电子商务中的Web数据挖掘

电子商务以其成本低廉，不受时空限制的优势提供了新的发 展机会，但随之也对企业提出了新的挑战。电子商务的竞争比传 统业务更加激烈，用户只需要几个点击操作就可能流失到竞争对 手那边，因此如何吸引新客户．留住老客户成为电子商务企业的 主要任务。同时．客户面对这么多的选择，要选择自己真正需要 的东西也无异于大海捞针。Ｗｅｂ数据挖掘是露决这些问题的重要 途径之一。 一．Ｗｅｂ数据挖掘的数据源 Ｗｅｂ数据挖掘是对用户访问ｗｅｂ时在服务器方留下的访问记 录进行挖掘．是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数 据．这些数据主要有以下两种类型： １．ｗｅｂ日志数据。用户访问电子商务网站，服务器会建立用 户的访问日志信息。用户每访问一个页面．服务器日志中就会增 加一条记录。不同服务器产品日志格式不同，但通常包括访问者 的ＩＰ地址，访问时间．访问方式，访问的页面．协议、错误代 码及传输的字节数等信息。通过日志文件得到查询数据．是电子 商务网站在服务器上产生的～种典型数据．是在线客户查询需要 的信息时生成的； ２．用户注册交易数据。用户注册数据是指用户通过网页输入 提交给服务器的相关信息。因为ＨＴＴＰ协议是无状态的．不能区 分和跟踪一个访问者在网站上的所有行为．仅依靠分析日志文件 所得到的用户信息是很少的。因此要吸引访问者成为注册用户， 以便得到更多的用户信息，如姓名．职业．收入，年龄．地址． 爱好等。用户交易数据主要是用户的历史购买信息．如商品代码， 数量，价格等。 二．挖掘过程 ｗｅｂ数据挖掘遵循传统数据挖掘的研究思路，挖掘过程分三 个步骤：数据预处理、模式发现和模式分析。 １数据预处理。实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗 余性和模糊性。为了提高数据挖掘过程的效率．使数据挖掘的结 果更合理．用于挖掘的数据应该准确、简介且易于处理，要经过 数据预处理。数据预处理包括数据清理、用户识别，会话识别和 路径补充、事件识别和格式化等处理．形成用户会话或用户事务 文件。 ２．模式发现。模式发现是将数据转化成一个分析模型，这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正的适合挖掘算法 的分析模型，是数据挖掘成功的关键。在挖掘模型建立的基础上 选择合适的算法进行挖掘．从而从海量的数据中得出有效的、新 颖的、潜在的、有用的及最终可以理解的信息和知识。可用于ｗｅｂ 数据挖掘的技术有路径分析．关联规则．分类分析．聚类分析， 序列分析等。
万 方数据 稻ｔ“商场现代化》２００９．年６
（中旬刊）总第５７８期
电子商务中的Web数据挖掘
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，RKET MODERNIZATION 2009(17)
本文链接：/Periodical_scxdh200917051.aspx
电子商务
电孚商务中的Ｗ＠ｂ数据挖掘
一傅晓锋 浙江商业职业技术学院
［摘要】ｔ－：ｆ－商务环境下，如何从互联网＂Ｐ４ｔ，掘和利用数据是企业非常关心的问题。Ｗｅｂ数据挖掘给电子商务所面临 的问题提供了有效途径。本文分析了Ｗｅｂ数据挖掘及其电子商务在电子商务中的应用。 ［关键词】电子商务Ｗｅｂ数据挖掘 个性化 ３．模式分析。模式分析的目的是根据实际应用．通过观察和 选择，将发现的统计结果、规则和模型转化为知识、再经过某种 度量得到真正有价值的模式，即我们感兴趣的模式．以图形界面 的方式提供给使用者，模式分析常用的方法有信息过滤、可视化． 联机分析等。目前常用的方式是：采用类似ＳＱＬ的形式化查询 进行分析．先将数据导人多维数据立方体中，再利用ＯＬＡＰ工具 进行分析并提供可视化的结果输出。 三．Ｗｅｂ数据挖掘在电子商务中的应用 １．挽留老客户。佩尔图定律表明企业８０％的业务来自于２０％ 的客户，而向新客户进行推销的成本６倍于向现有客户的推销。通 过Ｗｅｂ挖掘．可发现什么样的顾客群在网站上购买什么商品，哪 些是网站的忠诚客户．以对其进行个性化营销。 ２．发现新的目标客户。先对已经存在的访问者进行分类．确 定分类的关键属性及相互关系，这样就可以对一个新的访问者进 行分类，然后根据分类判断新客户的属性，决定是否把这个新客 户作为目标客户来对待。若为目标客户．就可以向这个客户展示 一些特殊的．个性化的页面内容．争取将浏览者转化成购买者。 ３．延长客户驻留时间。在电子商务中，为了使客户在网站上 驻留更长的时间．应该了解客户的浏览行为，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，动态调整ｗｅｂ 页面，满足客户需要，延长驻留的问。 ４．改进站点设计。Ｗｅｂ设计者可以根据访问者的信息来修改 和设计网站结构和外观。电子商务网站页面内容的安排和连接就 如超市中货架摆布～样．把具有一定支持度和信任度的相关联的 物品放在一起有助于销售。网站管理员也可以按照大多数访问者 的浏览模式对网站进行组织，按其所访问内容来裁剪用户与ｗｅｂ 信息空间的交互．尽量为访问者的浏览提供方便。网站如果能够 让客户轻易地访问到想访问的页面．就能给客户留下好的印象， 增加下次访问的几率。 ５．交叉销售。电子商务网站要想获得更高额的利润，必须通 过实现对现有客户进行交叉销售，即向原有客户销售新的产品或 服务。采用Ｗｅｂ数据挖掘，建立预测模型对客户将来的购买行为 进行预测分析，以决定对哪些客户进行交叉销售，对这些客户提 供什么种产品最为合适。通过交叉销售．客户可得到更多符合其 需要的服务，电子商务网站也因销售额增长而获益。 四．结语 目前．Ｗｅｂ数据挖掘在我国还是一个较新的研究领域。虽然 一些电子商务网站已经开始尝试将其用来改进自己的站点设计， 但仍有许多问题需要解决，如浏览路径的补全、网页类型的自动 识另ｌＪ－Ｎ断等。随着Ｗｅｂ数据挖掘的进一步研究和使用，将带领 电子商务系统走向更加智能化，使客户服务走更加向个性化。