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Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)的應(yīng)用論文
1電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘簡介
電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務(wù))中自動發(fā)現(xiàn)并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項(xiàng)綜合技術(shù)，涉及到Internet技術(shù)學(xué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。當(dāng)電子商務(wù)在企業(yè)中得到應(yīng)用時(shí)，企業(yè)信息系統(tǒng)將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息，為企業(yè)創(chuàng)造更多潛在的利潤，數(shù)據(jù)挖掘概念就是從這樣的商業(yè)角度開發(fā)出來的。
2Web數(shù)據(jù)挖掘的流程
Web數(shù)據(jù)挖掘是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)，可以使企業(yè)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優(yōu)勢地位。在電子商務(wù)環(huán)境下，Web數(shù)據(jù)挖掘主要分為以下幾步:(1)數(shù)據(jù)收集。首先數(shù)據(jù)收集主要針對web數(shù)據(jù)中的服務(wù)器數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)。其中服務(wù)器數(shù)據(jù)是Web挖掘中的主要對象。服務(wù)器中承載著用戶訪問時(shí)產(chǎn)生的對應(yīng)的服務(wù)數(shù)據(jù)，其中包括了:日志文件、cookie文件、數(shù)據(jù)流。將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行初步收集，再針對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析挖掘。(2)數(shù)據(jù)選擇和預(yù)處理。通過數(shù)據(jù)收集將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，根據(jù)所需的信息主題對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇，通過選擇相關(guān)的數(shù)據(jù)項(xiàng)縮小數(shù)據(jù)處理的范圍，挑選其中的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理能夠提高挖掘效率，為之后的數(shù)據(jù)分析提供有效的數(shù)據(jù)。Web數(shù)據(jù)中大多數(shù)都是半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化的，所以對web數(shù)據(jù)進(jìn)行直接處理是不可行的。數(shù)據(jù)預(yù)處理能夠把半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集方便后期處理。(3)模式發(fā)現(xiàn)。模式發(fā)現(xiàn)是運(yùn)用各種方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和規(guī)則。通過模式發(fā)現(xiàn)技術(shù)對預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到相應(yīng)的事務(wù)數(shù)據(jù)庫，利用模式發(fā)現(xiàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步挖掘，將預(yù)處理下的事務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可被挖掘的存儲方式，通過數(shù)據(jù)挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的信息和知識進(jìn)行挖掘與總結(jié)。(4)模式分析。模式分析主要是采用合適的技術(shù)和工具，對挖掘結(jié)果進(jìn)行模式的分析，其目的是根據(jù)實(shí)際應(yīng)用，通過觀察和選擇，把發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果、規(guī)則和模型轉(zhuǎn)換為知識，經(jīng)過篩選后來指導(dǎo)實(shí)際的電子商務(wù)行為。
3電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
(1)路徑分析技術(shù)。路徑分析主要是對web訪問路徑進(jìn)行搜索分析，對于頻繁訪問的路徑進(jìn)行總結(jié)。利用Web服務(wù)器的日志文件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對訪客次數(shù)以及對應(yīng)路徑進(jìn)行分析挖掘出頻繁訪問路徑。通過數(shù)據(jù)可以分析出大多數(shù)訪問者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務(wù)改進(jìn)web設(shè)計(jì)以及提供更好更符合客戶的服務(wù)。(2)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。關(guān)聯(lián)技術(shù)是通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析尋找出隱藏的數(shù)據(jù)聯(lián)系，關(guān)聯(lián)分析可是對單純的web數(shù)據(jù)與對應(yīng)的電子商務(wù)進(jìn)行聯(lián)系。從而可以在web數(shù)據(jù)挖掘中得到該商務(wù)網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)原則和信息。從而更好的使得客戶和網(wǎng)站數(shù)據(jù)有之間的相互聯(lián)系。(3)聚類分析技術(shù)。聚類分析是根據(jù)對象進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了之后，對數(shù)據(jù)的信息和客戶對象之間的關(guān)系進(jìn)行總結(jié)。對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分組成為多個(gè)類或簇，按照數(shù)據(jù)對象之間的相似度進(jìn)行劃分。(4)分類分析技術(shù)。分類分析是通過對數(shù)據(jù)庫中樣本數(shù)據(jù)的分析，對每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或分析模型或挖掘分類規(guī)則。分類分析是電子商務(wù)中一個(gè)非常重要的任務(wù)，也是應(yīng)用最廣泛的技術(shù)。通過分類自動推導(dǎo)給定數(shù)據(jù)的廣義描述，以便對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。
4Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用
(1)制定優(yōu)質(zhì)個(gè)性化服務(wù)。電子商務(wù)的發(fā)展給了人們更多元化的選擇，同時(shí)，電商網(wǎng)站經(jīng)營的商品也在不斷增加，在這樣多元化的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)中想要快速找到符合自己的商品必定會是一個(gè)繁瑣的過程。然而通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)g覽量、購買力、搜索強(qiáng)度進(jìn)行合理應(yīng)用，針對數(shù)據(jù)分析結(jié)果對網(wǎng)站進(jìn)行制定優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化服務(wù)設(shè)計(jì)，更合理的安排網(wǎng)站中的物品擺放，從而為用戶提供更個(gè)性化的服務(wù)。(2)優(yōu)化站點(diǎn)設(shè)計(jì)。Web設(shè)計(jì)者可通過挖掘用戶的Web日志文件，對Web站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和外觀進(jìn)行設(shè)計(jì)和修改。網(wǎng)站網(wǎng)頁的內(nèi)容設(shè)置直接影響網(wǎng)站的訪問效率。網(wǎng)站管理員按照大多數(shù)訪問者的瀏覽模式對網(wǎng)站進(jìn)行組織，盡量為大多數(shù)訪問者的瀏覽提供方便，給客戶留下好的印象，增加下次訪問的機(jī)率。(3)聚類客戶。在電子商務(wù)中，聚類客戶就是主要的運(yùn)營策略，可以對客戶瀏覽的信息等內(nèi)容出發(fā)，對客戶的共性進(jìn)行分類，從而讓電子商務(wù)的運(yùn)營者能更加全面的了解客戶的需要，對網(wǎng)頁的內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，并在多方面滿足客戶的內(nèi)在需要，盡最大限度的為客戶提供優(yōu)質(zhì)的、合適的服務(wù)。(4)營銷效益分析。利用web數(shù)據(jù)挖掘?qū)ι唐吩L問和銷售情況進(jìn)行有效分析，這樣能夠確定一些營銷及消費(fèi)的生命周期。再者結(jié)合目前的市場變化，針對不同的產(chǎn)品進(jìn)行定制獨(dú)特的營銷策略。數(shù)據(jù)挖掘能夠有助于提高電商的營銷效益。
5結(jié)語
綜上所述，web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)的應(yīng)用越來越廣泛，web數(shù)據(jù)挖掘能夠在海量數(shù)據(jù)里挖掘出有用的信息。通過數(shù)據(jù)處理把握客戶動態(tài)、追蹤市場變化，在激烈的市場競爭中，做出正確的決策。Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域中一定會有廣闊的應(yīng)用前景，它將帶領(lǐng)電子商務(wù)系統(tǒng)走向更加智能化、使客戶服務(wù)走向更加個(gè)性化。
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