基于電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究與應(yīng)用

徐杰

摘要：本文基于電子商務(wù)系統(tǒng)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究在電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘問題。根據(jù)電子商務(wù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘的特性，闡述了電子商務(wù)中數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)的具體挖掘過程、常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；應(yīng)用

一、引言

基于Internet的電子商務(wù)迅猛發(fā)展，要實(shí)現(xiàn)整個(gè)電子商務(wù)（買賣）過程中的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化，各企業(yè)經(jīng)營(yíng)者在電子商務(wù)活動(dòng)要大量的收集數(shù)據(jù)，然后把這些商務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有效的信息，增加企業(yè)潛在的價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，在電子商務(wù)系統(tǒng)中利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為企業(yè)收集大量的信息，分析并提取有用的數(shù)據(jù)信息，便于企業(yè)營(yíng)銷策略有針對(duì)性地調(diào)整，提高企業(yè)管理和創(chuàng)新能力，提升客戶服務(wù)效率。

二、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)源

1、服務(wù)器日志數(shù)據(jù)。當(dāng)客戶訪問電子商務(wù)站點(diǎn)時(shí)，與訪問相關(guān)的日志數(shù)據(jù)會(huì)在服務(wù)器上自動(dòng)產(chǎn)生然后以文本文件的形式在服務(wù)器上存儲(chǔ)起來。例如客戶瀏覽過的頁(yè)面和關(guān)注的商品等生成日志數(shù)據(jù)。

2、搜索數(shù)據(jù)。指客戶在電子商務(wù)站點(diǎn)上搜索信息時(shí)，在服務(wù)器上生成的一種搜索信息數(shù)據(jù)。例如，客戶在線搜索某些產(chǎn)品或某些商務(wù)活動(dòng)信息時(shí)，就會(huì)在服務(wù)器的訪問日志上存儲(chǔ)這些搜索信息。

3、在線市場(chǎng)數(shù)據(jù)。指客戶購(gòu)買物品信息、電子商務(wù)站點(diǎn)信息、商品信息等主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，便于數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析。

4、站點(diǎn)頁(yè)面數(shù)據(jù)。在電子商務(wù)站點(diǎn)上，客戶訪問頁(yè)面上的圖片、文本、圖像等內(nèi)容以及頁(yè)面之間超級(jí)鏈接關(guān)系而形成的信息。

5、客戶注冊(cè)數(shù)據(jù)。指客戶在電子商務(wù)站點(diǎn)頁(yè)面上注冊(cè)會(huì)員時(shí)，通過頁(yè)面輸入、提交給服務(wù)器的用戶信息。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中，將客戶注冊(cè)信息與訪問日志集成，可以讓數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度大大提高，更進(jìn)一步對(duì)客戶進(jìn)行了解。

三、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的具體過程

1、準(zhǔn)備階段。首先，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)選擇相應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)，依據(jù)客戶的需求從原始數(shù)據(jù)庫(kù)中提取一組有用的數(shù)據(jù)。其次，對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、冗余記錄消除等操作，最后，有針對(duì)性地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2、數(shù)據(jù)挖掘階段。根據(jù)定義的問題對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和目標(biāo)加以確定。分三步完成：第一步，選擇最契合的數(shù)據(jù)挖掘方法，如分類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等；第二步，建立數(shù)據(jù)模型和參數(shù)，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)測(cè)試模型；第三步，應(yīng)用該模型得到挖掘的結(jié)果。即數(shù)據(jù)的挖掘過程是根據(jù)人們預(yù)先設(shè)計(jì)好的“模型”來對(duì)分析、處理和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的過程。

3、解釋和評(píng)價(jià)階段。根據(jù)上述階段所得到的數(shù)據(jù)信息，經(jīng)過仔細(xì)的分析和評(píng)估，剔除冗余和無關(guān)的信息，不滿足用戶要求的需要重復(fù)上述挖掘過程。然后對(duì)所挖掘的知識(shí)進(jìn)行解釋，便于用戶理解和使用。

四、電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與方法

1、關(guān)聯(lián)規(guī)則。在電子商務(wù)系統(tǒng)中，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析并挖掘出各數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。例如，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)在商品推薦子系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)算法，根據(jù)用戶當(dāng)前的購(gòu)買習(xí)慣向該用戶進(jìn)行商品推薦。關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法分為關(guān)聯(lián)規(guī)則形成和推薦形成二個(gè)階段。商品推薦子系統(tǒng)先根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)當(dāng)前客戶沒有瀏覽的商品進(jìn)行推薦度計(jì)算，再根據(jù)推薦度的大小，推薦未瀏覽的商品給當(dāng)前客戶。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)構(gòu)建的非線性預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別。在電子商務(wù)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決商務(wù)數(shù)據(jù)復(fù)雜度的問題，建立在自學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)之上，對(duì)商務(wù)活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和回歸處理。它以MP模型和Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為基礎(chǔ)，形成具有信息分布存儲(chǔ)和非線性映射特性的模型，建立多種神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，處理電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)問題。

3、聚類分析。聚類分析是運(yùn)用樣本中各事物之間性質(zhì)進(jìn)行比較，將性質(zhì)相近的歸在一類中，性質(zhì)差別較大的分在不同的類中。電子商務(wù)中市場(chǎng)細(xì)分經(jīng)常會(huì)用到聚類分析法，這樣就可以根據(jù)已知的客戶信息數(shù)據(jù)，將消費(fèi)模式相似的客戶分為一類，從而有針對(duì)性的進(jìn)行調(diào)整營(yíng)銷策略，為客戶提供更加適合更加滿意的個(gè)性化服務(wù)。

4、分類分析。在電子商務(wù)中經(jīng)常對(duì)挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，即將數(shù)據(jù)性質(zhì)相近的歸在一類中，性質(zhì)差別較大的歸入不同的類中。利用已知類別事物的數(shù)據(jù)性質(zhì)建立相應(yīng)的函數(shù)式，對(duì)未知類別的新事物進(jìn)行判別將其歸入已知的類中。通過分析已知分類信息的歷史數(shù)據(jù)，建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)哪些人可能會(huì)對(duì)哪些商品感興趣，針對(duì)這類客戶的特點(diǎn)開展商務(wù)活動(dòng)，提供針對(duì)性的服務(wù)。

5、序列模式。序列模式挖掘是指挖掘相對(duì)時(shí)間或其他模式出現(xiàn)頻率高的模式，電子商務(wù)活動(dòng)中交易產(chǎn)生數(shù)據(jù)存放到相應(yīng)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的表中，每一條記錄包括用戶的用戶號(hào)、發(fā)生的時(shí)間、商品等項(xiàng)目信息。利用事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)來挖掘出涉及事務(wù)間關(guān)聯(lián)的模式，分析用戶幾次購(gòu)買行為間的聯(lián)系，采取有針對(duì)性的營(yíng)銷措施。

五、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

1、商品零售業(yè)。數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng)域在商品零售業(yè)中。隨著信息化和電子商務(wù)的加速發(fā)展，商務(wù)數(shù)據(jù)量的不斷增加，儲(chǔ)存了顧客購(gòu)買歷史記錄、物流、消費(fèi)與服務(wù)記錄等大量的銷售數(shù)據(jù)。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，有助于客戶購(gòu)買行為的分析，發(fā)現(xiàn)顧客的購(gòu)買模式和趨勢(shì)，從而設(shè)計(jì)出更好的商品運(yùn)輸與分銷策略來使商品成本降低，改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，提高客戶購(gòu)買體驗(yàn)和滿意度，最終實(shí)現(xiàn)商品銷量比率和利潤(rùn)的提高。

2、金融投資業(yè)。各銀行和金融機(jī)構(gòu)均提供各種各樣的銀行服務(wù)、信用服務(wù)和投資服務(wù)等。在服務(wù)過程中會(huì)有比較完善、可靠和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，便于金融投資業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理已有數(shù)據(jù)，根據(jù)挖掘到的模式做市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析，作出最佳的投資方向選擇，從而讓金融投資的風(fēng)險(xiǎn)降低。例如在銀行貸款業(yè)務(wù)過程中，銀行可以根據(jù)客戶的收入、學(xué)歷、償還與收入比率等來分析客戶貸款償還能力，這樣有利于降低銀行的貸款風(fēng)險(xiǎn)率。同時(shí)，還可以根據(jù)客戶的信用度進(jìn)行貸款發(fā)放政策的調(diào)整。

3、其它電商業(yè)中優(yōu)化企業(yè)資源?；陔娮由虅?wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能實(shí)時(shí)、全面、準(zhǔn)確地掌握企業(yè)資源和銷售信息，通過分析以往的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、商品庫(kù)存數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)，判斷企業(yè)資源消耗的關(guān)鍵點(diǎn)和主要商務(wù)活動(dòng)的投入產(chǎn)出比例，為企業(yè)資源優(yōu)化配置提供決策依據(jù)，例如加大促銷、提高資金使用率等。通過對(duì)電子商務(wù)活動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘，提取大量有價(jià)值的商業(yè)信息，為企業(yè)準(zhǔn)確地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，提高企業(yè)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化的規(guī)律和管理能力，合理協(xié)調(diào)內(nèi)外部資源的關(guān)系，高效地利用好人力、物質(zhì)和信息資源，使企業(yè)產(chǎn)生最佳的經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的科學(xué)化、信息化和智能化。

六、結(jié)論

基于Internet的電子商務(wù)快速發(fā)展，要實(shí)現(xiàn)整個(gè)電子商務(wù)活動(dòng)過程中的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化，它是現(xiàn)代信息時(shí)代發(fā)展的必然成果，也是未來商業(yè)運(yùn)作模式的必然選擇，基于電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將是一個(gè)非常有前景的領(lǐng)域。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能幫助企業(yè)分析從網(wǎng)上獲取的大量商業(yè)數(shù)據(jù)，提取有用數(shù)據(jù)信息，挖掘出商品的消費(fèi)規(guī)律與客戶的訪問模式，針對(duì)性地幫助企業(yè)調(diào)整營(yíng)銷策略，優(yōu)化企業(yè)資源，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)上創(chuàng)新和管理上創(chuàng)新，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力。隨著信息處理技術(shù)的發(fā)展，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的進(jìn)一步的研究和經(jīng)驗(yàn)的不斷積累，電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究與應(yīng)用必將取得長(zhǎng)足的發(fā)展。（作者單位：貴州廣播電視大學(xué)）

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