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计算机科学新技术 Web数据挖掘论文摘要：目前计算机Web数据挖掘技术被广泛应用于电子商务活动，它是随着网络技术和数据库技术的快速发展而出现的一种新技术，已成为现代电子商务企业获取市场信息极为重要的工具。介绍了Web数据挖掘的含义、特征及类别，探究了计算机Web数据挖掘技术在电子商务中的几种典型应用。 1 引言 当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web 数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。 2 计算机web数据挖掘概述 2.1 计算机web数据挖掘的由来 近年来,随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,使各种信息能以非常低的成本在网络上获得,而从中取得的数据量便难以计算,而且Internet/WWW的发展趋势继续看好,特别是电子商务的蓬勃发展为网络应用提供了强大支持,因此,如何在WWW这个全球最大的数据集合中发现有用信息,无疑将成为数据挖掘研究的热点。而Web挖掘便是指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。它建立在对大量的网络数据进行分析的基础上,采用相应的数据挖掘算法,在具体的应用模型上进行数据的提取、筛选、转换、挖掘和模式分析,最后作出归纳性的推理。计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。 2.2 计算机Web数据挖掘含义及特征 （1） Web数据挖掘的含义。 Web 数据挖掘是指数据挖掘技术在Web 环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络（Internet），挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。 （2）Web数据挖掘的特点。 计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息；二是用户“访问模式动态获取”不会过时；三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便；四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。 2.3 Web挖掘流程 与传统数据和数据仓库相比,Web上的信息是非结构化或半结构化的、动态的,并且是容易造成混淆的,所以很难直接以Web网页上的数据进行数据挖掘,而必须经过必要的数据处理。典型Web挖掘的处理流程如下: (1)查找资源。从目标Web文档中得到数据。这些信息资源不仅限于在线Web文档,还包括电子邮件、电子文档、新闻组或者网站的日志数据甚至是通过Web形成的交易数据库中的数据等。 (2)信息选择和预处理。从取得的Web资源中剔除无用信息,将信息进行必要的整理。例如,从Web文档中自动去除广告连接和多余格式标记、自动识别段落或者字段,并将数据组织成规整的逻辑形式甚至是关系表。 (3)模式发现:自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在多个站点之间进行。 (4)模式分析:验证、解释上一步骤产生的模式。可以是机器自动完成,也可以是与分析人员进行交互来完成。 Web挖掘作为一个完整的技术体系,在进行挖掘之前的信息获得IR(Information Retrieval)和信息抽取IE(Information Extraction)相当重要。信息获得(IR)的目的在于找到相关Web文档,它只是把文档中的数据看成未经排序的词组的集合;而信息抽取(IE)的目的在于从文档中找到需要的数据项目,它对文档的结构和表达的含义感兴趣,它的一个重要任务就是对数据进行组织整理并适当建立索引。 3 Web数据挖掘的分类 Web数据挖掘是一项具有挑战性的课题,它实现对Web存取模式、结构和规则以及动态的Web内容的查找。一般来说,Web数据挖掘可分为4类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘和Web用户性质挖掘。其中,Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘是Web1.0时代就已经有了的,而Web用户性质挖掘则是伴随着Web2.0而出现的。 3.1 Web内容挖掘 Web内容挖掘指从Web内容、数据、文档中发现有用信息,主要包括文本挖掘和多媒体挖掘两类,其对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。 目前,Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究:一种是从资源(IR)查找的方面来看,即从用户的角度出发,研究怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。这方面的研究大部分都是建立在词汇袋(bag of words)或称向量表示法(vector representation)的基础上,它将单个的词汇看成文档集合的属性,只从统计的角度将词汇孤立地看待,而忽略该词汇出现的位置和上下文环境。这种方法的弊端是自由文本中的数据丰富,词汇量非常大,处理起来很困难,为解决这个问题人们作了相应的研究,采取了不同技术,如信息增益、差异比等。 另外一种是从数据库(DB)的观点进行Web内容挖掘,主要是试图建立Web站点的数据模型并加以集成,以支持复杂查询,而不只是简单的基于关键词的搜索。这要通过找到Web文档的模式、建立Web知识库来实现。数据库技术应用于Web挖掘主要是为了解决Web信息的管理和查询问题。 3.2 Web结构挖掘 Web结构挖掘的对象是Web本身的超链接,即对Web文档的结构进行挖掘。由于有用的知识不仅包含在Web页面的内容中,而且也包含在页面的结构中,所以Web结构挖掘是从站点的组织结构和页面结构中推导出知识,找出数据链的结构进行分类、聚类,从而发现页面间的关系,进而改进搜索引擎的性能。对于给定的Web文档集合,应该能够通过算法发现它们之间链接情况的有用信息,文档之间的超链接反映了文档之间的包含、引用或者从属关系,引用文档对被引用文档的说明往往更客观、更概括、更准确。 Web结构挖掘在一定程度上得益于社会网络和引用分析的研究。Web结构挖掘的基本思想是将Web看作一个有向图,它的顶点是Web页面,页面间的超链接就是图的边,然后利用图对Web的拓扑结构进行分析。Web结构挖掘算法一般可分为查询相关算法和查询独立算法两类。查询相关算法需要为每一个查询进行一次超链分析从而进行一次值的指派;而查询独立算法则为每个文档仅进行一次值的指派,对所有的查询都使用此值。HITS和Page Rank分别是查询相关算法和查询独立算法的代表。他们的共同点是使用一定方法计算Web页面之间超链接的质量,从而得到页面的权重。著名的Clever和Google搜索引擎就采用了该类算法。 3.3 Web使用记录挖掘 Web使用记录挖掘也叫Web日志挖掘或Web访问信息挖掘,在新兴的电子商务领域有重要意义,它通过挖掘相关的Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,通过分析日志记录中的规律,可以识别用户的忠实度、喜好、满意度,可以发现潜在用户,增强站点的服务竞争力。Web使用记录数据除了服务器的日志记录外,还包括代理服务器日志、浏览器端日志、注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询等一切用户与站点之间可能的交互记录。可见,Web使用记录的数据量是非常巨大的,而且数据类型也相当丰富。根据对数据源的不同处理方法,Web用法挖掘可以分为两种:将网络服务器的日志文件作为原始数据,应用特定的预处理方法进行处理后再进行挖掘;将网络服务器的日志文件转换为图表,然后再进行进一步的数据挖掘。通常,在对原始数据进行预处理后就可以使用传统的数据挖掘方法进行挖掘。3.4 Web用户性质挖掘 Web用户性质挖掘是伴随着Web2.0出现的。基于RSS、Blog、SNS以及Wiki等互联网软件的广泛应用,Web2.0帮助人们从Web1.0时代的各大门户网站“填鸭”式的信息轰炸,过渡到了“人人对话”,每个普通用户既是信息的获取者,也是信息的提供者。面对Web2.0的诞生,Web数据挖掘技术又面临着新的挑战。 在Web2.0时代,网络彻底个人化了,它完全允许客户用自己的方式、喜好和个性化的定制服务创造自己的互联网,它一方面给予互联网用户最大的自由度,另一方面给予有心商家有待发掘的高含金量信息数据。通过对Web用户自建的RSS、Blog等Web2.0功能模块下客户信息的统计分析,能够帮助运营商以较低成本获得准确度较高的客户兴趣倾向、个性化需求以及新业务发展趋势等信息。有关Web2.0下的数据挖掘,根据数据来源、数据类型、数据集合中的用户数量、数据集合中的服务器数量等将Web用户性质挖掘分为5类: (1)个性挖掘。针对单个用户的使用记录对该用户进行建模,结合该用户基本信息分析他的使用习惯和个人喜好,目的是在电子商务环境下为该用户提供与众不同的个性化服务。 (2)系统改进。Web服务(数据库、网络等)的性能和其他服务质量是衡量用户满意度的关键指标,Web用法挖掘可以通过用户的记录发现站点的性能瓶颈,以提示站点管理者改进Web缓存策略、网络传输策略、流量负载平衡机制和数据的分布策略。此外,可以通过分析网络的非法入侵数据找到系统弱点,提高站点安全性,这在电子商务环境下尤为重要。 (3)站点修改。站点的结构和内容是吸引用户的关键。Web挖掘通过用户的行为记录和反馈情况为站点设计者提供改进的依据,比如页面连接情况应如何组织、哪些页面能够直接访问等。 (4)智能商务。用户怎样使用Web站点的信息,无疑是电子商务销售商关心的重点,用户一次访问的周期可分为被吸引、驻留、购买和离开4个步骤,Web挖掘可以通过分析用户点击流等Web日志信息挖掘用户行为的动机,以帮助销售商合理安排销售策略。 (5)Web特征描述。这类研究关注怎样通过用户对站点的访问情况,统计各个用户在页面上的交互情况,以及对用户访问情况进行特征描述。4 计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系 借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘（特别是web数据挖掘）技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。 5 计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用 （1）电子商务中的web数据挖掘的过程。 在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。 （2）Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。 目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面： 一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。 二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。 三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，