WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)電子商務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用探析

楊春燕 陳峰 呂靜

[摘 要]web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為企業(yè)從大量電子商務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)中提取有效信息提供了數(shù)據(jù)分析的技術(shù)支持，本文簡(jiǎn)述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)系統(tǒng)的目的和意義，分析了幾種web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電子商務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用。

[關(guān)鍵詞]web數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 路徑分析 關(guān)聯(lián)分析

一、引言

電子商務(wù)作為新興的商業(yè)模式以其高效率、低成本和不受時(shí)空限制的特點(diǎn)成為企業(yè)商務(wù)活動(dòng)發(fā)展的主流。在運(yùn)行過程中，電子商務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，如何從大量的數(shù)據(jù)中獲得有利于商業(yè)運(yùn)作、提高競(jìng)爭(zhēng)力的信息是企業(yè)亟待解決的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為電子商務(wù)系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)分析強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過挖掘Web上的日志文件，如客戶的訪問行為、訪問頻度、瀏覽內(nèi)容及時(shí)間等，提取相關(guān)的客戶知識(shí)，將客戶的訪問數(shù)據(jù)從潛在的、隱含的、無規(guī)律的狀態(tài)，經(jīng)過提取、清洗、加工成為企業(yè)分析市場(chǎng)、制定經(jīng)營(yíng)策略、管理客戶關(guān)系的有力依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)Web上電子商務(wù)活動(dòng)的真正價(jià)值。

二、電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.路徑分析。路徑分析技術(shù)是一種找尋頻繁訪問路徑的方法，它通過對(duì)web服務(wù)器的日志文件中客戶訪問站點(diǎn)訪問次數(shù)的分析，挖掘出頻繁訪問路徑。通過對(duì)網(wǎng)站頁面之間的關(guān)系及超鏈接之間聯(lián)系的分析，判斷網(wǎng)站中最頻繁訪問的路徑，刪除其他沒有價(jià)值的頁面。

2.關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“90％的顧客在一次購買活動(dòng)中購買商品A的同時(shí)購買商品B”之類的知識(shí)。可以將web挖掘得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則用于改進(jìn)電子商務(wù)站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)，將相關(guān)聯(lián)的商品放在一起，減輕用戶過濾信息的負(fù)擔(dān)，增加交叉銷售。

3.序列模式分析。序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析相似，但側(cè)重點(diǎn)在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“在某一段時(shí)間內(nèi)，顧客購買商品A，接著購買商品B，而后購買商品C，即序列 A→B→C出現(xiàn)的頻度較高”之類的知識(shí)。例如。當(dāng)客戶在網(wǎng)上購買了乒乓球拍時(shí)，那么顧客會(huì)在后續(xù)的時(shí)間里會(huì)不斷的購買乒乓球。應(yīng)用序列模式分析技術(shù)便于電子商務(wù)企業(yè)預(yù)測(cè)客戶的行為對(duì)客戶提供個(gè)性化服務(wù)。網(wǎng)站可以找出這個(gè)訪問者的訪問序列模式，將他可能要訪問但還未訪問的頁面放在顯眼的位置。

4.分類分析。分類分析就是通過分析示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為每個(gè)類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個(gè)分類規(guī)則對(duì)其他數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類。對(duì)于商業(yè)網(wǎng)站，根據(jù)訪問網(wǎng)站的客戶信息和用戶的訪問模式得出訪問網(wǎng)站的用戶特征。對(duì)用戶分類后，了解各類客戶的特點(diǎn)愛好，就可以發(fā)現(xiàn)未來的潛在客戶并開展有針對(duì)性的商務(wù)活動(dòng)，提供人性化的信息服務(wù)。

5.聚類分析。聚類分析通過分析數(shù)據(jù)庫中的記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)一定的分類規(guī)則，合理地劃分記錄集合，確定每個(gè)記錄所在類別。在電子商務(wù)平臺(tái)上為用戶提供個(gè)性化服務(wù)，將需求和愛好類似的用戶歸為一類，從而動(dòng)態(tài)地為客戶定制商品的內(nèi)容或提供瀏覽建議，同時(shí)有利于提高廣告的效果，促進(jìn)網(wǎng)上銷售和提高用戶忠誠度等。

6.知識(shí)發(fā)現(xiàn)類。從數(shù)據(jù)倉庫的大量數(shù)據(jù)中篩選信息，尋找市場(chǎng)中可能出現(xiàn)的新的運(yùn)營(yíng)模式，發(fā)掘出人們所不知道的事實(shí)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包含人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、粗糙集、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和關(guān)聯(lián)順序等。

三、web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

1.發(fā)現(xiàn)潛在客戶和提高客戶滿意度。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)使用某一業(yè)務(wù)的客戶的特征，從而可以向那些也同樣具有這些特征卻沒有使用該業(yè)務(wù)的客戶進(jìn)行有目的推銷；還可以找到流失的客戶特征，在那些具體相似特征的客戶還未流失之前，采取針對(duì)性的措施。

2.優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)。通過挖掘電子商務(wù)站點(diǎn)的日志文件和相關(guān)數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)該站點(diǎn)上的瀏覽者和客戶的訪問模式，給網(wǎng)站設(shè)計(jì)者提供改進(jìn)電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)的依據(jù)，進(jìn)而調(diào)整電子商務(wù)站點(diǎn)結(jié)構(gòu)，可以提高電子商務(wù)站點(diǎn)的服務(wù)質(zhì)量。比如可以通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)用戶訪問頁面的相關(guān)性，對(duì)密切相關(guān)的網(wǎng)頁之間增加鏈接；再比如通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)用戶的期望位置和訪問頻率，決定是否在期望位置和實(shí)際位置之間建立導(dǎo)航鏈接。

3.個(gè)性化服務(wù)。智能商務(wù)針對(duì)單個(gè)用戶的使用記錄對(duì)該用戶進(jìn)行建模，結(jié)合該用戶基本信息分析其使用習(xí)慣、個(gè)人喜好，目的是在電子商務(wù)環(huán)境下為該用戶提供與眾不同的個(gè)性化服務(wù)。根據(jù)客戶所訪問的商品頁面內(nèi)容，提供大量同類商品的鏈接頁面進(jìn)行對(duì)比選擇，滿足客戶的不同需求。

4.網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷。數(shù)據(jù)挖掘能夠過發(fā)現(xiàn)隱藏在這些數(shù)據(jù)中對(duì)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷有意義的信息以及它們之間的聯(lián)系。對(duì)這些信息進(jìn)行深入的分析，能夠發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)需求、具有相似購買行為的客戶群體等信息，及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些信息能夠幫助企業(yè)對(duì)市場(chǎng)變化做出迅速的反映，進(jìn)行客戶預(yù)期，從而制定切實(shí)有效的營(yíng)銷計(jì)劃。

四、小結(jié)

電子商務(wù)是現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，也是未來商業(yè)運(yùn)作模式的必然選擇。利用web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高了客戶關(guān)系管理的效率，優(yōu)化了電子商務(wù)網(wǎng)站，為網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷提供了決策支持，使企業(yè)在電子商務(wù)的潮流中具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

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