電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究4200字

1、電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究4200字 電子商務(wù)網(wǎng)站的Web數(shù)據(jù)源上包含了大量對(duì)市場(chǎng)分析及預(yù)測(cè)非常有用的潛在信息.針對(duì)此類信息,結(jié)合CORBA技術(shù),提出了一種基于CORBA的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)計(jì)方案,并分析了它在電子商務(wù)中的應(yīng)用.下面是搜集整理的相關(guān)內(nèi)容的論文，歡送大家閱讀參考。摘要：該文通過(guò)介紹電子商務(wù)及數(shù)據(jù)挖掘根本知識(shí)，分別從幾個(gè)方面分析了電子商務(wù)中WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：電子商務(wù);數(shù)據(jù)挖掘;應(yīng)用一、概述電子商務(wù)是指企業(yè)或個(gè)人以網(wǎng)絡(luò)為載體，應(yīng)用電子手段，利用現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)展商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開展商務(wù)業(yè)務(wù)的活動(dòng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速開展，電子商務(wù)比傳統(tǒng)商務(wù)具有更明顯的優(yōu)勢(shì)，由于電子商

2、務(wù)具有方便、靈敏、快捷的特點(diǎn)，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動(dòng)。目前電子商務(wù)平臺(tái)網(wǎng)站多，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)，為了獲得更多的客戶資源，電子商務(wù)網(wǎng)站必須加強(qiáng)客戶關(guān)系管理、改善經(jīng)營(yíng)理念、提升售后效勞。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、可以被理解的信息和知識(shí)的過(guò)程。由數(shù)據(jù)集合做出歸納推理，從中挖掘并進(jìn)展商業(yè)預(yù)判，可以幫助電子商務(wù)企業(yè)決策層根據(jù)預(yù)判，對(duì)市場(chǎng)策略調(diào)整，將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤(rùn)將最大化。隨著電子商務(wù)的應(yīng)用日益廣泛，電子商務(wù)活動(dòng)中會(huì)產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)，如何可以數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)的參考價(jià)值?研究客戶的興趣和愛好，對(duì)客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給

3、相關(guān)客戶。因此,如何在電子商務(wù)平臺(tái)上進(jìn)展數(shù)據(jù)挖掘成為研究的熱點(diǎn)問題。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，也稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowl#8259;edgeDiscoveryinDatabase，KDD)。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從海量數(shù)據(jù)中應(yīng)用算法查找出隱藏的、未知的信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)在大數(shù)據(jù)資源中利用分析工具發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一個(gè)過(guò)程，數(shù)據(jù)挖掘?qū)Q策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的某種關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)隱藏的因素起著關(guān)鍵作用。這些形式是有潛在價(jià)值的、并可以被理解的。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷斯ぶ悄?、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)、可視化、信息檢索、并行計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域的理論與技術(shù)交融在一起的一門多學(xué)科穿插學(xué)問

4、，這些學(xué)科也對(duì)數(shù)據(jù)挖掘提供了很大的技術(shù)支撐。三、Web數(shù)據(jù)挖掘特點(diǎn)Web數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)挖掘在Web中的應(yīng)用。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是從萬(wàn)維網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容、超鏈接的構(gòu)造及使用日志記錄中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)或信息。根據(jù)挖掘過(guò)程中使用的數(shù)據(jù)類別，Web數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可分為：Web內(nèi)容挖掘、Web構(gòu)造挖掘、Web使用記錄挖掘。1)Web內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)頁(yè)中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的信息，挖掘?qū)ο笸ǔ０谋?、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數(shù)據(jù)。2)Web構(gòu)造挖掘是對(duì)Web頁(yè)面之間的構(gòu)造進(jìn)展挖掘，挖掘描繪內(nèi)容是如何組織的，從Web的超鏈接構(gòu)造中尋找Web構(gòu)造和頁(yè)面構(gòu)造中的有價(jià)值形式。例如從這些鏈接

5、中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁(yè)，根據(jù)網(wǎng)頁(yè)的主題，進(jìn)展自動(dòng)的聚類和分類，為了不同的目的從網(wǎng)頁(yè)中根據(jù)形式獲取有用的信息，從而進(jìn)步檢索的質(zhì)量及效率。3)Web使用記錄挖掘是根據(jù)對(duì)效勞器上用戶訪問時(shí)的訪問記錄進(jìn)展挖掘的方法。Web使用挖掘?qū)⑷罩緮?shù)據(jù)映射為關(guān)系表并采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)訪問日志數(shù)據(jù)，對(duì)用戶點(diǎn)擊事件的搜集和分析發(fā)現(xiàn)用戶導(dǎo)航行為。它用來(lái)提取關(guān)于客戶如何閱讀和使用訪問網(wǎng)頁(yè)的鏈接信息。如訪問了哪些頁(yè)面?在每個(gè)頁(yè)面中所停留的時(shí)間?下一步點(diǎn)擊了什么?在什么樣的道路下退出閱讀的?這些都是Web使用記錄挖掘所關(guān)心要解決的問題。四、電子商務(wù)中Web挖掘中技術(shù)的應(yīng)用分析1)電子商務(wù)中序列形式分析的應(yīng)用序

6、列形式數(shù)據(jù)挖掘就是要挖掘基于時(shí)間或其他序列的形式。如在一套按時(shí)間順序排列的會(huì)話或事務(wù)中一個(gè)工程有存在跟在另一個(gè)工程后面。通過(guò)這個(gè)方法，WEB銷售商可以預(yù)測(cè)將來(lái)的訪問形式，以幫助針對(duì)特定用戶組進(jìn)展廣告排放設(shè)置。發(fā)現(xiàn)序列形式容易使客戶的行為被電子商務(wù)的組織者預(yù)測(cè)，當(dāng)用戶閱讀站點(diǎn)時(shí)，盡可能地迎合每個(gè)用戶的閱讀習(xí)慣并根據(jù)用戶感興趣的內(nèi)容不斷調(diào)整網(wǎng)頁(yè)，盡可能地使每個(gè)用戶滿意。使用序列形式分析挖掘日志，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問序列形式。在萬(wàn)維網(wǎng)使用記錄挖掘應(yīng)用中，序列形式挖掘可以用于捕捉用戶途徑之中常用的導(dǎo)航途徑。當(dāng)用戶訪問電子商務(wù)網(wǎng)站時(shí)，網(wǎng)站管理員可以搜索出這個(gè)訪問者的對(duì)該網(wǎng)站的訪問序列形式，將訪問者感興趣但

7、尚未閱讀的頁(yè)面推薦給他。序列形式分析還能分析出商品購(gòu)置的前后順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢懇求、閱讀網(wǎng)頁(yè)信息等，會(huì)彈出與這些信息相關(guān)的廣告。例如購(gòu)置了打印機(jī)的用戶，一般不久就會(huì)購(gòu)置如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)將為客戶建立一個(gè)專屬商店,由每個(gè)客戶的特征來(lái)調(diào)整網(wǎng)站的內(nèi)容。也能由挖掘出的一些序列形式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷的效果。2)電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規(guī)那么的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)那么是提醒數(shù)據(jù)之間隱含的互相關(guān)系，關(guān)聯(lián)分析的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)事物間的關(guān)聯(lián)規(guī)那么或相關(guān)程序。關(guān)聯(lián)規(guī)那么挖掘的目的是在數(shù)據(jù)工程中找出每一個(gè)數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)那么挖掘就是要搜索出用戶在效勞器上訪問的內(nèi)容、頁(yè)面、文件之

8、間的聯(lián)絡(luò)，從而改良電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)?？梢愿迷诮M織站點(diǎn)，減少用戶過(guò)濾網(wǎng)站信息的負(fù)擔(dān)，哪些商品顧客會(huì)可能在一次購(gòu)物時(shí)同時(shí)購(gòu)置?關(guān)聯(lián)規(guī)那么技術(shù)可以通過(guò)購(gòu)物籃中的不同商品之間的聯(lián)絡(luò)，分析顧客的購(gòu)物習(xí)慣。例如購(gòu)置牛奶的顧客90%會(huì)同時(shí)還購(gòu)置面包，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)那么，假如商店或電子商務(wù)網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷售，將會(huì)進(jìn)步它們的銷量。關(guān)聯(lián)規(guī)那么挖掘目的是利用工具分析出顧客購(gòu)置商品間的聯(lián)絡(luò)，也即典型購(gòu)物籃數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)那么是發(fā)現(xiàn)同類事件中不同工程的相關(guān)性，例如加充電寶，鼠標(biāo)加鼠標(biāo)墊等購(gòu)置習(xí)慣就屬于關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)規(guī)那么挖掘技術(shù)可以用相應(yīng)算法找出關(guān)聯(lián)規(guī)那么，例如在上述例子中，商家可以根據(jù)商品間的關(guān)聯(lián)改

9、良商品的擺放，假如顧客購(gòu)置了那么將充電寶放入推薦的商品中，假如一些商品被同時(shí)購(gòu)置的概率較大，說(shuō)明這些商品存在關(guān)聯(lián)性，商家可以將這些有關(guān)聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利于商品的銷售，商家也根據(jù)關(guān)聯(lián)有效搭配進(jìn)貨，提升商品管理程度。如買了燈具的顧客，多半還會(huì)購(gòu)置開關(guān)插座，因此，一般會(huì)將燈具與開關(guān)插座等物品放在一個(gè)區(qū)域供顧客選購(gòu)。根據(jù)分析找出顧客所需要的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)那么，由挖掘分析結(jié)果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會(huì)感興趣的商品推薦，將會(huì)大大進(jìn)步商品的銷售量。3)電子商務(wù)中途徑分析技術(shù)的應(yīng)用途徑分析技術(shù)通過(guò)對(duì)Web效勞器的日志文件中客戶訪問站點(diǎn)的訪問次數(shù)的分析，用來(lái)發(fā)現(xiàn)Web站點(diǎn)中最經(jīng)常訪

10、問的途徑來(lái)調(diào)整站點(diǎn)構(gòu)造，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶訪問某網(wǎng)站時(shí)，假如有很多用戶不感興趣的頁(yè)面存在，就會(huì)影響用戶的網(wǎng)頁(yè)閱讀速度，從而降低用戶的閱讀興趣，同時(shí)也會(huì)使整個(gè)站點(diǎn)的維護(hù)本錢進(jìn)步。而利用途徑分析技術(shù)可以全面地掌握網(wǎng)站各個(gè)頁(yè)面之間的關(guān)聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)絡(luò)，通過(guò)分析得出訪問頻率最高的頁(yè)面，從而改良網(wǎng)站構(gòu)造及頁(yè)面的設(shè)計(jì)。4)電子商務(wù)中分類分析的應(yīng)用分類技術(shù)在根據(jù)各種預(yù)定義規(guī)那么進(jìn)展用戶建模的Web分析應(yīng)用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務(wù)，可以計(jì)算每個(gè)用戶在某個(gè)期間內(nèi)購(gòu)置記錄總和?；谶@些數(shù)據(jù)，可以建立一個(gè)分類模型，將用戶分成有購(gòu)置傾向和沒有購(gòu)

11、置傾向兩類，考慮的特征如用戶統(tǒng)計(jì)屬性以及他們的導(dǎo)航活動(dòng)。分類技術(shù)既可以用于預(yù)測(cè)哪些購(gòu)置客戶對(duì)于哪類促銷手段感興趣，也可以預(yù)測(cè)和劃分顧客類別。在電子商務(wù)中通過(guò)分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購(gòu)置意向，因此發(fā)現(xiàn)一些潛在的購(gòu)置客戶，從而為每一類客戶提供個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)效勞及開展針對(duì)性的商務(wù)活動(dòng)。通過(guò)分類定位模型輔助決策人員定位他們的最正確客戶和潛在客戶，進(jìn)步客戶滿意度及忠誠(chéng)度，最大化客戶收益率，以降低本錢，增加收入。5)電子商務(wù)中聚類分析的應(yīng)用聚類技術(shù)可以將具有一樣特征的數(shù)據(jù)項(xiàng)聚成一類。聚類分析是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)展比照并找出各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將不同性質(zhì)特征的數(shù)據(jù)進(jìn)展分類。聚類分析的目的是在

12、相似的根底上搜集數(shù)據(jù)來(lái)分類。根據(jù)具有一樣或相似的顧客購(gòu)置行為和顧客特征，利用聚類分析技術(shù)將市場(chǎng)有效地細(xì)分，細(xì)分后應(yīng)可每類市場(chǎng)都制定有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。聚類分別有頁(yè)面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有一樣閱讀形式的用戶分組，可以在電子中商務(wù)中進(jìn)展市場(chǎng)劃分或給具有相似興趣的用戶提供個(gè)性化的Web內(nèi)容，更多在用戶分組上基于用戶統(tǒng)計(jì)屬性(如年齡、性別、收入等)的分析可以發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的商業(yè)智能。在電子商務(wù)中將市場(chǎng)進(jìn)展細(xì)化的區(qū)分就是運(yùn)用聚類分析技術(shù)。聚類分析可根據(jù)顧客的購(gòu)置行為來(lái)劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過(guò)聚類具有類似閱讀行為的客戶，讓市場(chǎng)人員對(duì)顧客進(jìn)展類別細(xì)分，可以給顧客提供更人性化的貼

13、心效勞。比方通過(guò)聚類技術(shù)分析，發(fā)現(xiàn)一些顧客喜歡訪問有關(guān)汽車配件網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，就可以動(dòng)態(tài)改變站點(diǎn)內(nèi)容，讓網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)地給這些顧客聚類發(fā)送有關(guān)汽車配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類和聚類往往是互相作用的。在電子商務(wù)中通過(guò)聚類行為或習(xí)性相似的顧客，給顧客提供更滿意的效勞。技術(shù)人員在分析中先用聚類分析將要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)展聚類細(xì)分，然后用分類分析對(duì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)展分類標(biāo)記，再將該標(biāo)記重新進(jìn)展分類，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對(duì)滿意的結(jié)果。五、結(jié)語(yǔ)隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速開展，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用越來(lái)越廣。商業(yè)貿(mào)易中電子商務(wù)所占比例越來(lái)越大，使用web挖掘技術(shù)對(duì)商業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)展挖掘處理，分析客戶購(gòu)置愛好、跟蹤市場(chǎng)變化，調(diào)整銷售策略，對(duì)決策者做出有效決策及進(jìn)步企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力有重要意義。參考文獻(xiàn)：1龐英智.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用J.