Web数据挖掘在电子商务交易中的应用研究

摘 要：在如今经济发展、社会进步的时代，互联网的发展日新月异。在互联网时代的催生下，电子商务的应用范围越来越广，电子商务交易也无处不在。但信息的爆炸性增长也让电子商务交易的环节充满了各种问题，应用Web数据挖掘技术解决电子商务交易中存在的问题，已经得到越来越成熟的应用。

关键词：Web数据挖掘;电子商务交易;互联网

一、电子商务

1.电子商务的概念

电子商务的概念具有广义和狭义之分。首先就其广义概念而言，电子商务又称电子商业，是指在互联网上从事的商务活动。这里所说的商务活动范围比较广，既包括市场分析和客户管理，还包括资源的调配以及企业决策等。就其狭义概念而言，是指在Web基础上从事的商业活动，这里的商业活动主要指贸易方面。总而言之，电子商务是建立在网络信息发展的基础之上，在全球范围内，进行的商业贸易活动。

2.电子商务交易中存在的问题

电子商务交易的发展建立在现代互联网发展的基础上。随著科学技术的进步和社会经济的发展，网络已经成为人们生活中必不可少的一部分。网络技术的发展极大改变了人们的消费行为，人们从日常生活中的各个方面享受着信息便捷带来的好处，但同时也受到一些问题的困扰。

在目前的电子商务交易中，不健全的社会信用体系是主要的问题之一。对社会信用体系的建立而言，我国正处于建设初期，相关的法制法规并不健全，并未完善失信惩戒制度。对于电子商务交易而言，失信问题尤其突出，主要体现在商家和消费者之间的诚信交易问题。一是网络商家为提高商品销量，可能会做虚假宣传、出售假冒商品。二是就消费者而言，可能会因为自己的目的对网络商品做出不诚实的评价，或者是确认收货后，不再跟商家讲诚信。

二、Web数据挖掘

1.Web数据挖掘的概念

数据挖掘是一种比数据分析更加深入的处理数据方式，不设预先条件、具有有效性、实用性，主要面向商业信息，对大量的商业数据进行有效分析，从中提取有效数据。

2.Web数据挖掘的作用

第一，通过数据挖掘的关联分析，从而发现关联知识。在数据库中，数据关联是一种很重要的知识，而这类知识是可被发现的。关联的定义是两个及其以上的变量取值之间存在规律性。其反映的是事件之间关联的知识。如果有两项及以上的属性之间存在关联，那么以其他属性为依据，可对其中的某一项属性值进行预测。

第二，通过数据挖掘的偏差检测途径得到偏差型知识。若数据库中的数据有差异记录存在，那么对这些差异进行检测会得到有价值的结果，对差异或者特例进行描述，以此对偏离常规的事物异常现象进行揭示，防患于未然。

三、web数据挖掘算法在电子商务交易中的应用

Apriori算法已经广泛应用于现代商业，应用于消费市场的分析中，它能够快速地求出各种消费因素之间的关系。在电子商务交易环节，运用Apriori算法，可以对商家的进货渠道、目标人群、宣传方式等方面进行关联性分析，辨别货品的真伪、来源可靠性等，或是对顾客的购买历史，分析顾客的购买动机、购买行为，以及在交易完成之后可能做出的评价进行预测等，进而保障买卖双方在电子商务交易环节的真实性、客观性，提高电子商务交易的可靠性。

自数据挖掘中的关联问题提出后，目前对其规则的研究已经很深入。研究工作的大部分内容集中在原有算法的基础上对其进行优化。近些年来，为了避免原来的频集方法的缺点，研究者对关联规则的挖掘方法进行探索。与此同时，因为OLAP技术的发展和成熟，将其与关联规则进行结合是很重要的一个方向。除了探索新方法外，还有一部分是对已有的方法进行重新价值评估，找出新的可以再发展的方向。

对关联规则挖掘算法而言，第一步尤其重要。因为第一步对挖掘的性能有决定性的影响。Apriori算法是关联规则中较为有名的算法之一，也是挖掘产生关联所需要的频繁项集的基本算法。该算法利用了一个层次顺序搜索的循环方法来完成频繁项集的挖掘工作。

Apriori算法利用了一个重要性质，又称为Apriori性质，来帮助有效缩小频繁项集的搜索空间。Apriori性质是指：一个频繁项集中任一子集也应该是频繁项集。若一个项集I不是频繁项集，那么该项集I就不满足最小支持度阂值s，即P（I）

应用Web数据挖掘解决电子商务交易中出现的问题，主要有以下建议。

于我国而言，信息基础建设需要政府的支持与投资，以促进我国的信息化水平不断提升，加大创新力度，提高计算机的应用技术水平。对于中小企业，要加强支持和引导，投入信息化建设，为电子商务交易奠定稳定的物质基础，让Web数据挖掘技术在电子商务交易中得到更加广泛的应用。

此外，应结合目前电子商务交易过程中存在的问题，加强对Web数据挖掘技术的应用研究，解决目前存在的假冒商品、信用系统不够健全等问题，将Web数据挖掘中的各种算法应用于对商家及消费者的关联分析，对其行为进行预测，防止不正当、不合法的交易行为的发生。

为从整体上促进我国电子商务水平的提高，促进电子商务交易的健康持续发展，需对公民的商务素质进行培养、提高，创造良好的社会环境。除此之外，政府还应加强对于电子商务复合型人才的培养，为我国的电子商务培养专业型人才。加强对于电子商务人才的培养可通过开设相关专业的校企合作课程来实现，使人才培养更具专业性。

随着电子商务的发展，Web数据挖掘也得到越来越广泛的运用。本文从电子商务的概念和目前存在的问题出发，进而对Web数据挖掘技术的相关概念和作用进行分析，并结合现实的实际运用情况，对Web数据挖掘算法在电子交易中的应用情况进行分析。主要是关联算法的相关研究，而后，从加快电子商务信息基础设施建设和加强Web数据挖掘技术的应用研究，以及人才培养等三个方面提出电子商务交易中应对问题的解决策略。综上所述，Web数据挖掘对电子商务交易具有积极促进作用。

参考文献：

[1]王飞.面向电子商务的web数据挖掘的研究与设计[D].成都：四川大学，2006.

[2]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京：北京交通大学，2008.

[3]黄玲.在电子商务中应用Web数据挖掘的研究[D].长沙：湖南大学，2014.

作者简介：曹景屏，男，本科，研究方向：电子商务。