ｗｅｂ數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究

《ｗｅｂ數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究 》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

1、Ｗｅｂ數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究〔摘要〕當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)擁有海量的數(shù)據(jù)，如何對(duì)這些Web上的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘提取有用的模式，輔助企業(yè)獲得成功，是一個(gè)刻不容緩的問(wèn)題。本文對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘的基本內(nèi)容和相應(yīng)的技術(shù)作了介紹，并對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中可應(yīng)用的范圍作了說(shuō)明?！　　碴P(guān)鍵字〕Web數(shù)據(jù)挖掘、電子商務(wù)　　　　引言　　　　在電子商務(wù)領(lǐng)域，通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘，不僅可以從大量多種多樣信息的Web頁(yè)面中提取出我們需要的有用的知識(shí)，還可以得到關(guān)于群體用戶訪問(wèn)行為和方式的普遍知識(shí)，用以改進(jìn)Web服務(wù)設(shè)計(jì)。更重要的是，通過(guò)對(duì)用戶特征的理

2、解和分析，如對(duì)用戶訪問(wèn)行為、頻度、內(nèi)容等的分折，提取出用戶的特征，從而為用戶定制個(gè)性化的界面，有助于開(kāi)展有針對(duì)性的電子商務(wù)活動(dòng)。[1][2]　　　　1．Web數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介　　　　當(dāng)今Web上存在著大量的數(shù)據(jù)，獲取有用信息成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。但Web是無(wú)結(jié)構(gòu)的、動(dòng)態(tài)的，Web頁(yè)面極其復(fù)雜。這樣就使得人們從成千上萬(wàn)的Web站點(diǎn)中找到有用的數(shù)據(jù)變得比較困難。于是，人們就越來(lái)越關(guān)注如何開(kāi)發(fā)和利用Web上的數(shù)據(jù)資源?！　eb數(shù)據(jù)挖掘就是解決上述問(wèn)題的一個(gè)途徑。當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的Web中就成為Web數(shù)據(jù)挖掘。Web數(shù)

3、據(jù)挖掘就是從Web文檔和Web活動(dòng)中抽取感興趣的潛在的有用模式和隱藏的信息?！　eb挖掘可以分為三類(lèi)：Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘和Web使用挖掘[3]。Web內(nèi)容挖掘是用來(lái)提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容成分的信息；Web結(jié)構(gòu)挖掘是用來(lái)提取網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫畔?，即網(wǎng)頁(yè)之間的銜接的信息；Web使用挖掘是用來(lái)提取關(guān)于客戶如何運(yùn)用瀏覽器瀏覽和使用這些銜接的信息?！　　　?．Web數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)介紹　　　　從電子商務(wù)的角度出發(fā)，進(jìn)行Web上的數(shù)據(jù)挖掘，主要就是進(jìn)行客戶訪問(wèn)信息的挖掘，得到客戶端瀏覽行為和訪問(wèn)模式，從而找到有用的市

4、場(chǎng)信息。在Web數(shù)據(jù)挖掘的模式發(fā)現(xiàn)中，常有以下幾種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用：　　2．1路徑分析：使用路徑分析技術(shù)進(jìn)行Web使用模式挖掘，最常用的就是網(wǎng)站結(jié)構(gòu)圖。它可以被用于判定在一個(gè)web站點(diǎn)中最頻繁訪問(wèn)的路徑，還有一些其他的有關(guān)路徑的信息通過(guò)路徑分析可以得出，比如：70%的用戶端在訪問(wèn)/class/book2時(shí)，是從/class開(kāi)始，經(jīng)過(guò)/class/new,/class/book，/class/book1，最后才到的/class/book2。這條規(guī)則說(shuō)明在/class/book2頁(yè)面上有有用的信息，但因?yàn)榭蛻魧?duì)站點(diǎn)進(jìn)行的是

5、迂回繞行的訪問(wèn)，所以這個(gè)有用信息并不明顯。如果這個(gè)頁(yè)面對(duì)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)比較重要，可以通過(guò)此路徑分析改進(jìn)頁(yè)面及網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，從使客戶更容易的訪問(wèn)/class/book2?！　?．2關(guān)聯(lián)規(guī)則：關(guān)聯(lián)規(guī)則主要關(guān)注事物內(nèi)的關(guān)系。在Web使用挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是挖掘出用戶在一個(gè)訪問(wèn)期間從服務(wù)器上訪問(wèn)的頁(yè)面／文件之間的關(guān)系，找出在某一次服務(wù)器會(huì)話中最經(jīng)常一起出現(xiàn)的相關(guān)畫(huà)面。例如，40%的客戶再購(gòu)買(mǎi)了CD之后又購(gòu)買(mǎi)了CD清潔劑。利用挖掘出來(lái)的這些相關(guān)性，我們可以更好的組織站點(diǎn)，實(shí)施有效的市場(chǎng)策略?！　?．3序列模式：序列模式挖掘就是挖掘

6、出交易集之間有時(shí)間序列關(guān)系的模式，在Web日志中發(fā)現(xiàn)所有滿足用戶規(guī)定的最小支持度的大序列模式。序列模式的發(fā)現(xiàn)就是在時(shí)間戳有序的事務(wù)集中，找到那些“一些項(xiàng)跟隨另一個(gè)項(xiàng)”的內(nèi)部事務(wù)模式。例如：在/class/book1上進(jìn)行過(guò)在線定購(gòu)的顧客，有60%的人在過(guò)去15天內(nèi)也在/class/bag1處下過(guò)訂單。發(fā)現(xiàn)序列模式能夠便于進(jìn)行電子商務(wù)的組織預(yù)測(cè)客戶的訪問(wèn)模式，對(duì)客戶開(kāi)展有針對(duì)性的廣告服務(wù)。通過(guò)系列模式的發(fā)現(xiàn)，能夠在服務(wù)器方選取有針對(duì)性的頁(yè)面，以滿足訪問(wèn)者的特定要求?！　?．4分類(lèi)規(guī)則：分類(lèi)技術(shù)主要是根據(jù)用戶群的特征挖掘用戶

7、群的訪問(wèn)特征。在Web數(shù)據(jù)挖掘中，分類(lèi)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)就是給出識(shí)別一個(gè)特殊群體的公共屬性的描述，這個(gè)描述可以用來(lái)分類(lèi)新的項(xiàng)，例如：在/class/book2進(jìn)行過(guò)在線定購(gòu)的顧客中有55％是20-30歲生活在南方的年輕人。得到這一分類(lèi)后，就可以進(jìn)行適合這一類(lèi)客戶的商務(wù)活動(dòng)?！　?．5聚類(lèi)：聚類(lèi)技術(shù)是對(duì)符合某一訪問(wèn)規(guī)律特征的用戶進(jìn)行用戶特征挖掘。聚類(lèi)分析可以從Web訪問(wèn)信息數(shù)據(jù)中聚集出具有相似特性的那些客戶。在Web事務(wù)日志中，聚類(lèi)顧客信息或數(shù)據(jù)項(xiàng)能夠便于開(kāi)發(fā)和執(zhí)行未來(lái)的市場(chǎng)戰(zhàn)略。這種市場(chǎng)戰(zhàn)略包括：自動(dòng)給一個(gè)特定的顧客聚類(lèi)發(fā)送銷(xiāo)售

8、郵件，為一個(gè)顧客聚類(lèi)動(dòng)態(tài)地改變一個(gè)特殊的站點(diǎn)等。3．在電子商務(wù)中的應(yīng)用介紹　　　　盡管.DataMining:ConceptsandTechniques[J].SanMateoCA:MorganKaufmann,2000