基于Web数据挖掘的电子商务网站架构
电子商务网站的Web数据挖掘方案设计
为 （ Ｗｅ 即 ｂ服务器 日志文件 ） 对 其进行 模式 分析 ， ， 以筛选 出 关于查找兴趣 、 查找频 率等 相关 知识 ， 而改进 Ｗｅ 从 ｂ页 面的 结构和 内容 ， 改进服务 ， 提供 个性 化界 面 ， 而刺激顾 客 的购 从 买欲 。本文 是站 在企 业 的角度 ， 为其设 计一 个可 以改善 商业 效果 的方案 ， 因此将 Ｗｅ ｂ数据挖掘定义 为通过 采用数据 挖掘 技术 ， ｗｅ 从 ｂ数据 库以及 ｗｅ ｂ服务器 日志文件 中 ， 抽取感 兴 趣 的、 有用的模式和隐含信息 的过程 ， 其结 果可 以为企业的决 策提供参考 。其 中 ，过程” “ 一词非 常重要 ， 它不单单 是获得解 决方案 ， 还包含 了数据 的收集、 预处理 、 分析 、 型的形成 以及 模 对模 型的评 估 ， 且这个 过程 是不断 反复 的。它不 光是关联 规 则、 聚类分析 、 人工神经 网络等方 法 的随意应 用 ， 而是一 个经 过精心策 划、 深思熟虑 的 ， 决定什 么是最 有前景的一个过程 。
术 ， Ｗｅ 数 据库 中提 取所感兴趣 的信 息 ， 不 同角度分析 它们 ， 而有效 地利 用数据 库 中的 大量数据 ， 数据 坟 从 ｂ 从 从 将“ 墓” 转换成“ 知识金块” 。Ｗｅ 数 据挖 掘的 关键在 于如何 收集有 意义的原始数 据 ， ｂ 本文将 重点 阐述 如何进行 Ｗｅ ｂ数 据 挖掘 过程 中的数 据准备工作 。
维普资讯
计 算机科学 ２ ０ Ｖｏ． ４ 数 据 挖 掘 方 案 设 计
程 苗
（ Ｉ 学工 商管 理 学院 成都 ６ ０ １ ） 四川 大 １ ２ ５
基于Web挖掘的电子商务推荐系统应用研究
①将 电子商务 网站 的浏览者转变为 购买 者。 时客户 有
只是 看看网站的 内容 而没有购买 的意思 ． 推荐 系统 可
以帮客户 找到他 们感 兴趣 的 、 意买 的商 品 ； 提 高 愿 ② 电子商务网站的交叉销售 能力 基于用户 已经 购买 的 商 品， 客户 购买 一些 相关 的商 品 ； 提 高 客户 对 推荐 ③
与商务活 动相关联 的规则 或模式 ． 商务推荐活 动提 为 供基础 。商 务推荐应用是 商务推荐 分析活动 的延续 ． 即 以适 当的形式将商务 推荐分析 的结果展示 给用户 ． 从而有效地 开展商务推荐 活动
主动为客户做 出推荐 推荐 的形式包括 向客户推荐商 品． 提供个 性化 的商 品信息 。 其他客 户 的喜 恶等 。 及 并 且给出的推荐也是 实时更新 的 即当系统 中的产品库 和客户的兴趣等资料 发生改变 时 ． 出的推荐 信息也 给 会 自动改变 。广义而 言． 荐系统 使得 网站更具个 性 推 化（ 网站会调 整某些信息 以迎 合不 同的客户） 。总的来 说 ，电子商务推荐 系统 的作用 主要表现 在 ３个方面 ：
关 键 词 ：电 子 商 务 ：推 荐 系 统 ： ｅ Ｗ ｂ挖 掘
０ 引 言
基 于 Ｗｅ ｂ挖掘 的电子商 务推荐 系统 就是将 Ｗｅ ｂ
挖 掘 技 术 应 用 于 电子 商 务 领 域 的成 功 范 例 于 Ｗｅ 基 ｂ
２ Ｗｅ ｂ挖 掘 在 电子 商 务 推 荐 系统 的 应 用 框 架
电子 商务网站的忠诚度 推荐系统 可以提供符合 客户 个性化需 求的购物信息 ． 因此 能够吸引老 客户访 问网
站
｝基 金 资 助 ： 北 省 教 育 厅 科 学 技 术 研 究 项 目（ ２ ０ ２ ０ ６ 湖 Ｂ ０ ７ ５０ ） 收 稿 日期 ：０ ６ ０ － ８ 修 稿 日期 ：０ ７ ０ — ５ ２０ －６ ２ ２０— ７ ０
一种基于商务网站CRM的Web挖掘工具架构
Ｋ ｅ ｗｏｒ ｙ ｄｓ：ｄ ｔ ｎｎｇ；ｗｅ ｎｉ ａ ａ ｍｉ ｉ ｂ ｍｉ ｎｇ；ｃ ｍ ｍｅ ｃ ｂ ｏ ｒ ｅ ｗｅ
户关 系管理 中， 可发现许 多客 户获取 、 户保持 等方 面的有用信息 ， 客 有效地使 用这 些信 息可促进商务 网站 的发展 。 关键 词 ： 数据挖掘 ； ｂ数据挖掘 ； Ｗｅ 商务 网站
中 图 分 类 号 ：Ｐ ８ Ｔ １１ 文 献 标 实码 ： Ａ
Ａｎ Ａｐ ｏ ｃ ｓ ｄ ｏ ｍ ｍ ｅ ｃａ ｅ ｐｒ ａ ｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｏ ｒ ｉｌＷ ｂ ＣＲＭ ｅ ｉ ｎ Ｗ ｂ Ｍ ｎｉ ｇ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｗ ｅ ｎ ｎ ｓａ ｖ ｒ ｍｐ ｒ ｎ ｉ ｃ ｉｎ ｏ ｔ ｎ ｎ ｎ ｔｈ ｓａ ｗｉ ｅ ａ ｐ ｉａ ｉｎ ｂ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｅ ｙ ｉ ｏ ｔ ｔ ｒ ｔ ｆＤａａ ｍｉ ｉ ｇ ａ ｄ ｉ ａ ｄ ｐ ｌ ｔ ．Ｔ ｅ Ａ ｐ ｉａｉ ｎ ｏ ｂ Ｍｉ ｉ ｇ ａ ｄ ｅ ｏ ｃ ｏ ｈ ｐ ｌ ｔ ｆＷｅ ｎ ｎ ｇ ｃ ｏ ｉ ｌ ｍｅ ｔｉ ｏ ｍｐ ｅ ｎ ｎ ｃ ｍｍｅｃ ｂ ＲＭ ａ ｅ ｃ ｓ ｆ ｌｉｆ ｒ ｔ ｎ ｒ ｌｔｄ ｗ ｔ ｈ ｌ ｎ ｓ ｏ ｅｆｃ ｕ ｌ ｓ ｈ ｓｉ ｏｍａｉ ｎ ｗ ｌ ｒ ｅ Ｗｅ ｇ Ｃ ｃ ｎ ｇ ｔｍｕ ｈ ｕ ｅｕ ｎ ｏ ｍａｉ ｅａｅ ｉ ｔｅ ｃ ｉ ｔ ．Ｔ ｆ ｔ ａ ｌ ｕ ｅ ｔｉ ｎ ｒ ｔ ｉ ｏ ｈ ｅ ｅ ｙ ｆ ｏ ｌ
１ ．Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 概 述
１ １Ｗｅ ． ｂ数据挖 掘的定义
基于web日志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
基于 ｗ ｂ日 ｅ 志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
李 孟 （ 北 工程 大 学信 息 与 电 气 工程 学院 ， 北 邯 郸 ０ ６０ ） 河 河 ５ ０ ０
摘 要 ： 电子 商务平 台运营过程 中， 在 形成 了海量 ｗｅ ｂ日志信 息， 如何运 用数据挖掘技术挖掘有价值的信息用于电子 商务 平台的优 化 对 商 家 来说 非 常 重要 ， 里将 进 行 研 究 Ｏ 这 ｆ 关键 词 ： 子 商务 ； 据 挖 掘 ； ｂ 日志 电 数 ｗｅ １ 电子商务及 电子商务网站 电子商务 就是在 网上开展 的商务活动 ， 它作为一种新兴 的 经济形式随着 网络 的普及而得 以迅速发展 。电子商务网站则是 电子商务进行网上交易活动的重要载体 ， 电子商务 网站按交易 模式可 以分为 Ｂ Ｃ，２ ， ２ ２ Ｂ Ｂ Ｃ Ｃ及 Ｂ Ｇ等几种类别 ， ２ 而无论哪种 类别的电子商务 网站 ，在网上运营过程 中都会 形成 大量 的 ｗ ｂ ｅ 日志信 息 ， 而对这些 ｗ ｂ日志信息进行数据挖 掘 ， 对商家运 ｅ 将 营好电子商务 网站起着非常重要 的作用。 ２ 数 据 挖 掘 及 ｗｅ ｂ日志挖 掘
一
１ １ ９１ ０２ 一 一 『ｌ ａ ／０ １ ： ：１ ５ ． ． ．７ ９ ９ ０ ／ ｎ １ ： ０ ２ Ｊ ２ １ ３ ７
—
００］ ６ ０
“ Ｅ ／ｂｃｓ ｂｃｌ ｅｔ ｔ ｌ Ｈ Ｆ／．” Ｇ Ｔ－ ａｕｌ ／ ｓ ｅ． ｍ Ｔ Ｐ１ ａ ｅｈ ｈ ０
２０ ２２ ０ １ ０ ７
一
作者简介 ： 李孟， 河北工程 大学信息与电气工程学院计算机技 术专业研 究生。
信 息 产 业
・０ ・ １５
接应用 ， 改变 网站的布局及进行个性化设计等 。 ３２ｗ ｂ日志记 录的内容分析 ． ｅ ｗ ｂ日志记录共包含 ７个字段 ，下面我们通 过 ｅ 个典型的 ｗ ｂ日志记 录对其进行说明。 ｅ 例如一个 典型的 ｗ ｂ日志记录如下 ： ｅ
一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统
一种基于Ｗｅｂ数据挖掘的电子商务推荐系统摘要：在对Web数据挖掘技术和电子商务推荐系统进行研究生的基础上，设计和提出了一种基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统。
该系统根据电子商务网站的基本特征，设计了用户当前兴趣表示方法和推荐算法，由于结合了Web 使用挖掘和Web内容挖掘为顾客提供个性化推荐服务，从而较大提高了系统的推荐精确度，在实际应用中取得了较好的推荐效果。
关键词：电子商务；Web使用挖掘；Web内容挖掘；个性化推荐中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)16-31046-02An E-commerce Recommendation System Based on Web Data MiningXIAN Xue-feng,YANG Yuan-feng(Department of Computer Enginner,Suzhou V ocational University,Suzhou 215104,China)Abstract:After studying the Data Mining technique and the E-commerce Recommender System,this paper designs and present a E-commerce recommender system based on the Web data mining.This system designs the method of figure currentclient interests and recommendation algorithm based on character of E-commerce..it combines Web usage mining and Web content mining offer personal recommendation service for client,and therefore greatly promotes the precision of the system and achieves good recommending result in its application.Key words:e-commerce;Web usage mining;Web content mining;personal recommendation1 引言电子商务推荐系统[1]，就是向客户推荐商品或者提供信息来引导客户购买商品。
Web结构挖掘在电子商务网站结构优化中的应用
Ｗｅ ｔ ｃｕ ｎ ｇ ｂ Ｓｒ ｔ ｅ Ｍｉｉ ）及 Ｗｅ 用法挖掘 （ ｂ Ｕａ ｅＭｉｉ ） ｕ ｒ ｎ ｂ Ｗｅ ｓｇ ｎｎ 。 提供页面的重要性所决定 即当前页面的重要性主要 由其他页面 ｇ 其 中Ｗｅ ｂ结构挖掘是对 Ｗｅ ｂ的链接结构进行分析 ．以对超链接 的重 要 性 来 决 定 ＰｇＲ ｎ 算 法就 是 从 链 接 结 构 中获 取 网 页 的 重 ａｅ ａｋ 分析来评估 Ｗｅ ｂ资源 从而发现 有用模式 ，提高搜 索质量及提 要 性 。
高 网站 被 抓 取 的 可 能 性 。Ｗ ｅ 结 构 包 括 不 同 网 页之 间 的超 链 接 结 ｂ 简 单 Ｐｇ Ｒｎ 算 法 描 述 如 下 ： ａｅａｋ
Ｐ｛ 只 Ａ）： （ ）／ Ｎ ｑ ｄ （Ｒ Ｔ ） ｃ（ １ 。 ． ．＋ Ｐ （ｎ ／ １ ｄ ‘ － Ｐ （ １ ／ Ｔ ）７ － Ｒ Ｔ ）
构和网页内部用 Ｈ ＭＬ ＭＬ 丁 ，Ｘ 表示的树形结构 ，以及文档 Ｕ Ｌ中 Ｒ 的信息 ， ｂ Ｗｅ 结构挖掘是从 Ｗｅ 结构 中推 导知识 ，即对 Ｗｅ 文档 ｂ ｂ 的结构进行挖掘 ， 挖掘 Ｗｅ 潜在的链接结构模式 ， ｂ 通过分析网页 间链接数量及对象来建立 网站 自身 的链接结 构模 式。 ｗｅ 结构挖掘 的基本思想是 将Ｗｅ 看成是一个 巨大的以Ｗｅ ｂ ｂ ｂ
ａｅ ａｋ ＩＳ算法。 站 的结构不 同，即使 内容相 同．外观相 同的网站 在 常用搜索引 ＰｇＲｎ 算法及 ＨＴ
擎 中的排名也会不同。网站结构是否合理 会影 响到搜 索引擎在网
基于Web的数据挖掘技术在电子商务中应用探讨
子 商务 的角度 出发 ， 运 用 Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘技 术 ， 挖 掘 出 息 ，从 数 据 库 角 度 来 看 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 的任 务 是 对 有 价值 的模 式 和 隐藏 的信 息 ， 为 企业 更 有效 地确 认 目 Ｗｅ ｂ上 的数据 进 行 集成 和 建模 ， 以支 持对 Ｗｅ ｂ数据 标市 场 、 改进 决策 、 获得 更 大 的竞争优 势提 供 帮助 。
发展 ， 电 商企 业 的竞 争 达 到 白 日化 ， 对 用 户 的争 夺 至
关 重要 ， 谁 能更 好 地 掌握用 户 需 要并 能 根据 用 户 喜好 的信 息 ， 从 资源 查 找的 角度来 看 Ｗｅ ｂ内容挖 掘 的任 务
提供 个 性化 的服 务谁 就能 在激 烈 的竞争 中胜 出。从 电 是 从用 户 角 度 出发 提 高信 息 质 量 和 帮助 用 户 过 滤信
・
数据 间 的有价 值 的信 息 。 结 果 的表 达 与 解 释 就 是 对 数据 挖 掘 所 发现 的模
１ ３ ０ ・ 福建电脑 Ｉ ２ ｏ １ ３ 年 第１ ０ ￣ Ｊ ］
一
煎… ～ 堡～ … … 皇… ～ 壁
式 的非平 凡过 程 。是指 从数 据源 中探 寻有 用 的模式 或 达 与解 释三 个 步骤 。 括机 器 学 习 、 统计 、 数据库、 人工智能 、 信 息检 索 和 可 先 要 从数 据库 中抽 取 数据 ，这些 数 据包 括 商 品页 面 、
用 户 评价 、用 户 的购 买记 录 和浏 览 搜索 记 录 等等 ， 然
知识 的 过程 。数 据挖 掘 是 一 门多 学科 交 叉 的学 问， 包
视化 。
３电子商务 系统 中 Ｗｅ ｂ数据挖 掘 的实 现 ３ ． １电子商 务系统 中 Ｗｅ ｂ数据挖 掘 的过程
基于Web数据挖掘的电子商务网站个性化服务的研究
以便 针对 客 户进 行 个 性 化 服 务 。 由 于 电子 商 务 网站 信 息 份、 职业 、 位 等 个 人 特 点 ， 及 顾 客 的 购 买 行 为 和 购 买 偏 好 等 场 信 息 ． 品 以 因素 ， 因人 而 异 地 提 供 独特 的 产 品和 针 对 性 服 务 。 一 般 来 说 ． 网 的特 殊 性 ． ｂ数 据 挖 掘 与 传 统 的数 据 挖 掘 相 比 又 增 添 了 新 的 Ｗｅ Ｗｅ ｂ文 档 。 每个 上 用 户 在 电 子 商 务 网 站 中实 现 交 易 要 经 历 确 认 需 求 、 集 信 息 、 特 质 首 先 ． ｂ挖 掘 的 对 象 是 大 量 异 质 分 布 的 Ｗｅ 收 Ｗｅ 评 价解 决 方 案 和 购 买 ４个 阶 段 。 业 利 用 Ｗｅ 数 据挖 掘技 术 ． 企 ｂ 查 数 据 源 都 是 异 构 的 ；其 次 ． ｂ文 档 本 身是 半 结 构 或 无 结 构 的 ，
２ １ 年 ４月 ０１
中 国 管 理 信 息 化
Ｃｈ ｎ ａ ａ ｅ ｎ ｎｏ ｍａ ｉｎ ｚ ｔ ｎ ｉ ａＭ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｆ ｒ ｔ ｉａ ｉ Ｉ ｏ ｏ
Ａｐ ． ２ １ ｒ ， ０１
第 １ ４卷第 ８期
Ｖｏ 。４． ， Ｊ１ Ｎｏ ８
基 于 Ｗｅ ｂ数据挖掘 的 电子 商务 网站个性化服务 的研究
讲师 。
服务信息 ， 即记 录 用 户 的使 用 行 为 、 惯 、 好 和特 点 的信 息 。 因 习 偏
此 。 用 户 需 求 、 趣 、 好 的 了解 和 获 取 是 针 对 用 户 进 行 个 性 化 对 兴 爱
争 更加 激 烈 为 了不 断 提 升 企 业 的 竞 争 力 ， 业 决 策 者 会 想 方 设 但 又 是 潜 在 有 用 的 信 息 和 知 识 子 商 务 网 站 中 的 数 据 挖 掘 是数 企 电 法 搭 建 出 有 创 新 性 的 、竞 争 力 强 的 、个 性 化 的 电子 商 务 网 络 平 据 挖 掘 在 电子 商 务 网站 产 品信 息 处 理 领 域 的应 用 。 具 体 来 说 ． 是 台 ． 是电子商务的个性化服务体系应运而生。 于 电子商务个性 化服务 是指企 业根 据每一 位顾 客的年 龄 、 身 利 用 数 据 挖 掘 技 术 对 网络 中 的客 户 访 问信 息 进 行 挖 掘 ． 到 客 户 得 的浏 览 行 为 和 访 问 模 式 ． 而 发 现 客 户 的兴 趣 、 击 ， 中 国 出 口快 速 下 降 。 中 国 政 府 迅 速 做 出决 ２ 电 子 商 务 网 站 个 性 化 服 务 体 系 中的 数 据 挖 掘
基于Web标准的电子商务网站网页设计与制作
１ 电子 商务 网站 网 页设计
电子 商 务 网 站 是 基 于 互 联 网 ， 以交 易 双 方 为 主
息以快捷、 方便 的方式传达给受众。据统计 ， 前 国 目 内网页设计从业人员已达 ３０万之众 ， ０ 专业从事网页 设 计 的公 司 、 工作 室 也 有 十几 万 个 ， 间涌 现 出了许 其 多优秀的网页设计作品。但是由于网页设计的发展 在国内仅有不到二十年的时间 ， 整体上讲还不 成 从 熟， 存在着许多弊病 ， 如网页结构形式 单一、 内容 空 洞 、 面混乱等 问题 。 页
Ｚ ｈ —ｉ ＨＵ Ｓ ｕ ｑｎ ，Ｗ Ｅ ｅ ，Ｚ ＩＷ ｉ ＨＡＮＧ Ｊａｍｅ ｇ ｉ— ｎ 。
（ ． ｏ ｌＣｌ ｇ ， ｅ ｉｇＵ ｉ ｎｖｒｔ， ｅ ｉｇ１０ １ ， ｈ ａ １Ｎ ｒ ｏｅｅ Ｂ ｉｎ ｎｏ Ｕ ｉ ｓｙ Ｂ ｉｎ ００ Ｃ ｉ ； ｍａ ｌ ｊ ｎ ｅｉ ｊ １ ｎ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｗ ｉ ｅｐ ｐ ｌｒ ｎ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆ ｈ ｅｗ ｒ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔ ｏ ｕａｉ ａ ｄｄ ｖｌｐ ｎ ｅｎ ｔｏｋ，Ｗｅ ａｅｌｙ ｕ ｎ ｔｌ ｅ ｏ ｏ ｌｘｍｏｅａ ｄｍｏｅ ｈ ｈ ｙ ｔ ｏｔ ｂｐ ｇ ｏ ｔ ｄｓ ｅｂ ｃ ｍｅｃｍｐｅ ｒ ｎ ｒ．Ｅｓ ｅ ａ ａ ｙ ｐ—
０ 引 言
伴 随着互 联 网的迅 速推广 ， 愈来 愈 多 的人 得益 于 网络 的发展 和壮大 ， 网络 以其特 殊 的方式 极 大地改 变 着人 们 的生活 方式 。 网页设 计 随着 网络 的发 展 而逐 渐受 到人们 的重 视 ， 它本 身 以 网络 为 载体 ， 各种 信 把
中 图 分 类 号 ：Ｐ９ Ｔ ３３ 文献标识码 ： Ａ ｄ ｉ １ ．９ ９ｊｉ ｎ １０ －４ ５２ １． ３０ ８ ｏ： ０ ３６ ／． ｓ．０６２７ ．０２ ０ ．２ ｓ
电子商务网站的Web数据挖掘系统设计
行 为数 据 给企业 提供 了丰 富 的信 息 ，这些 数据 中隐藏 着 客 户 的商 务行 为模 式 ．对 这些 数 据 进 行 挖 掘 ，可 以
找 出这 些 隐藏 的模式 ，企业 用 户可 以根据 挖掘 的 结果 提 出针对 性 的商 务计 划 或 者 对 网站 进 行改 进 ，以推 出 个 性 化 的页面 ， 又将 促 进 电子商 务更 好 地 以客 户为 中心 进 行运 转 ． 这
摘 要 ：在分 析 了电 子 商 务 网站 Ｗ ｅ ｂ数 据 源 及 其 挖 掘 任 务 基 础 上 ， 计 了一 种 电 子 商 务 网 站 的 Ｗ ｅ 设 ｂ数 据 挖 掘 系 统 模 型 ， 细 阐述 了模 型 的 数 据 挖 掘 过 程 与 关 键 技 术 ． 详 关 键 词 ：数 据 挖 掘 ； ｅ Ｗ ｂ挖 掘 ； 子 商 务 ；划 分 电
２０ ０ ７年 ８月
Ａｕ ｇ． ２ ７ ００
文 章 编 号 ： １ ０ —５ ７ （ ０ ７ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ４ １ ２ ０ ） ４— １ ３— ４
电子 商 务 网站 的 Ｗ ｅ ｂ数 据 挖 掘 系统 设 计
李 献 礼
长 江 师 范 学 院 教 育 技 术 与 信 息 中心 ， 庆 ４ ８ ０ 重 ０ ０３
此 确定 下述 的挖掘 的任 务．
１ ）通 过对 这 些数 据 的挖 掘 ，得 到用 户 的商务 行 为模 式 的分 类 ， 根据 分类 来 预测 用 户 的行 为 ，根 据这 并
些 预测 给 每个 用户 相应 的个 性 化 网页．
２ ）通过 挖掘 ，我们 可 以分析 到 网站 的各 功 能模 块 的访 问频 率 与顺 序 ，根 据这 些结 果对 网站结 构进 行调 整 ， 高 客户访 问 的效 率． 提
浅析基于Web数据挖掘的电子商务网站架构
69APPLIED RESEARCH摘要：Web 挖掘是一项综合技术，涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。
Web 数据挖掘是数据挖掘领域的一个新的研究方向。
本文主要介绍了数据挖掘技术在电子商务网站方面的应用，提出了构建一个面向数据挖掘的电子商务网站体系架构。
关键词：web 挖掘，电子商务，网站架构1、引言电子商务是指个人或企业通过Internet，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务活动，包括财产清算、广告、分销及支付货物和服务。
目前已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购、网上银行、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。
尽管电子商务还处于襁褓，然而它正以其成本低廉、方便、快捷、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。
随着Internet 的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂。
而企业如何对电子商务信息进行有效组织利用，使客户能够从大量繁杂的数据中找出真正有价值的信息和知识，是电子商务平台要迫切解决的焦点问题。
将数据挖掘的思想和方法应用到电子商务中，解决个性化电子商务的实现，从而形成了Web 数据挖掘。
Web 数据挖掘是数据挖掘领域的一个新的研究方向。
2、web 数据挖掘技术在电子商务中应用Web 挖掘就是从大量的web 文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现蕴涵的、未知的、有应用价值的有用模式和隐藏信息。
运用web 数据挖掘技术对站点上的各种数据源进行一定程度的挖掘，找到相关的一些知识模式，用来指导站点人员更好地运作站点和向客户提供更好的服务。
一般运用Web 数据挖掘浅析基于Web 数据挖掘的电子商务网站架构文／杜芳芳可以在站点上挖掘出来的知识模式有以下几个：1.路径分析它可以被用于判定在一个Web 站点中最频繁访问的路径。
还有一些其他的有关路径的信息通过路径分析可以得出。
2.关联规则的发现运用在Web 挖掘环境中的关联规则是指发现用户会话中经常被用户一起访问的页面集合。
利用WEB挖掘技术构建智能化电子商务站点
（） ３ 管理员指导模 块 管理 员指导模块 自 发现 站点 设计的不合理之处。站点的拓扑结 动
构反映了设计者 的思想 ，而模式库 中的用 户访问模式代表 了大多数用 户的行为 ， 这两者之间的差异就是站点设 计的不合 理之处 。 管理员指导 模块 的任 务是根据用户对站点 的访 问情况 ， 照站点的拓扑结构 ， 对 从中 寻找站点设计的不合理之处 ， 提醒站点 ， 管理 员修正 。 面 向 Ｗｅ 挖掘技术的智能 Ｗｅ 站点 的体系结构如图 ２ ｂ ｂ 所示
设计 时已经把 主题信息写入 ｍ ｔ字段 。这样我们通过遍历 网站 的所有 ｅ ａ 页面， 搜索 当前 页面 的主题 以及关键 字 ， 通过聚类算法对所有页面主题 信息进行 聚类保存 ， 以便为 网页相似和后面的个性化推荐 提供依据 。 譬
如说将新 闻 、 系别 、 爱好等 内容 的网页进行聚类。 对站 内 日志文件进行预处理 ， 转换如表 ｌ 所示 形式 表 １数据清理后 的数据库 表形式 图１ ｅ ｂ挖掘分类 本文提 出的智能 化电子 商务系 统是 以 ｗ ｂ ｅ 挖掘 技术 为基础实 现
３ 智 能 化站 点 结构 分 析 、
２ｏ 一 ０ ２ ０ ：０ ０ ２８５ ． ２２ ｏ ４ ｌ－ ２ ９ Ｏ ：７ ｌ ． １ ． ７７
２ ０ －１ — ２ ｌ ０１ ２ １ ２．６－８ ８ ０ ４ ０ ２ ０： ： ４ ７ １ ３ ． ０
２Ｈ ００ ４一ｌ － ２ ｌ ０ｌ ４ ｌ ２．６－８ ８ ０ ２ ０： ： ０ ７ １ ３ ．０
科技信息 ．
计算机 与网络
利用 Ｗ Ｅ Ｂ挖 掘技市构建 智雒化 电子商务站点
私 立 华联 学院 秋 彦 芳
［ 摘 要 ］ ｗｅ 以 ｂ挖掘和 网页信息聚类为基础， 来构建智能化 电子 商务站点 ； 而在 商务活动 中根据访 问用户 的特征和访 问习惯 ， 从 发 现其 中蕴含 的知识 ， 提取 出用户的兴趣爱好 ， 而开发 用户喜好 的界 面， 进 掌握商务活动先机。 ［ 键 词 ］ ｂ挖 掘 日志 挖 掘 智 能 化 站 点 关 ｗｅ
基于数据挖掘的在线购物网站设计与构建
基于数据挖掘的在线购物网站设计与构建在线购物网站的设计与构建一直是许多企业和企业家关注的焦点。
随着数据挖掘技术的发展和应用范围的扩大，基于数据挖掘的在线购物网站设计和构建也成为了当下的热点话题。
在本文中，我将介绍基于数据挖掘的在线购物网站设计和构建的关键要点和步骤。
首先，要设计和构建一个成功的基于数据挖掘的在线购物网站，我们需要明确我们的目标和目标用户。
我们需要深入了解用户的需求和偏好，以便在设计中考虑到他们的需求，并提供个性化的推荐和服务。
通过数据挖掘技术，我们可以分析用户的购买历史，浏览记录和其他相关数据，从而理解他们的购物习惯和偏好，从而提供更准确和有针对性的推荐和建议。
接下来，我们需要考虑在线购物网站的界面设计和用户体验。
一个直观，易于使用和吸引用户的界面对于一个成功的在线购物网站至关重要。
在设计界面时，我们需要考虑到用户的习惯和审美，尽量简化购物过程，提供直观明了的搜索和筛选功能，并提供详细和清晰的产品信息。
此外，一个快速加载和稳定的网站性能也是用户体验的重要部分。
通过数据挖掘技术，我们可以分析用户的关键操作和行为，优化网站的加载速度和性能。
在基于数据挖掘的在线购物网站中，个性化推荐是一个重要的功能。
通过收集和分析用户的数据，我们可以为用户提供个性化的产品推荐和广告。
例如，我们可以根据用户的购买历史和浏览记录，向他们推荐相似的产品或品牌，或者根据用户的兴趣爱好和偏好，为他们推荐相关的产品和服务。
个性化推荐不仅可以提高用户的购物体验，还可以增加网站的销售量和用户粘性。
此外，数据挖掘技术还可以在市场营销和销售方面发挥重要作用。
通过分析产品的销售数据和用户行为，我们可以了解产品的市场需求和用户偏好，制定更有效的营销策略和销售计划。
例如，我们可以根据数据分析结果调整产品定价，制定促销活动和优惠策略，提高销售量和利润。
数据挖掘技术还可以帮助我们预测市场趋势和消费者行为，为企业决策提供依据。
为了实现以上功能，我们需要收集和整理大量的数据，并建立相应的数据仓库和数据库。
电子商务网站的平台架构(二)
电子商务网站的平台架构（二）引言概述：电子商务网站是当今商业领域中的重要一环。
本文将继续探讨电子商务网站的平台架构，着重介绍其技术基础、核心模块、数据管理、安全性和可拓展性等方面的内容。
正文内容：一、技术基础1. 服务器选择：选择适合企业规模的服务器，考虑服务器的性能、稳定性和扩展性。
2. 数据库管理系统：选择合适的数据库管理系统，如MySQL、Oracle等，用于处理大量和复杂的数据。
3. Web服务器：选择能够稳定运行、支持多线程和高并发的Web服务器，如Apache、Nginx等。
4. 编程语言：选择适合电子商务网站开发的编程语言，如Java、PHP、Python等。
二、核心模块1. 用户管理模块：包括注册、登录、用户信息管理等功能，确保用户的权限和安全性。
2. 商品管理模块：包括商品分类、商品展示、商品搜索等功能，方便用户快速定位所需商品。
3. 订单管理模块：包括下单、付款、发货等功能，确保订单的准确处理和及时交付。
4. 购物车模块：保存用户选择的商品，支持加入、删除、修改购物车中的商品。
5. 支付模块：与第三方支付平台进行对接，提供安全、便捷的支付方式。
三、数据管理1. 数据库设计：根据业务需求设计合理的数据库结构，包括表的关系、字段的约束等。
2. 数据备份与恢复：定期对数据库进行备份，以防数据丢失，同时建立快速恢复机制。
3. 数据缓存：使用缓存技术提高网站的访问速度，减轻数据库负载。
4. 数据统计与分析：通过对用户行为和交易数据进行分析，掌握用户喜好和行为模式，为网站提供改进策略。
四、安全性1. 网络安全防护：建立防火墙、入侵检测和防御系统，确保网站的网络安全。
2. 用户信息安全：对用户的个人信息进行加密存储和传输，防止泄露和盗用。
3. 支付安全：与第三方支付平台进行合作，通过支付系统的安全机制保护用户的支付信息。
4. 网站访问控制：设置合适的权限和访问控制策略，限制非法访问和操作。
基于Web使用挖掘的企业电子商务平台研究
基于Web使用挖掘的企业电子商务平台研究介绍随着互联网技术的发展和普及，电子商务在企业中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地满足企业电子商务的需求，研究人员和开发人员致力于开发基于Web的企业电子商务平台。
本文将探讨基于Web使用挖掘的企业电子商务平台的研究。
挖掘技术在企业电子商务平台中的应用挖掘技术在企业电子商务平台中扮演着重要的角色。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以获得有价值的信息和洞察力，从而为决策提供依据，并优化电子商务平台的性能。
以下是挖掘技术在企业电子商务平台中的几个重要应用：用户行为分析通过分析用户在电子商务平台上的行为，企业可以了解用户的兴趣、偏好和购买习惯。
通过挖掘用户行为数据，企业可以为用户提供个性化的推荐和服务，提高用户体验和满意度。
同时，这些数据也可以用于市场营销和产品策划，帮助企业做出更明智的决策。
产品销售预测通过对历史销售数据和市场趋势的挖掘，企业可以预测产品的销售量和趋势。
这些预测可以帮助企业合理安排生产和库存，减少过剩和缺货的情况，提高供应链的效率。
同时，通过预测产品销售，企业还可以优化定价和促销策略，提高销售收入。
识别欺诈行为在企业电子商务平台上，由于交易的虚拟性和匿名性，欺诈行为时有发生。
通过挖掘用户行为数据和交易记录，企业可以识别潜在的欺诈行为，采取相应的防范措施，保护企业和用户的利益。
客户细分和定制化通过对用户行为和属性的挖掘，企业可以将用户分为不同的细分群体，并根据不同群体的需求提供定制化的产品和服务。
这样可以提高市场覆盖率和销售额，同时也提高了用户的满意度和忠诚度。
基于Web的企业电子商务平台的架构基于Web的企业电子商务平台通常由以下几个核心组件构成：前端界面前端界面是用户与企业电子商务平台交互的窗口。
通过前端界面，用户可以浏览产品、下单购买、查看订单等。
一个好的前端界面应该易于使用、美观大方，同时也要考虑不同终端的兼容性。
后端系统后端系统是企业电子商务平台的核心。
基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用
基于Ｗｅｂ的数据挖掘在电子商务中的应用本文探讨了Web数据挖掘在电子商务智能搜索引擎和客户关系管理等方面的应用，利用Web挖掘技术对电子商务中的大量信息进行分析和推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户行为，为企业的决策者调整市场策略、做出正确的决策、减少风险、获得竞争优势提供帮助。
标签：Web数据挖掘电子商务搜索引擎客户关系一、引言目前，如何对网络上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。
迅速发展的基于Web的数据挖掘技术，为解决电子商务所面临的问题提供了有效途径。
二、Web数据挖掘能够获取的知识模式运用Web数据挖掘技术能够对电子商务站点上的各种数据源进行挖掘，找到相关的一些知识模式，以指导站点人员更好地运作站点和向客户提供更好的服务。
一般运用Web数据挖掘可以挖掘出来的知识模式有以下几个。
1.路径分析它可以被用于判定在一个Web站点中最频繁访问的路径。
通过路径分析，可以得到重要的页面，可以改进页面及网站结构的设计。
2.关联规则的发现在电子商务中关联规则的发现可以找到客户对网站上各种文件之间访问的相互关系，可以找到用户访问的页面与页面之间的相关性和购买商品间的相关性。
利用这些相关性，可以更好的组织站点的内容，实施有效的市场策略，增加交叉销售量，同时还可以减少用户过滤信息的负担。
3.序列模式的发现序列模式的发现就是在时间戳有序的事务集中，找到那些“一些项跟随另一项”的内部事务模式。
它能够便于进行电子商务的组织预测客户的访问模式，对客户开展有针对性的广告服务。
通过系列模式的发现，能够在服务器方选择有针对性地页面，以满足访问者的特定要求。
4.分类和预测分类发现就是给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这个描述可以用来分类新的项。
分类的目的是通过构造分类模型或分类器，把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，以便用于预测;也就是利用历史数据记录自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测，进行适合某一类客户的商务活动。
电子商务网站的Web数据挖掘方案设计
电子商务网站的Web数据挖掘方案设计
程苗
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2007(034)008
【摘要】没有有效的数据管理和分析工具, Web上日益增长的海量数据将变成"数据坟墓".本文运用数据挖掘技术,从Web数据库中提取所感兴趣的信息,从不同角度分析它们,从而有效地利用数据库中的大量数据,将"数据坟墓"转换成"知识金块".Web数据挖掘的关键在于如何收集有意义的原始数据,本文将重点阐述如何进行Web数据挖掘过程中的数据准备工作.
【总页数】3页(P168-170)
【作者】程苗
【作者单位】四川大学工商管理学院,成都610215
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.电子商务网站规划与管理教学实验方案设计 [J], 胡蓉;宋文官
2.基于Web数据挖掘的电子商务网站个性化服务的研究 [J], 申云凤
3.电子商务网站的Web数据挖掘系统设计 [J], 李献礼
4.浅析基于Web数据挖掘的电子商务网站架构 [J], 杜芳芳
5.基于B2C电子商务网站品牌研究
——以当当网B2C电子商务网站品牌为例 [J], 毕玉
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用论文
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用论文Web数据挖掘技术在电子商务中的应用论文电子商务的迅猛发展产生了海量的Web数据，从电子商务的大数据中发现潜在的、有用的知识和信息，是电子商务健康发展的需要。
在电子商务中应用Web数据挖掘技术，可实现从电子商务的Web文档和Web活动中抽取出隐藏的有用模式。
本文通过介绍Web数据挖掘技术，分析其在电子商务中的挖掘流程，对其在电子商务中的具体应用进行了探讨。
0 引言我国电子商务交易量增长迅猛，电子商务平台和网站越来越多，数据呈现爆炸式增长。
面对海量的Web数据，对企业而言，构建良好的客户管理关系，吸引新客户留住老客户，发现顾客潜在的购买兴趣等都成为了企业要关注的问题。
对用户而言，如何从爆炸式的大数据中发现与自己相关的信息存在一定的难度。
数据挖掘技术是一种从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、模糊的数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的，但又具有潜在价值的信息和知识的技术[1-2]。
在电子商务中应用数据挖掘技术，从已有的信息数据中挖掘出潜在的有用的信息，已成为人们关注和研究的热点。
1 Web数据挖掘Web数据挖掘是将传统的数据挖掘思想和技术应用于Web环境中，从Web文档集和Web活动中抽取出感兴趣、潜在的、有用的模式和知识的过程。
Web数据挖掘根据Web信息不同可以分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面。
Web内容挖掘是从文档内容或其描述中直接抽取有用信息的过程，通过对文本内容的检索，获取和提炼知识和信息。
用于Web内容挖掘的数据既有无结构的自由文本，也有网民留言、帖子、中文微博等半结构化的信息和来自于数据库的结构数据。
所以Web内容挖掘需要从Web页面及后台数据库中开展挖掘任务，从大量元数据、文本、视频、音频等网络数据集中找到特定的信息[2]。
Web结构挖掘是从Web组织结构和链接中推导知识，对页面进行分类、聚类，提高检索效率和找出权威页面，目的是发现页面的`内部结构和文档间的结构，利用这些结构蕴含的信息帮助发现有用的知识和模式。
分析电子商务网站数据挖掘系统数据模型
分析电子商务网站数据挖掘系统数据模型分析电子商务网站数据挖掘系统数据模型一、如何让浏览网站的客户更多的下单?只有一个办法，把更多的这个客户感兴趣的商品放在他的面前。
1，假设一，相同类别的客户关注相同的产品2，假设二，同类别客户的购买记录对于该类别的其他客户非常有推荐意义3，在亚马逊网站当你看某种商品的时候，旁边会显示相关产品，比如你浏览php的书，亚马逊在旁边会推荐mysql的书。
这个是一个非常好的匹配。
4，对于想学php的这一类人来说，多数人都会学mysql。
这是一个可以提高销量的绝妙的显示。
为什么会这样显示?因为亚马逊通过数据挖掘系统记录了客户的浏览和购买过程。
在数据挖掘数据库中记录着，客户当他买php书的时候，他同时买的商品中，mysql书的参数最高。
相同类型的客户具有近似的购买习惯。
当我们把同类客户购买的商品放在这一类其他客户面前的时候，我们就缩小了这个客户的选择商品的数量节省客户的购买时间和购买成本，从而帮助客户做选择。
二、记录客户的浏览内容，记录客户的购买产品的相关性，只有电子商务网站才可以做到。
1，如果建材超市也要这样做的话，他就要派一个销售人员赔客户逛店门，这个是不可能的。
2，从这一点上，电子商务网站可以战胜传统卖场，这个是电子商务网站所独有的.竞争优势。
三、电子商务数据挖掘系统数据库结构、功能、数据流。
1，记录客户浏览情况数据库 (A数据库)客户代码：记录客户编号客户浏览商品代码：时间：是否处理标志：这个数据库记录客户的浏览过程，客户每浏览一个商品，就在数据库中增加一条记录2，记录客户购买情况数据库 (B数据库)客户代码：客户购买商品代码：时间：是否处理标志这个数据库记录客户的购买过程，客户每购买一个商品，就在数据库中增加一条记录3，商品关联参数数据库(C数据库)，这个数据记录商品之间的关系商品代码：关联商品代码：浏览参数：购买参数：排名参数：数据写入过程C数据库的数据来源全部是对A和B数据库计算的结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
南昌工程学院毕业设计(论文)工商管理系电子商务专业毕业设计（论文）题目基于Web数据挖掘的电子商务网站架构学生姓名班级学号2009010330指导教师张增敏完成日期2012 年6月9 日基于Web数据挖掘的电子商务网站架构Ecommerce site architecture of date mining based on Web毕业设计（论文） 18 页表格个图表 1 幅目录目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)1.1 研究背景 (2)1.2 国内外研究现状 (2)1.3研究目的和意义 (3)第二章电子商务网站概述 (5)2.1 电子商务概述 (5)2.2 电子商务网站概述 (6)2.2 基于web数据挖掘的电子商务网站概述 (7)第三章基于web数据挖掘的电子商务网站分析 (8)3.1 网站系统组成及运行平台分析 (8)3.2 软件平台及应用软件设计分析 (9)3.3 网站内部及外部环境分析 (10)第四章基于web数据挖掘的电子商务网站架构 (11)4.1网站建设前期工作 (11)4.2 基于web数据挖掘技术的研究 (11)4.3 基于web数据挖掘技术在网站建设中的研究流程 (12)结论与展望 (14)参考文献 (15)致谢 (16)摘要在全球经济低迷的大环境下，很多生产型企业变得更加艰难，服务行业也跟在后面沉默是金。
最近许多网站业绩因为广告大幅下滑，在经济危机的今天，纷纷进军电子商务，开辟新的增长极，挖掘赢利点，力求渡过金融危机。
未来的电子商务一定是中国互联网的最主流应用。
阿里巴巴、淘宝、易趣很大程度上代替了传统的商场与商贸公司，传统的行业许多都可以通过互联网来进行商务拓展，垂直B2C的发展越来越好，红孩子正发展成为母婴用户的虚拟商场，当当、卓越已成为主流的图书销售渠道之一，化妆品电子商务、手机电子商务、3C产品电子商务等发展越来越迅猛,连国内分类信息巨头58同城，赶集网等也正筹划或已经进入电子商务领域。
这样电子商务网站建设变的尤为重要。
通过对目前国内电子商务网站建设技术的调研分析，结合Web数据挖掘的发展趋势，在阐述基于Web电子商务网站建设过程的基础之上，把Web数据挖掘应用到国内电子商务网站架构系统中，形成基于Web数据挖掘的电子商务网站架构模型。
关键词： web数据挖掘电子商务网站架构AbstractUnder the global economic downturn environment, many production-oriented enterprises to become more difficult, the service industry has also become slicen. Recently many websites have fallen sharply because advertisers, in the economic crisis today, they wants to moving into electronic commerce, and open up new growth pole, mining profit point, strive to tide over the financial crisis. The future of e-commerce must be the most mainstream applications of the Chinese Internet. Alibaba, Taobao, eBay replaced the traditional shopping malls and Trading Company in a large extent, many of the traditional industries are available to expand business through the Internet, the development of vertical B2C is getting better and better, red children are being developed as a virtual mall of maternal and child users, dangdang, amazon has become one of the mainstream channels of book sales, cosmetics e-commerce, Mobile e-commerce, 3C products e-commerce has developed rapidly, even the classified information giant 58 city and ganji net is planning to or have entered the field of electronic commerce. There, e-commerce website construction has become particularly important.This article by the research and analysis on e-commerce website, and combined with the development trend of international Web data mining, and based on the explained the definition of e-commerce website and processes, and applied Web data mining to the domestic e-commerce sites, and form e-commerce site architecture model based on the e-commerce website.Key Words :web data mining;e-commerce;site structure南昌工程学院专科毕业论文第一章绪论1.1 研究背景Internet的迅速发展，使得全球处在同一个网络环境下，通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会。
大量的信息充斥着人们的日常生活，这些信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。
面对这些问题，数据开采和知识发现（DMKD）技术应运而生，并显示出强大的生命力。
另一方面，随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。
目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。
这种情况促进了数据挖掘的发展。
web数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。
因此，它的产生有着坚实的技术基础：海量数据搜集、强大地多处理器计算机、数据挖掘算法。
Friedman[1997]列举了四个主要的技术理由激发了人们对数据挖掘开发、应用和研究的兴趣：超大规模数据库的出现，例如商业数据库和计算机自动搜集的数据记录；先进的计算机技术，例如更快和更大的计算机能力和并行体系结构；对据大量数据的快速访问；对这些数据应用精深的统计方法计算的能力。
从商业数据到商业信息的进化过程中，每一步前进都是建立在上一步的基础上的。
数据挖掘的核心模块技术历经了数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。
今天，这些成熟的技术，加上高性能的关系数据库引擎以及广泛的数据集成，让数据挖掘技术在当前的数据仓库环境中进入了实用的阶段。
数据挖掘其实是一个逐渐演变的过程。
电子数据处理的初期,机器学习成为人们关心的焦点。
机器学习的过程就是将一些已知的并已被成功解决的问题作为范例输入计算机,机器通过学习这些范例总结并生成相应的规则,这些规则具有通用性,使用它们可以解决某一类的问题。
随后,随着神经网络技术的形成和发展,第一章绪论人们的注意力转向知识工程,知识工程是直接给计算机输入已被代码化的规则，计算机是通过使用这些规则来解决某些问题。
80年代人们又在新的神经网络理论的指导下，重新回到机器学习的方法上，并将其成果应用于处理大型商业数据库。
在80年代末出现一个新的术语，它就是数据库中的知识发现，简称KDD(Knowledge discovery in database)。
用KDD来描述整个数据发掘的过程，而用数据挖掘（data mining）来描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。
但最近人们却逐渐发现数据挖掘中有许多工作可以由统计方法来完成，并认为最好的策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
随着Internet 的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂。
而企业如何对电子商务信息进行有效组织利用，使客户能够从大量繁杂的数据中找出真正有价值的信息和知识，是电子商务平台要迫切解决的焦点问题。
将数据挖掘的思想和方法应用到电子商务中，解决个性化电子商务的实现，从而形成了Web 数据挖掘。
Web 数据挖掘是数据挖掘领域的一个新的研究方向。
1.2 国内外研究现状在进行研究之前，应先了解国内外的研究情况，对其研究成果进行分析总结，以便充分了解和掌握已有的研究成果，并在此基础上开展进一步的研究工作。
1.2.1 国内研究现状根据信息化发展的战略，我国电子商务近的来得到了稳步的发展。
因此电子商务网站也随着有了快速的发展，国内电子商务网站的建站企业数量较之以前有了很大的升高。
基于电子商务的发展，国内对于web数据挖掘技术的研究水平也在提高，将web数据挖掘技术应用到电子商务网站建设的研究也是硕果累累。
根据国内电子商务发展形势，结合国际电子商务的发展，在未来很长的一段时间内，将web数据挖掘技术应用到电子商务网站建设将会是未来国内电子商务网站建设的主流，中国正在朝着这一方向发展，并取得了不错的成绩。
web数据挖掘的电子商务网站在中国已不陌生，已经逐步被人们认识、逐步进入人们的时常生活中，我国给予web数据挖掘的电子商务网站的发展已经具备南昌工程学院专科毕业论文了坚实的基础，但仍然存在着一些列的问题。