浅议Web数据挖掘在电子商务中的应用

淄博职业学院 马宁

浅议Web数据挖掘在电子商务中的应用

淄博职业学院 马宁

随着电子计算机和网络通讯技术的不断发展，作为当今世界最大的信息传播和网络营销媒介，互联网在社会的各个领域都得到了广泛的应用，进而全面带动了电子商务的兴起。电子商务已成为当前全球经济范围内发展迅速的一种新型的现代商业模式。作为电子商务中的先进信息处理技术，Web数据挖掘可以有效获取客户的访问信息并对其进行高层次的分析和处理，从而为企业做出正确的电子商务策略提供科学有效的依据。本文阐述了Web数据挖掘的方法和过程，并分析了Web数据挖掘在电子商务中的具体应用。

Web 数据挖掘 电子商务

经济全球化、贸易自由化、计算机网络技术的迅速发展，以及Internet在社会各个领域的普及应用，全面推动了电子商务的兴起。作为一种新兴的商务模式，电子商务彻底改变了人们传统的经营理念、支付手段以及管理方式，给整个社会的商业领域带来了革命性的改变。然而，信息技术的迅猛发展使得企业在网上的商务信息被淹没于铺天盖地的信息之中。面对如此巨大的数据，企业不得不每天都搜集和处理大量的数据信息。为此，企业需要更高层次的数据分析功能，以更有效地帮助其对网上的信息进行分析并提取有效的数据，进而为企业的营销策略及决策工作提供支持，从而为客户提供更优质的个性化服务。于是，Web数据挖掘技术出现了。

1 Web数据挖掘的概念及分类

数据挖掘，是指从大量的随机数据中分析并提取隐含于其中的有潜在价值且先前不为人们所知的信息和知识的过程。Web数据挖掘正是应用于Web环境下的数据挖掘技术，是一项涉及互联网、计算机科学、统计学、人工智能等多个科学领域的综合性技术。它能从大量的Web文档集合以及Web站点内的访问活动中发现潜在且有用的数据信息。

Web数据挖掘主要分为Web内容挖掘、Web结构挖掘以及Web使用挖掘等三大类型。

2 Web数据挖掘的方法与过程

2.1 Web数据挖掘的方法

当前，基于Internet的Web数据挖掘主要有以下几种方法。

2.1.1 频繁访问路径分析

Web数据挖掘通过路径分析技术对Web服务器中客户访问站点所产生的日志文件进行分析，并从中找出最频繁的访问路径以及其他相关的路径信息。从而为商家改进页面设计和优化网站结构提供科学有效的依据。

2.1.2 关联规则分析

Web数据挖掘通过关联规则分析对隐藏于客户访问信息数据中的相互关系进行挖掘。从而帮助企业和商家更好地组织站点结构，以减少用户过滤信息的负担。

2.1.3 序列模式分析

Web数据挖掘中的序列模式分析技术，就是对客户访问Web服务器所产生的有时间序列的事务进行挖掘分析。这些序列能直接反映客户的访问行为，进而为商家预测客户的访问模式提供可靠的参照，以便对客户提供更优质、更富个性化的服务。

2.1.4 分类与聚类分析

在Web数据挖掘中，分类规则的发现是基于数据库所描述的某些公共属性，对客户群的访问特征进行挖掘。而聚类分析则根据一定的规则，合理聚合具有高度相似浏览行为的客户。从而对分类后的客户群体的特点开展商业活动，并提供具有较强针对性的优质服务。

2.2 Web数据挖掘的过程

电子商务中的Web数据挖掘过程主要有以下几个阶段。

2.2.1 准备数据

准备数据在Web数据挖掘过程中主要分为收集数据、选择数据和预处理数据等三个阶段。Web数据挖掘通过收集Web服务器端的数据，以记录用户的访问行为于Web日志文件中，并对其进行必要的选择和整理以过滤无用的数据。预处理数据，是为了进一步精简所选数据的有效部分而除去Web日志文件中与挖掘无关的冗余性和模糊性数据。

2.2.2 挖掘数据

在Web数据挖掘过程中，挖掘数据是通过模式识别中的数据挖掘算法对用户的日志文件进行分析及加工，从而发现用户访问站点的浏览模式与习惯，以便于企业更有效地制定市场目标与改进决策。挖掘数据阶段所要进行的实际操作有：首先要决定如何产生假设；其次，要选择合适的工具；再次，要发掘知识的操作；最后，证实发现的知识。

2.2.3 解析与显示结果

这一阶段不仅要把结果表述出来，而且还要对所提取的信息进行分析和选择处理，把最有价值的信息区分开来，并通过决策支持工具提交给决策者，假如不能使决策者满意，还需要重复上述操作过程。最后，通过可视化技术以图形界面的方式将挖掘的成果显示出来。

3 Web数据挖掘的具体应用

企业盈利的关键之一是节约成本。基于Web数据挖掘技术，可以全面、实时且准确地掌握企业的资源信息，从而对企业的历史库存数据、交易数据和财务数据进行分析，为企业的资源优化配置及决策提供重要的依据。Web数据挖掘在电子商务中的广泛应用，不仅可以极大地提高企业获取信息及分析和处理信息的能力，以便为客户提供更优质、更有针对性的服务，同时还可以优化企业资源，并为企业及时开拓市场渠道，进而提高企业的经营效率。Web数据挖掘在电子商务中的具体应用主要有以下几个方面。

3.1 降低企业经营成本

企业盈利的关键是降低经营成本。通过Web数据挖掘可以及时获取可靠的商业信息，以便企业准确地掌握市场动态并开展有针对性的商务活动，这不仅极大地提高了企业对市场变化的适应能力，同时还能使企业对物质资源、人力资源以及信息资源的利用达到最大化。从而大大地降低企业的经营成本，提高企业的市场竞争力。

3.2 发掘潜在客户

了解和关注已有的客户对于电子商务而言是十分重要的。然而，从大量的新访问者中发掘潜在客户也同样重要，因为访问者在网上的浏览行为反映了其兴趣和意向。利用Web数据挖掘技术对Web服务器中用户访问站点所产生的日志文件进行分析，并将访问者进行分类，进而判断访问者是否属于有利可图的客户群，以决定是否要把访问者作为潜在的客户。

3.3 制定个性化服务

为客户制定优质的个性化服务，不仅能有效地解决用户的“信息迷失”困境，而且还能极大地加深企业与客户的友好关系。通过Web数据挖掘对客户的访问信息进行收集并分析，进而了解用户的满意度、兴趣和需求等，以便企业及时调整Web页面内容和商务策略，为客户制定个性化服务。从而最大限度地满足客户的需求。

3.4 优化Web站点设计

在电子商务中，企业的站点内容及结构是提高用户点击率的关键。因此，利用Web数据挖掘技术对访问者的网上行为记录和反馈情况进行挖掘，从而为优化Web站点组织结构和外观设计提供科学有效的依据。除此之外，Web数据挖掘还可以获取并统计分析网站上的各种数据，这不仅有利于企业优化站点系统的性能，以增强系统的安全性，而且还有助于企业进行商业决策。

3.5 商业信用评估

随着电子商务的不断发展，网上的经济诈骗与犯罪现象层出不穷，商业信用危机已成为当前扰乱商业秩序的突出问题，严重阻碍了电子商务的健康发展，并已引起人们的广泛关注。Web数据挖掘技术可以全程监控和跟踪企业的经营状况，从而为企业的资产评估、效益分析以及发展潜力的预测等构建完善的安全保障体系，进而有效地提高企业防范和化解信用风险的能力。

4 结语

随着时代的进步，电子商务是计算机技术和网络通讯技术发展的必然结果，也是未来商业发展的必然趋势。Web数据挖掘在电子商务中，不仅具有广阔的应用前景，同时还对社会经济的发展具有重要而深远的现实意义，并已成为当今世界各国研究的热门领域之一。通过Web数据挖掘，可以帮助企业从各种繁乱复杂的信息数据中挖掘出有潜在价值的商业信息，从而使企业的资源配置和利用都更加合理，为企业做出正确的商务决策提供强有力的支持和可靠的保障，进一步提高企业在商业竞争中的地位。

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1005-5800(2011)01(c)-119-02