基于Web的数据挖掘在电子商务中的研究与应用

1、基于Web的数据挖掘在电子商务中的研究与应用【摘要】 市场竞争的加剧和日益个性化的需求使消费者的意见和反馈在企业生产、管理、营销等各个方面占据的位置越来越重要。客户资料数据的庞大与复杂要求一种新的方式来管理和处理。在这种新型的商务模式下，如何对 网络 上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导他们的商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。迅速 发展 的基于Web的数据挖掘技术，为解决电子商务所面临的问题提供了有效途径。【关键词】 Web数据挖掘概述 电子商务应用 客户关系应用 一、Web数据挖掘 1.1 Web数据挖掘概述 ：数据挖掘（Data

2、Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取人们事先不知道的、潜在有用的信息和知识的非平凡过程。 Web数据挖掘（Web Mining）是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息，是数据库、数据挖掘、人工智能、信息检索、 自然 语言理解等技术的综合 应用 ，是在一定基础上应用数据挖掘的 方法 以发现有用的知识来帮助人们从WWW中提取知识。Web数据挖掘可以分为Web 内容 挖掘（Web Content Mining）、Web结构挖掘（Web Structure Mining）、Web使用记录挖掘（Web Usage Mining）三类。Web

3、内容挖掘是指从文档内容或其描述中抽取知识的过程。Web结构挖掘是指从Web组织结构和链接关系中推导知识。Web使用记录挖掘是指从服务器端记录的客户访问日志或从客户的浏览信息中抽取感兴趣的模式。 1.2 电子商务中Web数据挖掘的步骤 ：电子商务中Web数据挖掘的步骤如下： 明确数据挖掘的对象业务对象，确定商业应用主题，不能盲目地进行挖掘； 将与业务对象的各类原始数据收集起来作为挖掘的数据源泉； 对收集的数据进行预处理，一般包括数据净化、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别和格式化等阶段，以提高挖掘效率，剔除无用、无关信息并对信息进行必要的整理。 根据需要解决的问题建立合适的数据挖掘模型，然后

4、利用已知数据对模型进行训练和测试，并应用该模型得到挖掘结果； 利用可视化技术，验证、解释挖掘的结果，并据此做出决策或丰富知识，即进行模式分析与应用。 在整个Web数据挖掘的过程中，被明确的业务对象是挖掘过程的基础，它驱动整个Web数据挖掘的全过程； 同时，也是检验挖掘结果和引导分析人员完成挖掘的依据。 1.3 电子商务中Web数据挖掘的数据源 在电子商务中，可以用来作为数据挖掘分析的数据量比较大，而且类型众多，总结起来有以下几种类型的数据可用于Web数据挖掘技术产生各种知识模式。 服务器数据。客户访问站点时会在Web服务器上留下相应的日志数据，这些日志数据通常以文本文件的形式存储在服务器上。一

5、般包括servers logs、error logs、cookies logs等。 查询数据。它是电子商务站点在服务器上产生的一种典型数据。例如，对于再现存储的客户也许会搜索一些产品或某些广告信息。 在线市场数据。这类数据主要是传统关系数据库里存储的有关电子商务站点信息、用户购买信息、商品信息等数据。 Web页面。主要是指HTML和XML页面的内容，包括文本、图片、语音、图像等。 Web页面超级链接关系。主要是指页面之间存在的超级链接关系，这也是一种重要的资源。 客户登记信息。客户登记信息是指客户通过Web页输入的、要提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的人口特征。 二、Web数

6、据挖掘在电子商务中的应用 2.1数据抽取方法在电子商务中的应用 与传统商务活动相比，电子商务具有更多的虚拟和不确定的因素：如客户购买的心理、动机、能力、欲望等。Web数据挖掘要解决的问题就是如何从零散的无规则的网络数据中找到有用的和有规则的数据和知识，也就是进行数据抽取，以期对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，从数据泛化的角度讨论数据总结，把最原始、基本的信息数据从低层次抽象到高层次，以便于企业决策。 2.2 基于Web数据挖掘的智能化搜索引擎 电子商务企业在活动过程中面临的问题之一是如何通过Internet全面、准确、及时地收集到企业内、外部的环境信息，尤其是一些隐性的、关系到企业经营成败的关

7、键信息，以提高竞争力。将Web数据挖掘技术应用于搜索引擎，使之成为智能搜索引擎，从而提高性能，满足电子商务企业的需要。Web挖掘技术主要在以下几个方面对搜索引擎有借鉴作用：文档的自动分类、自动摘要的形成、检索结果的联机聚类和相关度排序及实现个性化的搜索引擎。经过文档的分类处理，可以对搜索结果进行分门别类，帮助用户快速的对目标知识进行定位，从而提高用户进行网上信息搜索的效率；自动摘要能够解决大部分搜索引擎机械地截取文档的前几句和固定字数的摘要使信息反映不完整的缺陷，使用户能较准确、快速、方便地了解检索信息；通过对检索结果的文档集合进行聚类，可以使得与用户检索结果相关的文档集中在一起，从而将大大缩

8、小所需浏览的页面数量；将Web使用挖掘中的个性化技术应用在搜索引擎中，可以在大量训练样本的基础上，得到数据对象间的内在特征,并以此为依据进行有目的的信息提取，使得搜索引擎可以按照用户的兴趣偏好扩充用户搜索的关键词，个性化的搜索引擎可以提高用户检索的查全率与查准率。 三、 Web数据挖掘在客户关系管理中的应用 客户关系管理的核心 客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）的核心是通过客户和他们行为的有效数据收集，发现潜在的市场和客户，从而获得更高的商业利润，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。 Web数据挖

9、掘在客户关系管理中的应用 Web数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点，使企业能够为客户提供有针对性的服务。将Web数据挖掘用在电子商务CRM中主要体现在客户的获取和保持、价值客户鉴别、客户满意度分析及改善站点结构等几方面。 通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保持老客户；通过对新访问者的网页浏览记录进行分析，就可以判断出该访问者是属于哪一类客户，是有利可图的潜在客户还是毫无价值的过客，达到区别对待、节省销售成本、提高访问者到购买者的转化率的目的，从而挖掘潜在客户；通过

10、对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。 此外，站点的结构和内容是吸引客户的关键。利用关联规则的发现，针对不同客户动态调整站点结构和页面内容，把具有一定支持度和信任度的相关联的物品放在一起以有助于销售；通过路径分析等技术可以判定出一类用户对Web站点频繁访问的路径，这些路径反映这类用户浏览站点页面的顺序和习惯，将客户访问的有关联的文件实现直接链接，让客户容易地访问到想要的页面。这样的网站会给客户留下好印象，提高客户忠诚度，吸引客户，延长他们在网站上的驻留时间以及提高再次访问的机率。 通过挖掘客户的行为记录和反馈情况，进一步优化网站组织结构和服务方式以提高网站的效率。通过Web数据挖掘，可以得到可靠的市场反