基于Web挖掘的个性化电子商务研究
基于Web的电子商务系统设计
基于Web的电子商务系统设计随着互联网技术的发展，电子商务系统已经成为现代商业的必要工具。
基于Web的电子商务系统是指通过互联网开展商业交易的系统，它能够为消费者和商家提供便利的购物和销售平台。
本文将介绍基于Web的电子商务系统的设计原则和方法。
一、系统架构设计Web电子商务系统的架构设计是系统设计的关键，主要分为客户端、服务器和数据库三个层次。
客户端包括用户界面和应用程序，是用户和系统之间的接口。
用户界面应该简洁、易用、美观，应该有较好的响应速度，不应有动态效果过多的页面。
应用程序应包含用户相关的所有功能，例如搜索、购买、管理订单和支付等功能。
服务器是Web电子商务系统的核心部分，是连接所有客户端和数据库的中间人。
服务器应该是高效、安全、可靠、可扩展的，应该有足够的容错能力，以保证系统的稳定性。
数据库是Web电子商务系统的数据存储和管理中心，它是所有数据的来源和支持。
数据库应该是快速、可靠、可扩展的，应该具有足够的容错能力，以保证数据的完整性和安全性。
二、功能设计Web电子商务系统的功能涵盖商品管理、订单管理、支付管理等方面，应该根据商家的具体需求进行设计。
商品管理包括商品的发布、上下架、价格设置等。
商品的发布应包括商品名称、图片、价格、库存量等信息。
商家应能够设置商品的价格和优惠活动。
商品的上下架应实时更新，保证商品信息的准确性。
订单管理包括订单的查询、修改、删除等。
用户提交订单后，商家应能够在线对订单进行处理，包括确认、发货和退货等操作。
订单的查询应支持多种查询条件，如订单号、日期范围等。
支付管理应支持多种支付方式，如支付宝、微信支付等。
商家应能够对支付方式进行配置，并能够在线处理退款和售后服务等问题。
支付系统应有较高的安全性，以保证用户信息的安全。
三、界面设计Web电子商务系统的用户界面应该简洁、美观、易用，应该尽量减少干扰因素，以利于用户集中精力浏览和选择商品。
界面设计应尽可能将页面布局合理化、明确化。
基于web的C2C电子商务模式研究以国内网络购物网站为例
基于web的C2C电子商务模式研究以国内网络购物网站为例一、本文概述随着互联网的普及和电子商务的飞速发展，基于Web的C2C （Consumer to Consumer）电子商务模式在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
特别是在中国，网络购物已经成为人们日常生活的重要组成部分。
本文旨在深入研究基于Web的C2C电子商务模式，并以国内的网络购物网站为例，探讨其发展历程、现状、存在的问题以及未来的发展趋势。
本文首先将对C2C电子商务模式进行定义和分类，阐述其在国内的发展背景和市场环境。
接着，通过案例分析的方法，选取几家具有代表性的国内网络购物网站，如淘宝、京东、拼多多等，深入剖析其业务模式、运营策略、技术创新以及用户体验等方面的特点。
在分析了这些案例的基础上，本文将进一步探讨C2C电子商务模式在国内的发展现状和存在的问题，如交易安全、信用体系、物流配送、法律法规等方面的挑战。
同时，本文还将对C2C电子商务模式的未来发展趋势进行预测，包括技术创新、市场竞争、政策环境等方面的变化。
本文将对基于Web的C2C电子商务模式进行总结和评价，提出相应的建议和展望，以期对国内C2C电子商务的发展提供有益的参考和启示。
二、2电子商务模式概述电子商务（Electronic Commerce，简称EC）是指利用计算机、网络和电子通信技术等信息技术手段，实现商业活动的电子化、网络化和数字化。
随着互联网的普及和技术的飞速发展，电子商务在全球范围内得到了广泛应用，并形成了多种不同的商业模式。
C2C （Consumer to Consumer）电子商务模式是一种重要的类型，它允许消费者之间直接进行商品或服务的交易。
C2C电子商务模式的特点在于其去中心化的交易结构，消费者既可以是买家也可以是卖家，通过互联网平台进行信息发布、商品展示、交易磋商和支付结算等活动。
这种模式为消费者提供了一个更加便捷、灵活的购物渠道，同时也为卖家提供了一个低成本、高效率的销售平台。
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
基于Web使用挖掘的企业电子商务平台研究
（）发 现 用 户 访 问 的 页 面 之 间 的 关 联 规 则 ， 就 是 挖 掘 １ 也 群体用户访 问页 面之 间 的关 联 关 系 。 建关 联模 型 。利用 构 关联模 型可以更好 地组 织 站点 结 构 ， 网站 的设计 能 方便 使 用户浏览 网站 信 息 。另 外 利 用 关 联 模 型 可 以提 供 用 户 导 航， 比如网站服务导航 ， 网站信 息导航 ， 业 商品 导航 等 ， 企 充 分反映群体用 户的需求 。 （）发 现 什 么 商 品 组 或 集 合 客 户 多 半 会 一 起 购 买 ， 而 ２ 从 可 以 向客 户 提 出 推 荐 或 者 把 相 关 的 商 品 的 链 接 放 在 一 起 。 向客户提 出推 荐是 找 出客 户所 支 持 的关 联 规 则 ， 而 向客 从 户提 出客户可能会感兴趣 的商 品推 荐 。把 相关 的商 品 的链 接放在一起是 一个 典型 的购物 篮分 析 ， 以找 出关联 规则 ， 可 看哪些商 品经 常 同时被 购 买 ， 而 把这 些 商 品 的链接 放在 从
ｌ 电子 商务和 Ｗｅ ｂ使用 挖掘
一
商务 ， 企业 不 再 需 要 真 正 的 实 体 店 铺 ， 是 在 网 上 实 时 地 发 而 送商务信 息， 进行广告宣 传 ， 品介绍 ， 务交 易等 ， 仅可 产 商 不 以大大降 低广 告 费 用 和信 息 发 布 费 用 ， 能增 加 时 效 性 。 且 由于 不 受 时 间 和 地 域 的 限 制 ， 业 可 以直 接 与 Ｉｔｒｅ 上 的 企 ｎｅｎｔ 任何客户进行 交 易．客 户 可 以足 不 出户 、 天 二 十 四小时 一 地进行各种信 息查 询 、 品查 询 、 时购 物等 活 动 ， 客户 商 即 给 带来 了极大方便 。 １２ Ｗ ｅ ． ｂ使 用 挖 掘 Ｗｅ 使 用 挖 掘 是 指 通 过 对 用 户 访 问 行 为 或 Ｗ ｅ 日志 ｂ ｂ 的 分 析 ， 而 获 得 有 关 用 户 的 有 用 模 式 ， 立 起 用 户 行 为 和 从 建 兴 趣 模 型 。Ｗ ｅ 用 挖 掘 的 数 据 对 象 包 括 客 户 端 数 据 、 ｂ使 服 务器端数 据和代 理端 数据 。根据 应用 的不 同 ， ｅ Ｗ ｂ使 用 挖 掘 分 为 两 种 主要 倾 向 ； 般 的 访 问 模 式 追 踪 ； 性 化 的 使 用 一 个
基于Web使用挖掘的电子商务个性化服务研究
种静 态 的概念 ， 它包 含在 站点 的定义 中 ： 户通 用
过 注册 申请 一 块定 制 的 区域 ， 面包 含用 户需 求 里
一
ｗｅ ｂ使 用 挖 掘 Ｌ 是 从 用 户 的 网络 行 为 中抽 １
取用 户感 兴趣 的模式 。通 过对 用户 浏览 网站 的使 用数 据 收集 、 分析 和处理 ， 建立 起用 户行 为 和兴趣 模型， 这些 模 型可 以帮助 理解 用户行 为 ， 改进 站点 结 构 以及为用 户提供 良好 的个 性化 信息 服 务 。由
摘 要 ： 于 国 内外 最 新 研 究 成 果 对 电子 商 务 中个 性 化 服 务 的 Ｗｅ 用 挖 掘 进 行 了深 入 研 究 。 绍 了个 性 化 基 ｂ使 介
服 务 系 统 的 内涵 ， 出 了 Ｗ ｅ 使用 挖 掘 的 基 本 过 程 和 关 键 技 术 ， 提 ｂ 围绕 模 式 识 别 ， 究 了其 中 的 一 些 关 键 的 数 研 据 挖 掘 技 术 与 算 法 。 后 针 对 电子 商 务 的个 性 化 服 务 提 出 了 基 于 Ｗｅ 最 ｂ使 用挖 掘 的体 系结 构 ， 对 其 工 作 流 程 并
然 而另 外 一 种更 加 有效 、 自动 化 程 度更 高 的
方 法是 系统根 据 当前 用 户的浏 览模 式 来动态 调整
念 、 务方 式 、 服 服务 机制 的变 化 以及 相 关 的技 术 、
政 策与外 部 环境 的支撑 。 随着 近几 年 的发展 ， 性 个
站 点 结构 与 内容 ， 据 用户 的行 为 特征 为 其提 供 根
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
基于Web挖掘的电子商务平台设计
对 模式 挖掘 出的结 果进 行 过滤 ，分 析得 到 有价 值 的规 则和模 式 ，利 用 可视化
技 术 ，以 图形界 面 的方式 显示 出来 。
四 、Ｗｅ 挖 掘在 电子 商务 中 的意义 ｂ （ ）提供 个性 化服 务 ，提 高客 户忠诚 度 。 电子商 务 中，传 统客 户与 销 一 售商之间的空间距离己经不存在，客户从一个电子商务 网站转换到竞争对手
从万维 网的组 织结 构和 网页 的相互 链接 中进行 挖 掘 ，发现 页 面 间的关 系 ， 改
调整 自己来 适应 用 户浏 览兴 趣 的变 化 。通过 对 客户 访 问信 息的 挖掘 ， 了解客 户 的兴 趣及 需求 ，动 态 地 调整 Ｗ ｂ 面 以 满足 客 户 的需 要 。例 如通 过 关联 分 ｅ页 析得 Ｎ ｓ％ 客 户浏 览 网 页Ａ ， 同 时浏 览 网页Ｂ ５的 时 ，则 说 明 网页Ａ Ｂ 间有 一 和 之 定 的相关 性 ，从而 可 以在 网页Ａ 中加 入 网页Ｂ 的超链 接 。 （ ）挖 掘潜 在客 户 。对商 家 来说 ，发 现更 多潜 在客 户 ，提高 市场 占有 二 率是 至 关 重要 的 ，通 过 Ｗｂ 掘对 潜 在 客户 信 息 进行 分类 和 聚 类分 析 ， 帮助 ｅ挖 商 家 识别 出潜 在 的客 户群 ，对 这类 客 户 实旎 一定 的策 略使 他们 尽 快成 为在 册
能 表 达 出Ｗ ｂ 域 中各 种 变 量之 间显 著依 赖 性 的模 型 ，不 仅 能 为分 析用 户 行 ｅ领
为 提供 理论 框架 ，还 具有 预ｉ Ｗｂ 源消 耗 的潜力 。 ￣ ｅ资 Ｊ
（ ）模式 分 析 。通 过 模式 分析 从模 式发 现找 到 的模式 集合 中筛 选 出需 四
要 的模 式 ， 同时 ， 网站 的 内容与 结构 信息 也应 用 到模 式分 析过 程 ，用 以辅 助
基于电子商务的Web数据挖掘研究
ｌ Ｗｅ 据挖 掘 的 结 构 框 架 ｂ数
数据挖掘（ Ｍ，ａ ｉｉ ） 是指从数据库的大量数据 中提取隐含 的、 Ｄ Ｄ ｔ Ｍ ｎ ｇ ａ ｎ 目前未知的 、 但潜在有用 和最终 可理 解 的模式 的非平 凡 过程 ， 挖掘 的一般 过 程如 图 Ｉ 示 。 它不是 一 个 线形 的 过程 ， 中的 每 其 所 其
维普资讯
陕
西
理
工
学
院
学
报
第２ ２卷
等各种数据 ， 应用数据挖掘的方法去发现潜在的 、 有用 的知识的过程 ， 所使用 的数据源通常包括商品信 息、 用户注册信息 、 订单信息以及用户的登录或访问 日志。通过对这些信息的分析和挖掘能够帮助决策 者更加准确地获得商品的销售信息和客户信息 ， 并能更有效地帮助客户在短时间内完成商品的浏览 、 搜 索以及订购 ， 使得整个网站的业务流程简单化、 个性化。进行 Ｗｅ ｂ数据挖掘的基本结构如图２ 所示。
Ｖ １ ２ Ｎｏ ３ ｏ． ２ ．
［ 文章 编号 ］６３— ９４ ２ ０ ）３— ０ ５— ３ １７ ２４ （０ ６ ０ ０ ８ ０
基 于 电子商 务的 Ｗｅ ｂ数据 挖掘研 究
许 学军
（ 镇江高等专科学 校 电子信 息系 ， 江苏 镇 江 ２２０ ） １０３
［ 要 ］ 随着 Ｗｅ 技 术的发展 ， 摘 ｂ 开发电子商务 网站成为一种新 的营销模 式。 在保证 产品质
一
种新的商业形式 ， Ｉ ｅ ｅ 的介入使得 电子商务不仅在技术上而且在 营销方式 上创建了一种全新 而 ｎｒｔ ｔｎ 的模式。随着 Ｗｅ ｂ技术的发展 ， 电子商务 网站的开发模式…经历 了主机模式 、／ Ｃ Ｓ模式 、／ Ｂ Ｓ模式以及
基于Web技术的在线电子商务平台设计与开发
基于Web技术的在线电子商务平台设计与开发随着互联网的普及和发展，电子商务在全球范围内得到了广泛的应用和发展。
基于Web技术的在线电子商务平台成为了企业发展电子商务的重要手段之一。
本文将详细介绍基于Web技术的在线电子商务平台的设计与开发。
一、平台需求分析在进行平台设计与开发之前，首先需要进行平台需求分析。
平台需求分析是为了明确平台的功能和特性，以满足用户和企业的需求。
在进行需求分析时，需要考虑以下几个方面：1.1 用户需求分析首先，需要了解平台的目标用户是谁，他们的特点和需求是什么。
例如，如果是面向消费者的电子商务平台，用户可能希望有方便的在线购物、支付和交付流程，而如果是面向企业的电子商务平台，用户可能希望有供应链管理、库存管理和订单管理等功能。
1.2 业务需求分析接下来，需要了解平台所服务的业务领域和业务模式。
例如，是一个B2C平台还是一个C2C平台，是一个商品销售平台还是一个服务交易平台。
不同的业务需求可能会影响平台的界面设计、功能设计以及后台管理等。
1.3 技术需求分析最后，需要考虑平台开发所需的技术和工具。
常用的Web技术包括前端开发的HTML、CSS和JavaScript，后端开发的PHP、Java、Python等，以及数据库的设计和管理等。
根据平台的规模和要求，选择适合的技术和工具。
二、平台设计与开发在进行平台设计与开发时，需要根据需求分析的结果进行具体的设计和开发。
下面是平台设计与开发的几个重要环节：2.1 界面设计界面设计是平台的外观和用户交互的关键。
设计一个美观、简洁且易用的界面，可以提高用户的体验和满意度。
在进行界面设计时，需要考虑以下几个方面：- 界面布局：合理安排网页的布局，使用户可以方便地找到需要的信息和功能。
- 色彩搭配：选择适合的色彩搭配，以体现平台的品牌形象和特色。
- 图标与按钮设计：设计符合用户习惯和易于理解的图标和按钮，以方便用户进行操作。
- 响应式设计：考虑不同设备和屏幕尺寸下的展示效果，以适应多种用户浏览设备。
面向Web的数据挖掘技术
面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。
本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。
[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。
可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。
web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。
面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。
二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。
2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。
web上的数据最大特点就是半结构化。
所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。
由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。
因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。
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。
基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究的开题报告
基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网技术的飞速发展，人们的信息来源和获取渠道变得越来越多样化，对于Web应用的个性化需求日益增加。
Web个性化推荐技术是指利用用户历史行为数据和社交网络等信息，为用户提供相应的个性化服务和建议。
Web个性化推荐技术已经被广泛应用于电子商务、社交网络、个性化广告等领域，成为了提高用户体验和企业收益的重要手段。
Web个性化推荐技术的本质就是根据用户的历史行为和兴趣偏好，将最有可能符合用户需要的物品推荐给用户。
基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术是指利用关联规则分析技术，对历史用户行为数据进行挖掘，发现用户的偏好规律，从而构建个性化推荐模型。
关联规则挖掘技术是数据挖掘领域中的一种重要技术，它主要用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
结合Web个性化推荐技术，可以发现用户在浏览、购买、评价等方面的行为规律，提高推荐的精准度和效果。
二、研究内容和方法本研究的主要内容是基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术的研究和实现。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 关联规则挖掘算法的研究针对关联规则挖掘中面临的问题，如数据稀疏、维数灾难等，本研究将结合Apriori算法、FP-Growth算法等算法，对关联规则挖掘算法进行研究，提高挖掘算法的效率和精度。
2. 基于关联规则挖掘的Web个性化推荐模型的构建本研究将结合关联规则挖掘技术和用户行为数据，构建Web个性化推荐模型。
具体的流程是：首先根据用户行为数据挖掘出关联规则，将挖掘出的规则作为个性化推荐模型的规则库；其次，在用户浏览行为发生后，根据规则库，针对不同用户和用户行为，进行个性化推荐。
3. Web个性化推荐系统的设计与实现根据以上研究成果，本研究将设计和实现一套基于关联规则挖掘的Web个性化推荐系统。
该系统将包括数据预处理模块、关联规则挖掘模块、规则库管理模块、个性化推荐模块等。
三、预期研究效果本研究旨在探索基于关联规则挖掘的Web个性化推荐技术，预期研究效果包括以下几个方面：1. 研究和设计基于关联规则挖掘的Web个性化推荐系统，并实现该系统，验证其有效性和性能。
基于Web的数据挖掘在网站个性化服务系统中的应用
＜年 龄 ：５ ４ ＞并 且 ＜收 入 ：０ — ９ ９元 ＞ ２— ９ ５０ １９ ＝＝＞ ＜购 前 了解 渠 道 ：报 纸 ＞ 并 且 ＜置 信 度 ：０ ＞并 且 ＜ ６％
支 持度：０ ＞ ２％
它表达 了这样一个信 息： 在该产 品的主体用户群 中（ 年龄
在 ：５４ ２ — ９并 且 收 入 在 ：０．１９ ５ ０ ９９元 之 间 并 具 有 占 到 调 查 用 户 的 ２ ％ ）在 购 买 前 主 要 （０ ） 通 过 报 纸 了解 该产 品 的 。 ０ ， ６％ 是
本文 的研究 重点就 是使用 上面提 到 的关联规则 的分析
用 网站存 储 的历史记 录能够 分析 网站 的性能 ，改变 网站 的 布局 以适应用 户需求 ， 分析用户 的浏览行为 。只按照用 户访
问某 一 个 页 面 的 频 率 的 大 小 去 判 断 这 个 页 面 受 用 户 关 注 的 程 度 的大 小 ， 一 种 非 常 不 适 合 的 方 法 。而 利 用 网站 存 储 的 是 历 史 记 录 ， 解 用 户 的 访 问 行 为 ， 非 常 有 依 据 的 ， 是 一 了 是 这 种非常适 合的方法 。 此 外 ， 基 于 ｗｅ 数 据 挖 掘 的分 析 方 法 中 ， 于 用 户 在 ｂ的 对
品的用户有如下 的关联规则 ：
数据挖掘 ， 以建设 能够提 供个 性化服 务 的网站 ， 可 而且可 以
在 Ｗｅ ｂ上进行 交易 。
２ 基 于 Ｗｅ ． ｂ的 数 据 挖 掘 概 述 所 谓 基 于 Ｗｅ 数 据 挖 掘 ，是 指 利 用 数 据 挖 掘 技 术 从 ｂ的
含有丰 富的信息 的 网络 中挖掘 出隐含 的 、 未知 的、 非一般 的 以及有 潜在 的有用信 息 的过 程 ，从 而为用 户提供 个性化 的 服务 ， 同时满足 网站经营者获 得更 多利润 的要求 。 ３ ．基于 ｗｅ ｂ的数据挖掘在 网站个性化服务 系统 中的应
基于Web服务的电子商务中数据集成的研究
电子商务经过了从静态式的 Ｗｅ 到交互式的Ｗｅ 的演 ｂ ｂ
变历程。然 而传统 的数据集成 方案 和传统 的分布 式计 算技
术存在着一些难 以克服 的缺 陷 ， 阻碍 了电子 商务 的发 展… 。
１５ 本地 计算 ．
基 于 Ｘ Ｌ的数据被传送 到用 户 后 ， Ｍ 客户端 对其 进行 解
的。
獭 耋 Ｗｅ ｂ服务
电子商务
数据集成
Ｘ ＭＬ
Ａｂ ｔａ ｔ ｗｉ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｏ —ｃ ｍｍｅｃ ，ｈ ｌ ａａｉｔｇａｉｎａ ｄ ｄｓｒ ｕｅ ｅ ｈ ｏｏ ｙｅｐ ｓ ｓｒ ｃ ｔ ｔｅｄ ｖ ｌｐ ｎ ｆＥ ｈ ｏ ｒｅ ｔｅｏｄｄ ｔ ｅ ｒｔ ｎ ｉ ｉ ｔｄ ｔｃ ｎ ｌｇ ｘ ｏ ｅ ｎ ｏ ｔｂ ｓｍｅｄ ｆｃｓｗｈｃ ｓｄｆ ｃ ｌ ｔ ｏ ｅｗｔ Ｓ ｈ ａ ｅ ｄ ａ ｃｓａ ｒｈｔｃｕ ｅｏ —ｃ ｍｍｅ ｙｔｍ ａ ｅ ｏ ｅａｔ ｉｈｉ ｉ ｕｔ ｏｃ ｐ ｉ Ｏｔｅｐ ｐ ｒａ ｖ ｎ ｅ ｎａｃ ｉ ｔｒ ｆ ｆ ｉ ｈ， ｅ Ｅ ｏ ｍｅｓ ｓｅ ｂ ｓｄ ｏ ｅ ｅｖｃ ，ｎ ｘ ｌｉｓｔｅａ ｈｅ ｅ ｎ ｆｄ ｔ ｎｅ ａｉｎ ｂ ｓｄ ｏ ｎＷ ｂｓ ｒｉｅ ａ ｄ ｅｐａｎ ｈ ｃ ｉｖｍｅ ｔ ａａｉｔｇ ｔ ａ ｅ ｎＸＭＬ． ｏ ｒ ｏ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｗ ｅ ｅｖｃ Ｅ —ｃ ｍｍｅｃ Ｄ ｔ ｎｅ ａｉｎ ＸＭＬ ｙ ｒｓ ｂ ｓｒｉｅ ｏ ｒｅ ａａｉｔｇ ｔ ｒ ｏ
复杂 ， 具有保值特性 。
１４ 集成不 同数据源 ． Ｘ ＭＬ可描述包含在 不同应用 中的数 据 ， Ｗｅ 面到 从 ｂ页
构基于 Ｗｅ 务 ， 合微 软公 司的， ｅ 架 构 和 Ｓ Ｎ公 司 ｂ服 符 Ｎｔ Ｕ
基于web日志挖掘聚类算法的电子商务商业智能研究
此为了解决这个问题， 我们要在数据挖掘之前， 对数
据 进行 预处 理， 这个 过程 非常重 要 ， 预 处理 会直 接影 响到用 户行 为模 式 是 否真 实 可靠 ， 数 据 挖 掘要 求原
行 为， 是 Ｗｅ ｂ 挖掘的数 据源对象， 但是 由于缓存的 存 在致 使 数据 可 靠性 降低 ． 另一 种方 式 是直 接 从 网
Ｗｅ ｂ日志 文 件存 储 的是用 户 访 问历 史 的 原始 记 录， 在原 始记 录上 直接 进行数 据 挖掘 比较 困难 ， 因
用于描述内容数据， 如文件图像信息．
１ ． １ ． ２ 数 据源
（ １ ） 服务器端数据采集
Ｗｅ ｂ服 务器 日志 记 录 了用 户 对 于站 点 的 访 问
那 么就 从 １ Ｔ Ｉ 处 引 一 条 虚 线指 向 ｎ ， 记为 ２ ． 重复 ｌ ， ２
步 骤 直到用 户会 话 的最 后 一个 页 面， 此 时就得 到 了 用 户会话 的扩展有 向树 ． 扩展有 向树 分为 两部分 ， 一 部分 是实 线部 分， 表 示 有 意义 的有 向树 ， 表示 向前遍 历 ； 另一 部分 是虚 线 部分 ， 表示 遍历 时 的后 退路 径， 实 际常用 的是 实线 表 示部 分． 有 向树 根节 点是 用户会 话 的第一 个 界面 ， 实
１ ． １ 数据 收集
用户访 问的行为会产生包含行为信息的数据，
如 何 有 效 收集 这 些 可用 于 挖 掘 的数 据 是 数 据 收集 的主要 研究 方 向． １ ． １ ． １ 可使 用 的数据 基 于 Ｗｅ ｂ使用挖 掘 的数据 主要分 为 四类．
（ １ ） 简 档
进行访 问信息收集 的优点是可 以有针对性的为客
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一
用户 的记 录。用户 识 别是 后续 步 骤有 效性 的重 要前 提 ，
１ ．信 息 收 集
也是 Ｗｅ ｂ挖掘 的难点之一 。
务 ，以及提供适时的客户关怀等 ，从而使客户产生备 受重 视
将 ｗｅ 挖 掘应 用于 电子商务 个性 化服务 ，可 以在海 量 ｂ
的 Ｗｅ 访 问数据 中发现用户 的兴趣 爱好 、访 问习惯 、消费 ｂ
趋 势等 ，便于更好地为访问者提供各种商 品和服务 。 Ｗｅ 挖 掘可 以分 为 Ｗｅ ｂ ｂ内容 挖 掘 、Ｗｅ 构 挖 掘 和 ｂ结 ｗｅ 使 用挖 掘。电子商务 个性 化服 务主要 采用 Ｗｅ 用挖 ｂ ｂ使
原始日志 预处理 过的数据
謦 裔 圃 句
规则和模式 有用的规则和模 式
图 １ Ｗｅ ｂ挖掘基本流程 １ ．数据预 处理 。原始 数据需要 经过处理后 才能有效 实
商家可 以很方便 地获取 客户 资料及 行 为信息 ， 而进 行 系 从
统的分析 以提 供对 商业 决策 的支持 。另一 方面 ，由于 网络 的虚拟性 ，商 家可 以做 到对不 同 的客户 提供 不 同的用户 界
基于 Ｗｅ 挖掘的个性化 电子商务研究 ｂ
白贞武
（ 南 经 济 管 理 干 部 学 院 ，湖 南 长 沙 湖
４００ １ ０ ４）
［ 摘
要 ］ 介 绍 个 性 化 电 子 商 务 的 基 本 思 想 ，分 析 ｗｅ ｂ挖 掘 在 个 性 化 电 子 商 务 中的 作 用 ． ｒ作 过 程 ， ￣ Ｌ－
二 、Ｗｅ 挖 掘技 术 ｂ
者成为 自己的客 户 ，提高 已有 客户 的忠诚 度 ，增强 网站 的 交叉销售 能力 ，已经 成为许 多电子商务企业追求 的 目标 。
一
通过 Ｗｅ 进 行交易的过 程 中，许 多客户并 没有 明确的 ｂ
个性化需求 ，或 者为 了保 护 隐私 ，在 交易过 程 中故意 隐瞒
、
个 性 化 服 务 与 电子 商 务
了身份 ，所 以商家往 往通 过传统 手段 不能 准确 地得 到顾客 的个性化需求 。为了 获得 客户实 际的访 问模 式 ，就要 从大
量 的访 问记 录中找 出规律 。Ｗｅ ｂ挖 掘技术 为这 种需 求提供
了可能。
个性化服务是指针对不 同用户提供不同的服务策略和服 务内容 的服务模式。与不 区分服务 的普通服务模式相 比，个 性化服务显然具有更 高的服务质量 。个性化服务需要跟客户 全方位的接触 ，获得完整的 、连续的客户信 息，对其进行 全 方位的连接 ，以实行 交叉 营销 、一对一 营销 、定制化 客户服
施 挖掘算法 ，数 据预处理的质量 与 Ｗｅ 掘 的效 率和结 果 ｂ挖 紧密相关 ，其内容包括 ： （ ）数据净化 。其 目的 是从服务 器 日志文件 中消除不 １ 相关的项 ，缩小被挖掘数据对象 的范 围。 （ ）用户识别 。包括 如何在海 量的数 据 中找 出属于 同 ２
面，这在 传统 商务 中是 无 法做 到 的。 在 电子 商务 模式 下 ，
客户 在第 一次光顾 商家 时往往 要进 行登记 注册 ，使商 家很 收稿 日期 ：２ ０ ０ ０６— ３—１ ５
作者 简介 ：白贞武 （９ ７ ） １ ６一 ，男 ，湖南华容人 ，湖南经济管理干部学 院高级讲 师 ，主要研究 方向 ：网络安全 、电子商务
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维普资讯
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２０ ０ ６年 ５月 第 １ ７卷第 ３ 期
湖南经济管理干部学 院学报
Ｊｕｎ ｌ ｏ ｎ ｎ Ｅ ｏ ｏ ｃ Ｍａ ａｅ ｎ ｏ ｅ ｅ ｏ ｒ ａ ｆＨｕ ａ ｃ ｎ ｍｉ ｎ ｇｍｅ ｔＣ ｌ ｇ
Ｍ ．，２ ０ ａ ｙ ０６ Ｖ０ ７ Ｎｏ ３ Ｌ１ ．
提 出 个 性 化 电 子 商务 的 系统 结 构 。
［ 键 词 ］ 电 子 商 务 ；ｗｅ 关 号 ］ Ｔ ３ ９ Ｐ ９ （ 献 标 识 码 ］ Ａ 文 （ 章 编 号 ］ １０ 文 ０ ８—９ ９ （ ０ ６） ０ ３Ｘ ２０ ３—０１ ０—０ ４ ２
下鼠标 即可。 网站 的 内容和 层次 、用词 、服务 等 任何一 个
式分析 （ １ 。 图 ）
地方都有可能成 为吸 引客户 、同时也 可 能成为 失去 客户 的 因素 。而 同时 电子商 务 网站每 天都 可能 有成千 上万次 的在 线交易 ，生成 大量 的 日志文 件 和登记 表 ，如何 对这 些数 据 进行分析 和挖掘 ，充分 了解客 户 的喜好 、购 买模 式 ，甚 至 是客 户一 时的冲动 ，设 计 出满 足 于不 同客 户群体需 要 的个 性 化网站 ，进 而增加其竞争力 ，几乎变得势在必行 。 个性 化电子 商务 是个 性 化 服务 在 电子 商 务 中 的拓展 ， 也是个性化服务新 的应 用和 发展领 域 。在电子 商务模 式下
随着 Ｗｅ 术 的发 展 ，各 类 电子 商务 网站 风 起云 涌 ， ｂ技 建立一个 电子商 务 网站并不 困难 ，困难 的是 如何让 电子商
务 网站有效益 。要想 有效益 就必 须 吸引客户 。如何根 据不 同用户 的特点对 用户 进行个 性化 服务 ，以吸 引更 多的访 问
容易将 客户特性 数据 记录 在案 ；而 且客 户是在 由页面构建 的 “ 虚拟市场 ” 中活动 的，他 们 的每 个活 动都可 以记 录在 商家预先定义好的数据库 中，方便进行分析 、处理 。
掘 。ｗｅ 挖 掘的主要 步骤包 括数 据预 处理 、模 式识 别和模 ｂ
的感觉 ，提高客户的满意度和支 持度 ；同时企业 可以最大化
客户生命周 期价值 ，实现企业 和客户双赢的局面。
电子商务业务的 竞争 比传 统的 业务竞 争更 加激 烈。客
户从 一个电子商务 网站 转换 到竞争 对手 那边 ，只需点击 几