｗ ｂ ｅ 数据 挖 掘 的概 念和 分类 ，论 述 了 电子 商 务 中 Ｗ ｂ 据挖 掘 的过 程 和 方 法 ，最后 阐述 了Ｗ ｂ ｅ数 ｅ 数据 挖 掘 技 术 在 电子 商 务 中 的应 用 。
［ 关键词］Ｗ ｂ 数据挖 掘 电子商 务 ｅ
一
、
引 言
分 为 一般 访 问模 式 挖掘 和个 性 化 服 务 模 式 的模式 。ｗｗｗ 中的每个服务器 都保 留了访
数 据 不相 关 的冗 余 项 ．缩 小 被 挖掘 数 据 对
Web挖掘在电子商务中的应用研究
务 的快捷 和方便时 ，他们 同时面临着一 个重要问题 ：
一
方面 ，用户 面对 网站上 提供 的琳 琅满 目的众 多商
次购 买 ，就必须 浏览许 多不相 关的网页 ，在众多 的
品 ，他们 只对其 中的一部 分商品感兴趣 。用户要实现
一
商 品分类中找到 自己所 需要 的商 品 ；另一方面 ，商家 面 对众多的用户 ，不知道他们对商 品的兴趣和要求是 什 么。 因此 ，电子 商务的商 家无 法及时调整 网站 的页
掘在 电子商务 中的应 用。
关 键 词 ： 电子 商 务 ；Ｗ ｅ数 据 挖 掘 ；知 识模 式 ｂ
与互联 网的迅速 发展和普及一样 ，电子 商务也 以 极其迅猛 的速度 向前 发展 。这种商业 电子化 的趋 势不
仅为顾客提供 了更加便 利的交易 方式和广泛 的选择 ， 也给商家提供 了无数 的商机。而基于Ｗ ｂ ｅ 的数据挖掘 技术 的出现不仅 为商 家做 出正确 的商业决 策提供 了强 有力 的工具 ，也 为商 家更加深入地 了解客 户需求信息
三 、电子商务 中Ｗｅ 数据挖掘能够获取的知 ｂ
识模式
运 用 Ｗ ｅ 数据 挖 掘 技 术 对 站 点 上 的各 种 数 据 源 进 ｂ 行 挖 掘 ，找 到 相 关 的一 些 知 识模 式 ， 以指 导 站 点 人 员
接 ，授权失败 ，超时等。
Ｃ ｏ ｉ ｌｇ ：Ｃ ｏ ｉ 是 一 种Ｗ ｅ ， 务 器 通 过 浏 ｏ ｋ ｓ ｏ ｋ ｓ ｅｏ ｅ ｂＥ ￣
技 术 尤 其 是 Ｉｔ ｒｅ 的 发 展 所 催 生 的产 物 。 １ ９ 年 ， ｎｅ ｎ ｔ ５ ９
Ｎ ｔ ｃ ｐ 和 Ｉｆ ｓ ｅ 公司在 网上售 出了第一 个旗 帜 ｅｓ ａ ｅ ｎ ｏ ｅ ｋ 广告 空间 ，所以人们一般将 电子商务开始 的年代定 为 １ ９ 年 ，电子商务理论的研 究也就从此开始。 ５ ９
基于数据挖掘技术的Web电子商务应用与研究
商业信用是当前商业活动中占据重要地位 ， 尤其对于交易 比较隐蔽 的网上交易 。如果 电子商务企业没有 良好商业信用评估系统 ，不能很好
地辨别 网上欺诈与造假现象 ，就会 引发信用危机 ，给企业造成较大的损
失， 制约企业的长久发展 。数据挖掘技术 的应用可以跟踪企业的各项经 营活动 ，并对企业 资产进行评估 ， 对其利润收益加以分析 ，预测其发展 潜力 ，形成较为完整 和有效 的商业信用评估体系 ， 从而保障企业的商业
方式 。对了解用户 的网络行为和数据具有积极 的作用和意义 ，能够有效 挖掘用户 的 Ｗｅ ｂ 页面访问记录信息 。
量获得保障 ，分析产 品的可靠性 ， 及时记录产品零件失效 、质量超越或
工艺偏离等问题 ， 对推进产 品性能与工艺的创新具有重要 的意义。最后 ， 还可 以通过对市场需求 的预测不断开发 出新的电子商务产品 ， 从 而拓展
产品销售的市场 。 （ 四 ）商业信 用评估
二 、电子商务 中数 据挖 掘的流程与方法
（ 一 ）电子商务 中数据挖掘 的流程 第一 ， 数据准备 。数据准备要完成对数据 的集成 、选择和预处理 ， 将多个 文件或数据库进行合并处理 ，缩小数据处理 的范 围，并进行相关 的预处理 ， 从而克服原有挖掘工具的限制性。 第二 ， 数据挖掘操作 。对如何产生假设加 以确定后 ，选择符合要求 的工具开展发掘工作 ， 最后对发掘知识加 以证实。 第三， 结果 的表达与解释 。分析挖掘的信 息，对具有价值的数据信 息加以区分 ，最后将其 提交给决策者即可 。
内容为主要挖掘对 象的获取知识 的过程 ，即对 Ｗｅ ｂ页面的各项内容进行
客户是 电子商务活动中的主要参与者 ， 对 电子商务活动的进程有较 大影响。开展 以客户为中心的经营策略即为客户关系管理 ， 其充分利用 了现代信息技术和计算机技 术来分析客户信息，从 中挖掘具有价值 的商 业数据 ，为开发新 的产品和推进市场营销提供指导 ，让电子商务企业的 实力与市场竞争力获得有效提升。通过对数据挖掘技术的应用，电子商 务企业可以最 大限度地利用客户的各种信息资源准确分析客户的行为 ， 寻找潜在的价值客户 ， 进一步提升企业的经济效益。
计算机Web数据在电子商务中的应用分析
、
ｗｅ ｂ数据挖掘技术解析
（ １ ） ｗ ｅ ｂ 本意是蜘蛛网和网的意思。已被译作互联 网、网络等技术
领域。其主要表现形式有超文本 、超媒体、超文本传输协议 （ Ｈ Ｉ Ｔ Ｐ ） 三
优势越来越明显 。
一ห้องสมุดไป่ตู้
子商务企业 的决策者的满意度 ，就会再次运行前面的阶段 ，直到决策者
满 意 为止 。
（ ２ ） 经站点上的客户访 问信息可以让 电子商务企业 的决策者发现潜 在 的客户群体 ， 客户群体 的爱好、消费特点等，同时还能发现相关页面 ， 经过对这一重要信息一定时期内的分析 ，为营销决策提供重要的依据。 （ ３ ） 发现客户的共 同特征并且找到潜在客户 主要是通过 ｗ ｅ ｂ日 志记 录等信息资源的数据挖掘并且对访问者进行详细的分类来实现的。
版社 ，２ ０ １ １ ．
动， 实现 消费者的网上购物 、在线电子支付 、商户之间的网上交 ， 还包
括各种商务活动 、 金融活动 、交易活动和相关 的综合服务活动的一种新 型 的商业运营模式。
［ ２ 】 张冬青．数据挖掘在 电子商务 中应用 问题研 究 ［ Ｊ 】 ．现代 情报，
２ ０ ０ ５ （ ９ ） ．
增加客户购买 。
信息 ， 使用方便 ；四是 ｗ出 的优势在于提供 了 一个 巨大 、分布广泛 、全 球性的信息服务中心 ，这是传统数据库和数据仓库无法 比拟的。
（ ４ ） 三种类别的 ｗ ｅ ｂ 数据挖掘技术
使用记录挖掘 ： 为能够查找用户访问 Ｗｅ ｂ 页面的模式并且及 时发现
计算机应用在电子商务中的应用
计算机应用在电子商务中的应用电子商务已经成为现代商业活动的重要组成部分，而计算机技术的应用在电子商务中起到了至关重要的作用。
本文将探讨计算机在电子商务中的应用，包括电子商务平台、电子支付系统、数据分析和个性化推荐等方面。
一、电子商务平台电子商务平台是连接商家和消费者的重要基础设施，它提供了商品展示、交易、物流配送等一系列功能。
计算机技术在电子商务平台的搭建和运营中起到了至关重要的作用。
首先，计算机技术可以实现电子商务平台的搭建和设计。
通过使用计算机编程和数据库技术，可以构建一个强大的、安全稳定的电子商务平台，从而为商家和消费者提供可靠的网络交易环境。
其次，计算机技术可以实现电子商务平台的运营管理。
通过计算机技术，商家可以实时监控销售情况、库存情况等数据，并进行及时分析和决策。
同时，计算机技术还可以实现订单管理、客户管理等功能，提高运营效率。
二、电子支付系统电子支付系统是电子商务中不可或缺的一部分，它为消费者提供了快捷、安全的支付方式。
计算机技术在电子支付系统中起到了重要的作用。
首先，计算机技术可以实现在线支付功能。
通过计算机网络和安全技术的应用，消费者可以在电子商务平台上进行在线支付，实现快速、方便的交易。
其次，计算机技术可以实现支付安全。
通过使用加密技术和防欺诈系统，计算机技术可以保护消费者的支付信息安全，防止支付风险和欺诈行为。
三、数据分析和个性化推荐在电子商务中，大量的数据被产生和收集，如订单数据、用户行为数据等。
计算机技术可以对这些数据进行分析和挖掘，为商家提供商业智能支持，实现个性化推荐等功能。
首先，计算机技术可以进行数据挖掘和分析，从大量的数据中发现潜在的商业机会和趋势，为商家提供决策依据。
其次，计算机技术可以实现个性化推荐。
通过分析用户行为、消费偏好等数据，计算机可以给用户提供个性化的产品推荐，提高用户购物体验和满意度。
总结：计算机应用在电子商务中发挥了重要的作用，包括电子商务平台的搭建和运营管理、电子支付系统的实现以及数据分析和个性化推荐等方面。
Web数据挖掘在零售业电子商务中的应用
页 内部 的树 形 结 构 ． 以及 文 档 ＵＲ 中 的 目 录 Ｌ 路径结构 等 通过 文档 之 间 的超链 接 ， 以 可
ｔｎｔ ｅ ｅ 的迅速普及 ， ｒ 一种新 的交 易方式应运 而 生， 快 席卷 全球． 这 种 交 易方式 主要 通 并很 ． 过电子信息 网络进行 电子 交易 活动 ， 易双 交 方不需要 面 对 面地 直接 接 触 或 中介 人 的撮 合 ， 是 电子 商务 电 子商 务提 出了一 种 这便 全新的商业机 会、 需求 、 则和 挑 战， 必将 规 它 成为现 代 商业一种 新 的和重要 的运 营模 式。 也势必对全球 经济和社会发 展产 生深刻的影 响。在 未来全球 一体 化 的新 经济 背景 下。 企 业能否充分利 用电 于商务 的竞 争 优势 ， 为 成
后 检 查 这 些 标 定 的 记 录 ， 述 出 这 些 记 录 的 描 特 征 分 类 规 则 可 以挖 掘 用 户 群 的 访 问 特 征 （ 某些 共 同的 特 性 ） 。
Ｗ ｂ 挖掘在零售业 ｅ数据 电 子商务中的应用
●郭
摘 要： 在信息爆 炸的电子 商务 时代 。 利
用 ｗ ｅ 据挖 掘 可 以迅 速 从 海量 数 据 中 获 取 ｂ数
芳
李桂荣
聚 类 技 术 不 同 于 分 类 ， 的 输 入 集 是 未 它 标记 的记 录 。 聚 类 主要 是 把 所 有 用 户 划 分 为
ｗｅ 内 容 挖 掘 。 ｗ ｅ 内 容 挖 掘 是 指 从 ｂ ｂ
有利 于商业运作和提 高竞争 力的信 息。文章 在介绍 ｗｅ 数据挖掘概念和常用技 术的基础 ｂ
能 否生 存 的 关键 。
器上 的 日志信息 ， 包括服 务 嚣 日志， 理服务 代 器 日志和客 户端 的 Ｇ：ｋｅ ￣ ｉ等。通过 分析 关于 ｏ 用户访 问和交 互的信 息 ， 现 用 户感兴 趣 的 发
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可 以按 各 种 客 户指 标 （ 自然 属 性 、收 入 贡献 交 易额 、价 值 度 等 ） 如 对 客 户 分类 ，然 后 确 定 不 同类 型 客 户 的行 为模 式 以便 采取 相应 的营 销 措施 ，促 使企 业利 润 的最 大化 。 比如通过数据挖掘可以发现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 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 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 买什 么型号 的该 种 商 品等等 。也
的是有 时信 息资源 不仅 限于在 线 Ｗｅ 文 档 ，还包括 电子 邮件 ，电子 断 深入 人心 ，分 析 客 户 、 了解 客 户 并 引导 客户 的需 求 已 成 为企 业 ｂ 文档 ，新 闻组 ，或 者 网站的 日志数 据甚 至是通 过 Ｗｅ 形 成的 交易数 经 营 的重要 课 题 。 通过 对 电 子商 务 系统 收 集 的交 易数 据 进行 分 析 ， ｂ
１ Ｗｅ 挖掘 的流程 ｂ Ｗｅ ｂ数据 挖掘就 是利 用数 据挖 掘技 术从 网络 文掘 的有 以下几 个过 程 ｂ
．
以下 几 个 方面 的应 用 ：
（） １ 资源发 现 。任务 是从 目标 Ｗｅ 文档 中得 到数 据 ，值得 注意 ｂ
（） １ 分析查 找 获得 潜在 客 户 。随 着 以客户 为 中心 的经 营理念 不
用 户 特 征 的 理解 和 分 析 ，如 对 用 户访 问行 为 、频 度 ， 内容 等 的分 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 析 ，提 取 出 用户 的特 征 从 而 为用 户 定 制 个 性化 的界 面 ，有 助 于 的信 息 检 索和 查 询服 务 。 开 展 有 针 对 性 的 电子 商 务 活动 。 ３ Ｗｅ 挖掘 在 电子商 务 中的应 用 ｂ 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 二 、Ｗｅ 挖 掘流 程 以及特 点 ｂ 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 向之 因此 它在 各 种 商业 领 域 都 存 在 广泛 的使 用 价 值 。 在 当 电 子商 和 提取信 息 。与传 统数 据和 数据 仓库 相 比 ，Ｗ ｅ ｂ上 的信 息 是非结 构 务 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 化或 半 结 构 化 的 、动 态 的 ，并 且 是 容 易造 成 混 淆 的 ，所 以很 难 直 量 数 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 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 据处 传 输速 率 网络 的使 用 也给 数 据 挖 掘 技 术提 供 了坚 实 的保 障 。介 绍
面 发 挥 作 用 ．如 搜 索 引 擎结 构 的挖 掘 ，搜 索 引 擎 的开 发 ，改 进 和 擎 尚不 具 备 这 些 功能 。 提高搜 索引擎 的质 量和效 率 ，确 定权威 页 面。Ｗ ｅ ｂ挖掘 研究 覆盖 了 （ ） 对一 个 非常 广泛 的形形 色 色 的用 户群体 。不 同 的用 户访 ３面 ｂ的兴趣 、 爱好和使 用 目的千 差万 别 ，面对一 个非 常广泛 的形 多个 研 究领 域 ．包 括 数 据 库 技术 、信 息 获 取 技 术 ，统 计 学 、人 工 问 Ｗｅ 智 能 中 的机 器 学 习和 神 经 网络 等 。 特 别 是 电 子 商务 领 域 ，通 过 对 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 ，甚
商 业 中的应 用 。
［ 关键 词 ］数据 挖 掘
一
人工智能
载体
（） ｅ ２ Ｗ ｂ是一 个异质 ，分 布 、动态 的信息 源 。Ｗｅ 及 其数 据 的 ｂ
、
Ｗｅ ｂ数据挖 掘概 述
ｂ上的信息 几 乎都 是隐 Ｗｅ 挖 掘是从 Ｗｅ 资源 上抽取信 息或 知识 的过程 ，它是将传 统 更新 ．增长 速度 极快 也 无 固定 的模 式 。Ｗｅ ｂ ｂ 藏 的，潜在 的 ，未知 的 ，从 Ｗ ｅ 上 发现 这些未 知 的信 息和 有用 的模 ｂ 的数 据挖掘 的思想 和方法应 用于 Ｗｅ ，从 Ｗｅ 文档和 Ｗｅ 活动 中抽 ｂ ｂ ｂ 取感兴趣的．潜在 的、有用的模式和隐藏信息。Ｗｅ ｂ挖掘可在多方 式 ，仅 用传 统 的 基于 关键 字 的 检 索 方式 很 难 实现 ，现 在 的搜 索引
据 库 中 的数 据 。
（） ２ 信息 选择 和预 处理 。 任务 是从取 得 的 Ｗｅ 资 源 中剔除 无用 ｂ 信 息和 将信 息进行 必要 的整理 。例 如从 Ｗ ｅ ｂ文档 中 自动 去除广 告连 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
维普资讯
商 莠
计算机Ｗｅ 数据挖掘技术在现 ｂ 代商业中 的应用
王继 革 大庆职 业学院技 术培训中心
［ 摘 要］数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技 术的发展而 出现 的一 种全新的信 息技术。随着 ｌｅ ｅ 的普及， ｎｒ ｔ ｔｎ
使 Ｗ ｂ 为 获取 市 场信 息 的最 重 要 的 载体 。本 文介 绍 了Ｗ ｂ ｅ成 ｅ 数据 挖 掘 过 程 ， 以及 特 点 ，最后 重 点 研 究 了 Ｗ ｂ ｅ数据 挖 掘 技 术 现 代