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Web挖掘技术与电子商务

发布时间:2015-07-07 09:56

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[摘要] web挖掘是一项涉及web技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域的综合技术,利用web挖掘可以提高电子商务系统对消费者的服务能力和竞争优势。文章从四个方面对web挖掘进行了论述。
  [关键词] 数据挖掘web挖掘电子商务
  随着互联网的高速发展和企业、个人上网的普及,电子商务成为未来商务交易的主要运营方式,电子商务是运用互联网技术进行的经济贸易活动,是一种基于因特网、以交易双方为主体、以银行电子支付和结算为手段、以客户数据为依托的全新商务模式,其内容包括广告、交易、支付、服务等活动。商家与其合作伙伴、客户通过计算机网络进行商务活动,可以拉近企业与客户的距离,缩短生产时间,降低流通成本,提高产品质量,为生产者和消费者提供更多的信息,扩大客户的选择,提高企业的竞争力。
  利用网络提供优质的产品及优良的服务是今天电子商务发展的核心与重点。如何在电子商务活动中通过技术手段来与顾客沟通,了解其消费偏好、习惯以及潜在的消费意识,进而设计出满足不同客户群体的个性化网站,以完成对每一个客户的优质个性化服务,这些已成为电子商务活动中迫切需要解决的问题。利用web数据挖掘技术就可以有效解决以上问题。
  
  一、web挖掘的概念
  
  数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是从人工智能和机器学习中发展起来的,它是一种新的信息处理技术,其主要特点是对大量的数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取人们感兴趣的知识。Www.133229.Com数据挖掘的对象可以是数据库,也可以是文件系统,还可以是其他任何组织在一起的数据集合。
  web挖掘是从数据挖掘发展而来,web挖掘是从web文档和web活动中发现、抽取感兴趣的潜在的有用模式和隐藏的信息,它是一项综合技术,涉及web技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。
  虽然web挖掘由数据挖掘发展而来,但其与数据挖掘相比有独特之处。传统数据挖掘的对象局限于数据库中的结构化数据;而web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档,其是半结构化或无结构的且缺乏机器可理解的语义。
  
  二、web挖掘的类型
  
  根据控制对象的不同,web挖掘可以分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘、web数据的使用挖掘。
  
  1.web内容挖掘
  web内容挖掘,就是从web页面上的文件内容及其描述信息中获取潜在的、有价值的知识和模式的过程。web内容挖掘包括文本文件的挖掘和多媒体文档的挖掘。
  
  2.web结构挖掘
  web结构挖掘,是从internet的整体结构和网页的相互链接以及网页的本身结构中发现知识的过程。
  在整个web空间,有用的知识不仅包含在页面的内容之中,而且也包含在页面的结构中。web结构挖掘主要针对的就是页面的超链接结构,如果有较多的超链接指向它,那么该页面就是重要的,发现的这种知识可以用来改进搜索路径等。
  
  3.web数据的使用挖掘
  web数据的使用挖掘,是通过挖掘相应站点的日志文件和相关数据来发现该站点上的浏览者和顾客的行为模式。
  尽管/dianzijixie/">电子商务的组织者预测客户的访问模式,有助于开展有针对性的服务。
  (4)聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,用于把有相似特性的用户、数据项集合到一起,它可以帮助进行市场决策。
  (5)依赖性建模的目标是开发出一种能表达出web领域中各种变量之间显著依赖性的模型。其不仅能为分析用户行为提供理论框架,还具有预测web资源消耗的潜力。
  
  4.模式分析
  模式分析主要是为了从模式发现算法找到的模式集合中筛选出有兴趣的模式。经过模式分析得到有价值的模式,即我们感兴趣的规则、模式,采用可视化技术,以图形界面的方式提供给使用者。
  
  四、web挖掘在电子商务中的应用
  
  在日益激烈的电子商务买方市场竞争中,任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的。电子商务一个主要的挑战是需要了解到顾客尽可能多的爱好、价值取向,以保证在电子商务时代的竞争力。web挖掘可用来发现不明显的、有潜在价值的数据,其可以提高电子商务系统对消费者的服务能力和竞争优势。
  
  1.个性化服务
  所谓个性化服务,就是在用户浏览web站点时,尽可能的迎合每个用户的浏览兴趣并且不断调整白己来适应用户浏览兴趣的变化,使得每个用户都有是该web站点唯一用户的感觉。
  而要做到个性化服务,首先得获取和收集服务对象的信息,掌握顾客的消费习惯、爱好、消费心理等,然后才能有针对性地提供个性化服务。要取得消费者的消费行为模式,传统营销方式是十分困难的,但利用web挖掘技术则可以做到。
  
  2.完善电子商务网站设计
  网站的吸引力取决于其内容和组织结构的合理设计,web挖掘可以提供用户行为的详细情况,从而能够为网站设计者改进网站的设计提供决策依据。
  
  3.广告效益评价
  利用web挖掘对大量消费行为模式进行分析,可精确地评价各种广告手段的效益,并可组合设计出最佳的商品宣传组合方案,帮助商品在销售过程找到合适的出路。
  
  4.辅助选择产品类型
  电子商务网站通过长期运营,通过对由web挖掘所存入数据仓库的大量消费行为模式的分析、组合和推理,得出市场对产品种类的需求和销售情况,进而由产品的生产决策者根据相关因素决定生产产品的种类和数量。因而web挖掘可以用于辅助企业开发出适销对路的产品。

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