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面向電子商務(wù)的Web日志挖掘系統(tǒng)
電子商務(wù)是指個人或企業(yè)通過國際互聯(lián)網(wǎng)，采用數(shù)字化方式進行商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開展商務(wù)活動。目前，電子商務(wù)正在企業(yè)和商貿(mào)領(lǐng)域占據(jù)著越來越多的市場份額，網(wǎng)絡(luò)信息挖掘主要用于對商品的市場定位和消費分析，以輔助制定市場策略，分析購物模式，預(yù)測銷售行情改進站點設(shè)計和提高站點效率。向特定的客戶推薦有關(guān)的商品。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘可以提供不同用戶的特定信息，有的放矢地傳播網(wǎng)絡(luò)廣告。利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，可以極大地提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢。
一、Web挖掘模式的應(yīng)用
�。ㄒ唬┌l(fā)現(xiàn)潛在客戶。對一個電子商務(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)潛在客戶群體也同樣非常關(guān)鍵。如果發(fā)現(xiàn)某些客戶為潛在客戶群體,就可以對這類客戶實施一定的策略，使他們盡快成為在冊客戶群體。對一個電子商務(wù)網(wǎng)站來說，也許就意味著訂單數(shù)的增多、效益的增加。通過利用WEB挖掘的分類技術(shù)先對歷史數(shù)據(jù)進行挖掘，可以有效的發(fā)現(xiàn)潛在客戶。
（二）延長客戶的駐留時間。對客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，Internet上每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，這對銷售商來說將是一個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長的時間，就應(yīng)該了解客戶的瀏覽行為，知道客戶的興趣及需求所在，動態(tài)地調(diào)整Web頁面，以滿足客戶的需要。通過運用數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式發(fā)現(xiàn)技術(shù)對客戶訪問信息的挖掘，就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求。
（三）改進站點設(shè)計。站點上頁面內(nèi)容的安排就如超級市場中物品在貨架上的擺設(shè)一樣，把具有一定支持度和信任度的相關(guān)聯(lián)物品擺放在一起有助于銷售，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以針對客戶動態(tài)調(diào)整站點的結(jié)構(gòu)，使客戶訪問的有關(guān)聯(lián)的文件間的鏈接能夠比較直接，讓客戶更容易訪問到想訪問的頁面。
�。ㄋ模┽槍Σ煌蛻籼峁﹤�性化產(chǎn)品。商家可以對客戶登記注冊記錄中和Web日志進行挖掘，從而獲知訪問者的個人愛好，更加充分地了解客戶地需要，根據(jù)各個細分市場，甚至是每一個顧客的獨特需求提供個性化產(chǎn)品，有利于提高客戶的滿意度。
綜上所說，Web挖掘技術(shù)推動了個性化推薦，使站點瀏覽者變?yōu)橘徺I者，增加交叉銷售和提升銷售，每一次購買都增加客戶的忠誠度。
二、面向電子商務(wù)的Web挖掘應(yīng)用系統(tǒng)模型
當用戶訪問Web服務(wù)器時，Web服務(wù)器會自動建立訪問日志信息。隨著WWW技術(shù)的快速發(fā)展和時間的積累，Web服務(wù)器中Web日志文件將越來越大，基于Web的電子商務(wù)服務(wù)器將保存大量的Web訪問日志記錄。如何對這些大量的Web日志記錄進行自動分析清理存儲并從中發(fā)現(xiàn)有用的、重要的知識，包括模式、規(guī)則和可視化結(jié)構(gòu)等是目前Web日志挖掘的主要任務(wù)。
面向電子商務(wù)的Web挖掘系統(tǒng)模型包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、模式發(fā)現(xiàn)、模式分析利用及客戶6個層次，見圖1。
數(shù)據(jù)采集層所采集的數(shù)據(jù)對象為Web服務(wù)器日志、客戶登記信息和交易數(shù)據(jù)庫等。Web服務(wù)器日志是客戶訪問所產(chǎn)生的服務(wù)器日志數(shù)據(jù)�？蛻舻怯浶畔⒈仨毢驮L問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準確度。交易數(shù)據(jù)庫存儲用戶在商務(wù)網(wǎng)站上購買商品的信息，其內(nèi)容隨數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的不同而有所不同，一般包括：用戶名、時間、商品ID、采購數(shù)量及價格等。
數(shù)據(jù)處理層實現(xiàn)對數(shù)據(jù)采集層所采集的源數(shù)據(jù)進行處理，包括日志文件的處理和數(shù)據(jù)倉庫的建立。日志文件處理得好壞直接影響挖掘算法產(chǎn)生的結(jié)果，其處理過程是保證Web挖掘質(zhì)量的關(guān)鍵。經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)存儲層進行保存和管理。
模式發(fā)現(xiàn)層次包括：路徑分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、序列模式挖掘以及聚類和分類分析。
模式分析利用層由兩部分組成：個性化網(wǎng)站及商業(yè)智能。這也代表了Web挖掘在電子商務(wù)中的兩大應(yīng)用方向。數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以幫助他們了解客戶，調(diào)整營銷策略，改進促銷手段，從而達到贏得競爭的目的。
三、改進站點設(shè)計的算法
對Web站點的鏈接結(jié)構(gòu)的優(yōu)化可從兩個方面來考慮：一是通過對Web日志的挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶訪問頁面的相關(guān)性，從而對密切聯(lián)系的頁面之間增加鏈接，方便用戶使用。二是通過對Web日志的挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶的期望位置。如果在期望位置的訪問頻率高于實際位置的訪問頻率，可考慮在期望位置和實際位置之間建立導(dǎo)航鏈接，從而實現(xiàn)對Web站點的優(yōu)化。本文對第二點做深入探討。
通過該算法，我們可以找到用戶的返回點，這個位置可能是期望位置，也可能是目標頁面，但可以通過確定時間閾值來解決這個問題。當用戶在返回點停留的時間較長，超過指定的閾值，則認為該頁面是目標頁面，、否則可以認為該頁面是期望位置找不到目標頁面，就會在第二期望位置找，如果還找不到，會在第三期望位置找……。其中我們最關(guān)心的是第一期望位置，而且是那些被第一期望且發(fā)生頻率高于系統(tǒng)設(shè)計者指定值的所有頁面。因此，尋找第一期望位置便成了我們關(guān)注的焦點。
�、诎l(fā)現(xiàn)第一期望位置算法。設(shè)Ei表示第一期望位置，算法如下：先以用戶的ID為主關(guān)鍵字，時間為次關(guān)鍵字，對Web日志文件建立索引，掃描Web日志索引文件，對每一個用戶ID，摘取出頁面序列。
For(I=1;I<=1;I )// n為Web日志中的記錄數(shù)
{統(tǒng)計EI中所有頁面支持數(shù)；sort page by support;
if support(P)>=SI // SI為Web設(shè)計者指定的閾值；
則P為被第一期望且發(fā)生頻率高于系統(tǒng)設(shè)計者指定值的頁面；}
根據(jù)該算法的挖掘結(jié)果，我們可以及時調(diào)整Web站點鏈接結(jié)構(gòu)，在第一期望位置和實際位置之間增加導(dǎo)航鏈接，從而優(yōu)化Web站點的鏈接結(jié)構(gòu)。
（二）確定請求網(wǎng)頁的相關(guān)性
用戶對Web站點的訪問存在某種有序關(guān)系，這種有序關(guān)系反映的是一種用戶的訪問興趣，也就是說群體用戶的訪問興趣與他們的訪問序列有很強的相關(guān)性,通過興趣關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠挖掘出這種有序關(guān)系。具體算法如下:
設(shè)用戶訪問的頁面集P={p1,p2,…,pn}，用weight表示由一個節(jié)點轉(zhuǎn)向另一個節(jié)點的可能性，則三元組(Pi,weight,Pj)表示有Pi轉(zhuǎn)向Pj的可能性，其中weight值定義為Pi到Pj的訪問次數(shù)之和與所有Pi到其它節(jié)點訪問次數(shù)之和的比值，0<WEIGHT<1。
●根據(jù)下式統(tǒng)計三元組
●if weight>St并為Sm個用戶所關(guān)注(其中St和Sm是根據(jù)實際情況確定的閾值)；
●則Pi與Pj之間存在相關(guān)性。
通過實驗證明我們可以根據(jù)挖掘結(jié)果，在Pi和Pj之間直接建立鏈接，通過該方法可以改進網(wǎng)站的設(shè)計和布局，方便用戶訪問站點，為用戶提供方便、快捷的服務(wù)，實現(xiàn)為客戶的個性化服務(wù)。
四、結(jié)束語
通過Web數(shù)據(jù)挖掘，我們可以從數(shù)以億計的存儲大量多種多樣信息的Web頁面中提取出我們需要的有用的知識。通過Web數(shù)據(jù)挖掘，對總的用戶訪問行為、頻度、內(nèi)容等的分析，可以得到關(guān)于群體用戶訪問行為和方式的普遍知識，用以改進我們的Web服務(wù)器設(shè)計，而更重要的是，通過對這些用戶特征的理解和分析，可以有助于開展有針對性的電子商務(wù)活動，給每個用戶個性化的界面，提供個性化的電子商務(wù)服務(wù)。
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