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Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務的應用論文
1電子商務中的數(shù)據(jù)挖掘簡介
電子商務中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，是利用數(shù)據(jù)挖掘技術從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務)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，它是一項綜合技術，涉及到Internet技術學、人工智能等多個領域。當電子商務在企業(yè)中得到應用時，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)務數(shù)據(jù)進行抽取、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)中的服務器數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)。其中服務器數(shù)據(jù)是Web挖掘中的主要對象。服務器中承載著用戶訪問時產(chǎn)生的對應的服務數(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)進行初步收集，再針對這些數(shù)據(jù)進行深度分析挖掘。(2)數(shù)據(jù)選擇和預處理。通過數(shù)據(jù)收集將數(shù)據(jù)進行分類，根據(jù)所需的信息主題對收集的數(shù)據(jù)進行選擇，通過選擇相關的數(shù)據(jù)項縮小數(shù)據(jù)處理的范圍，挑選其中的有效數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理。數(shù)據(jù)預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)進行直接處理是不可行的。數(shù)據(jù)預處理能夠把半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理成標準的數(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)技術對預處理之后的數(shù)據(jù)進行處理得到相應的事務數(shù)據(jù)庫，利用模式發(fā)現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行初步挖掘，將預處理下的事務數(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和工具，對挖掘結(jié)果進行模式的分析，其目的是根據(jù)實際應用，通過觀察和選擇，把發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計結(jié)果、規(guī)則和模型轉(zhuǎn)換為知識，經(jīng)過篩選后來指導實際的電子商務行為。
3電子商務中的數(shù)據(jù)挖掘技術
(1)路徑分析技術。路徑分析主要是對web訪問路徑進行搜索分析，對于頻繁訪問的路徑進行總結(jié)。利用Web服務器的日志文件進行數(shù)據(jù)分析，對訪客次數(shù)以及對應路徑進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改進web設計以及提供更好更符合客戶的服務。(2)關聯(lián)分析技術。關聯(lián)技術是通過對數(shù)據(jù)進行分析尋找出隱藏的數(shù)據(jù)聯(lián)系，關聯(lián)分析可是對單純的web數(shù)據(jù)與對應的電子商務進行聯(lián)系。從而可以在web數(shù)據(jù)挖掘中得到該商務網(wǎng)站的關聯(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。聚類分析是根據(jù)對象進行數(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系進行總結(jié)。對數(shù)據(jù)對象進行分組成為多個類或簇，按照數(shù)據(jù)對象之間的相似度進行劃分。(4)分類分析技術。分類分析是通過對數(shù)據(jù)庫中樣本數(shù)據(jù)的分析，對每個類別做出準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中一個非常重要的任務，也是應用最廣泛的技術。通過分類自動推導給定數(shù)據(jù)的廣義描述，以便對未來數(shù)據(jù)進行預測。
4Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用
(1)制定優(yōu)質(zhì)個性化服務。電子商務的發(fā)展給了人們更多元化的選擇，同時，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、搜索強度進行合理應用，針對數(shù)據(jù)分析結(jié)果對網(wǎng)站進行制定優(yōu)質(zhì)的個性化服務設計，更合理的安排網(wǎng)站中的物品擺放，從而為用戶提供更個性化的服務。(2)優(yōu)化站點設計。Web設計者可通過挖掘用戶的Web日志文件，對Web站點的結(jié)構(gòu)和外觀進行設計和修改。網(wǎng)站網(wǎng)頁的內(nèi)容設置直接影響網(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，增加下次訪問的機率。(3)聚類客戶。在電子商務中，聚類客戶就是主要的運營策略，可以對客戶瀏覽的信息等內(nèi)容出發(fā)，對客戶的共性進行分類，從而讓電子商務的運營者能更加全面的了解客戶的需要，對網(wǎng)頁的內(nèi)容進行適當?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。(4)營銷效益分析。利用web數(shù)據(jù)挖掘?qū)ι唐吩L問和銷售情況進行有效分析，這樣能夠確定一些營銷及消費的生命周期。再者結(jié)合目前的市場變化，針對不同的產(chǎn)品進行定制獨特的營銷策略。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)挖掘在電子商務的應用越來越廣泛，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)挖掘在電子商務領域中一定會有廣闊的應用前景，它將帶領電子商務系統(tǒng)走向更加智能化、使客戶服務走向更加個性化。
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