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Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用.

時(shí)間:2024-10-08 05:04:59 電子商務(wù)畢業(yè)論文 我要投稿

Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用.

[摘要] 電子商務(wù)網(wǎng)站天天都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)對市場分析及猜測非常有益的信息。本文討論了Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用。
  [關(guān)鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘Web數(shù)據(jù)挖掘電子商務(wù)
  網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)飛速發(fā)展,電子商務(wù)顯示出越來越強(qiáng)大的生命力,同時(shí)各種基于互聯(lián)網(wǎng)的貿(mào)易Web站點(diǎn)也面臨越來越激烈的競爭。如何了解到顧客盡可能多的愛好和價(jià)值取向,為顧客提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)成為電子商務(wù)發(fā)展迫切要解決的題目。而電子商務(wù)網(wǎng)站的顧客在Web上的行為都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息,不僅包括本次交易信息而且還有利用搜索引擎,以及在站點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行瀏覽的相關(guān)數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地幫助企業(yè)分析這些數(shù)據(jù),優(yōu)化Web站點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整營銷策略,給客戶提供動態(tài)的個(gè)性化的高效率服務(wù)。
  
  一、Web數(shù)據(jù)挖掘
  
  Web數(shù)據(jù)挖掘(Web Data Mining),是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web環(huán)境下的應(yīng)用,是從大量的Web文檔集合和在站點(diǎn)內(nèi)進(jìn)行瀏覽的相關(guān)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛伏的、有用的模式或信息。它是一項(xiàng)綜合技術(shù),涉及到Internet技術(shù)、人工智能、計(jì)算機(jī)語言學(xué)、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。對應(yīng)于不同的Web數(shù)據(jù),Web挖掘也分成三類:Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘和Web使用模式挖掘。
  Web使用模式挖掘(Web Usage Mining)是對用戶訪問Web時(shí)在服務(wù)器方留下的訪問記錄進(jìn)行挖掘,它通過挖掘Web日志文件及客戶交易數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)有意義的用戶訪問模式和相關(guān)的潛伏用戶群。其主要特點(diǎn)是對用戶信息數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助貿(mào)易決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。
  盡管Web挖掘的形式和研究方向?qū)映霾桓F,但隨著電子商務(wù)的興起和迅猛發(fā)展,Web挖掘的一個(gè)重要應(yīng)用方向?qū)⑹请娮由虅?wù)系統(tǒng)。電子商務(wù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最恰當(dāng)?shù)膽?yīng)用領(lǐng)域,由于電子商務(wù)可以很輕易滿足數(shù)據(jù)挖掘所必須的因素:豐富的數(shù)據(jù)源、自動收集的可靠數(shù)據(jù),并且可將挖掘的結(jié)果轉(zhuǎn)化成貿(mào)易行為,貿(mào)易投資可以及時(shí)評價(jià)。其中與電子商務(wù)關(guān)系最為密切的是Web使用模式挖掘。
  
  二、電子商務(wù)中Web挖掘的數(shù)據(jù)源
  
  在Web上可以用來作為數(shù)據(jù)挖掘分析的數(shù)據(jù)量比較大,而且類型眾多,總結(jié)起來有以下幾種類型的數(shù)據(jù)可用于Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生各種知識模式。
  1.服務(wù)器數(shù)據(jù)
  客戶訪問站點(diǎn)時(shí)會在Web服務(wù)器上留下相應(yīng)的日志數(shù)據(jù),這些日志數(shù)據(jù)通常以文本文件的形式存儲在服務(wù)器上。一般包括sever logs、error logs、cookie logs等。
  2.查詢數(shù)據(jù)
  它是電子商務(wù)站點(diǎn)在服務(wù)器上產(chǎn)生的一種典型數(shù)據(jù)。例如,對于在線客戶也許會搜索一些產(chǎn)品或某些廣告信息,這些查詢信息就通過cookie或是登記信息連接到服務(wù)器的訪問日志上。
  3.在線市場數(shù)據(jù)
  這類數(shù)據(jù)主要是傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫里存儲的有關(guān)電子商務(wù)站點(diǎn)信息、用戶購買信息、商品信息等數(shù)據(jù)。
  4.Web頁面
  主要是指HTLM和XML頁面的內(nèi)容,包括本文、圖片、語音、圖像等。
  5.Web頁面超級鏈接關(guān)系
  主要是指頁面之間存在的超級鏈接關(guān)系,這也是一種重要的資源。
  6.客戶登記信息
  客戶登記信息是指客戶通過Web頁輸進(jìn)的、要提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶信息,這些信息通常是關(guān)于用戶的人口特征。在Web的數(shù)據(jù)挖掘中,客戶登記信息需要和訪問日志集成,以進(jìn)步數(shù)據(jù)挖掘的正確度,使之能更進(jìn)一步的了解客戶。
  
  三、Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用
  
  利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在站點(diǎn)上挖掘出來的知識模式有以下幾個(gè):路徑分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)、序列模式的發(fā)現(xiàn)、分類規(guī)則的發(fā)現(xiàn)、聚類分析等。Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體應(yīng)用有以下幾點(diǎn):
  1.發(fā)現(xiàn)潛伏客戶
  用戶在網(wǎng)站上的瀏覽行為反映了用戶的愛好和購買意向。對一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站來說,了解、關(guān)注在冊客戶群體非常重要,但從眾多的訪問者中發(fā)現(xiàn)潛伏客戶群體也同樣非常關(guān)鍵。假如發(fā)現(xiàn)某些客戶為潛伏客戶群體,就可以對這類客戶實(shí)施一定的策略使他們盡快成為在冊客戶群體。對一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站來說也許就意味著訂單數(shù)的增多、效益的增加。
  2.提供優(yōu)質(zhì)個(gè)性化服務(wù),進(jìn)步客戶忠誠度
  在電子商務(wù)中,傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間間隔對客戶來說己經(jīng)不復(fù)存在,客戶從一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站轉(zhuǎn)換到競爭對手那邊,只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)即可。網(wǎng)站的內(nèi)容和層次、用詞、標(biāo)題、獎(jiǎng)勵(lì)方案、服務(wù)等任何一個(gè)地方都有可能成為吸引客戶、同時(shí)也可能成為失往客戶的因素。通過對客戶訪問信息的挖掘,就能知道客戶的瀏覽行為,從而識別用戶的忠實(shí)度、喜好、滿足度,了解客戶的愛好及需求,動態(tài)地調(diào)整Web頁面以滿足客戶的需要。在Internet上的電子商務(wù)中一個(gè)典型的序列,恰好就代表了一個(gè)購物者以頁面形式在站點(diǎn)上導(dǎo)航的行為,所以可運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行挖掘。
  3.改進(jìn)站點(diǎn)設(shè)計(jì)
  對Web站點(diǎn)的鏈接結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可從三方面來考慮:
  (1)通過對Web Log的挖掘,發(fā)現(xiàn)用戶訪問頁面的相關(guān)性,從而對密切聯(lián)系的網(wǎng)頁之間增加鏈接,方便用戶使用。
  (2)利用路徑分析技術(shù)判定在一個(gè)Web站點(diǎn)中最頻繁的訪問路徑,可以考慮把重要的商品信息放在這些頁面中,改進(jìn)頁面和網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),增強(qiáng)對客戶的吸引力,進(jìn)步銷售量。
  (3)通過對Web Log的挖掘,發(fā)現(xiàn)用戶的期看位置。假如在期看位置的訪問頻率高于對實(shí)際位置的訪問頻率,可考慮在期看位置和實(shí)際位置之間建立導(dǎo)航鏈接,從而實(shí)現(xiàn)對Web站點(diǎn)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。
  4.聚類客戶
  很多企業(yè)都對企業(yè)的客戶、市場、銷售、服務(wù)與支持信息進(jìn)行深層次發(fā)掘和分析,對客戶價(jià)值進(jìn)行分類,發(fā)現(xiàn)新的市場機(jī)會,增加收進(jìn)和利潤。在電子商務(wù)中客戶聚類是一個(gè)重要的方面。通過分組具有相似瀏覽行為的客戶并分析組中客戶的共同特征,可以幫助電子商務(wù)的組織者更好地了解自己的客戶,及時(shí)調(diào)整頁面及頁面內(nèi)容使商務(wù)活動能夠在一定程度上滿足客戶的要求,向客戶提供更適合、更面向客戶的服務(wù),使商務(wù)活動對客戶和銷售商來說更具意義。
  
  四、結(jié)束語
  
  運(yùn)用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對電子商務(wù)網(wǎng)站上的各種數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘,發(fā)現(xiàn)相關(guān)的一些知識模式,可以指導(dǎo)企業(yè)更好地運(yùn)作站點(diǎn)和向客戶提供更優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化的服務(wù),有效進(jìn)步貿(mào)易站點(diǎn)的競爭力。

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