电子商务中Web数据挖掘的应用

电子商务中Web数据挖掘的应用
[摘要] 本文介绍了web数据挖掘的概念及其分类,探讨了电子商务中web数据挖掘的过程,研究了web数据挖掘在电子商务方面的应用。

[关键词] 电子商务数据挖掘 web挖掘搜索引擎
中图分类号：f407.63 文献标识码：a 文章编号：
网络的发展带动了电子商务市场的繁荣,大量的商品、信息在现有的网络平台上得以交易,大大简化了传统的交易方式,节约了时间,提高了效率,但电子市场繁荣背后隐藏的问题,也成为人们关注的焦点,突出表现在海量信息的有效利用上,如何更加有效的管理利用潜在信息,使他们的最大效用得以发挥,成为人们现在研究的重点,数据挖掘技术的产生,在一定程度上解决了这个问题。

一、电子商务与web数据挖掘
电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现电子化、数字化和网络化的整个商务过程。

无论是b2b、b2c还是b2g 电子商务模式,商品的采购者都需要通过web方式与商品的供应商及其合作者之间建立信息流的交互,那么,一方面通过web方式与购买者主动、方便、快捷的获得期望主题的信息;另一方面供应商与合作伙伴们如何通过他们的集成信息系统,运用知识把访问者、网上购买者的访问数据从潜在的、隐含的、事先不知的状态,经过提取、洗涤、加工变为潜力巨大的价值信息,从而提高企业的核心竞争力。

web数据挖掘(web data mining)是利用数据挖掘从web文档及web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。

web数据挖掘的主要目标就是从web的访问记录中抽取用户感兴趣的模式,www服务器中的访问日志,记录了关于用户访问和交互的信息,通过web数据挖掘,就可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构,改进服务,开展有针对性的电子商务活动,以更好地满足客户的需求。

二、web挖掘的分类
电子商务web数据挖掘一般可分为三个部分:内容挖掘、结构挖掘、用法挖掘。

web内容挖掘有两种策略:直接挖掘文档内容和在其他检索工具搜索的基础上进行改进。

web结构挖掘是从www上的组织结构和链接关系中推导知识。

web用法挖掘的主要目标是从web 的访问记录中抽取感兴趣的模式。

大多数基于数据库的数据挖掘方法均可作用于电子商务web数据挖掘。

在研究以电子商务网上购物为应用背景的工作时发现。

商家在web上建立自己的在线商品目录,顾客(即用户)通过浏览器可以浏览商品目录、实现网上订购甚至网上支付等。

用户与商家的web服务器间交互的过程信息(包括用户的登录信息、用户的浏览记录)以及用户的个人简要信息等,都能以日志文件或顾客数据库的形式存在,从中找出规律性,对商家的市场销售是至关重要的;从大量顾客数据及日志数据中,应用到计算机并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段,挖掘出有意义的用户访问模式及相
关的潜在顾客群,从中可得到商家用于向特定消费群体或个体进行
定向营销的决策信息。

同时有效地对这些web日志进行定量分析,
揭示其中的关联关系、时序关系、页面类属关系、客户类属关系和频繁访问路径、频繁访问页面等,不但可为优化web站点拓扑结构
提供参考,而且还可为企业更有效地确认目标市场、改进决策获得
更大的竞争优势提供帮助。

三、数据挖掘技术在电子商务的应用
1 找到潜在客户
在对 web 的客户访问信息的挖掘中, 利用分类技术可以在internet 上找到未来的潜在客户。

使用者可以先对已经存在的访
问者根据其行为进行分类,并依此分析老客户的一些公共属性, 决
定他们分类的关键属性及相互间关系。

对于一个新的访问者, 通过在web 上的分类发现, 识别出这个客户与已经分类的老客户的一
些公共的描述, 从而对这个新客户进行正确的分类。

然后从它的分类判断这个新客户是有利可图的客户群还是无利可图的客户群,决
定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。

客户的类型确定后, 可以对客户动态地展示 web 页面, 页面的内容取决于客户与销售
商提供的产品和服务之间的关联。

若为潜在客户, 就可以向这个客户展示一些特殊的、个性化的页面内容。

2 实现客户驻留
在电子商务中, 传统客户与销售商之间的空间距离已经不存在, 在 internet 上, 每一个销售商对于客户来说都是一样的, 那么
使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间, 对销售商来说则是一个挑战。

为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间, 就应该全面掌握客户的浏览行为, 知道客户的兴趣及需求所在, 并根据需求动态地向客户做页面推荐, 调整 web 页面, 提供特有的一些商品信息和广告, 以使客户满意, 从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。

3 改进站点的设计
数据挖掘技术可提高站点的效率, web 设计者不再完全依靠专家的定性指导来设计网站, 而是根据访问者的信息特征来修改和设计网站结构和外观。

站点上页面内容的安排和连接就如超级市场中物品的货架摆布一样, 把具有一定支持度和信任度的相关联的物品摆放在一起有助于销售。

网站尽可能做到让客户轻易地访问到想访问的页面, 给客户留下好的印象, 增加下次访问的机率。

4 进行市场预测
通过 web 数据挖掘, 企业可以分析顾客的将来行为, 容易评测市场投资回报率, 得到可靠的市场反馈信息。

不仅大大降低公司的运营成本, 而且便于经营决策的制定。

四、结束语
电子商务是现代化技术发展的必然结果,也是未来商业运作模式的必然选择,但还需进一步键全电子商务的安全立法和完善物流配送体系。

为了给电子商务营造一个良好的环境,通过选择较好的数据挖掘方法,真正发挥数据挖掘的作用,才能使企业在激烈的市场
竞争中做出正确的决策,保持有力的竞争优势。

参考文献:
[1]毛国君段立娟:数据挖掘原理与算法[m].清华大学出版
社,2005.7
[2]章寒雁,杨瑞珍.数据挖掘技术在电子商务中的研究与应用[j].计算机与网络,2007
[3]周黎明,邱均平.基于网络的内容分析法[j].情报学报,2005 (5):594-599.。