基于電子商務(wù)中web挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究

湖北工業(yè)大學(xué) 劉國雄

基于電子商務(wù)中web挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究

湖北工業(yè)大學(xué) 劉國雄

web數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在web環(huán)境下的應(yīng)用，是從大量的web文檔集合和用戶瀏覽網(wǎng)站的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)涵的、未知的、有潛在應(yīng)用價(jià)值的、非平凡的模式的過程。web數(shù)據(jù)挖掘可以在許多領(lǐng)域發(fā)揮作用，而電子商務(wù)為數(shù)據(jù)挖掘提供了豐富的數(shù)據(jù)源和新的研究課題。

電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘

本文對(duì) web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，主要做了以下工作：

（1）綜述了數(shù)據(jù)挖掘國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。分析了數(shù)據(jù)挖掘邏輯模型及存在的一些問題。

（2）闡述了web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，web數(shù)據(jù)挖掘的用途，以及XML在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。

（3）討論了在電子商務(wù)中如何有效地利用幾種可行的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如路徑分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、序列模式分析、分類分析和聚類分析等挖掘出用戶的購買模式及瀏覽模式，并就其中的路徑分析和序列模式分析提出了實(shí)現(xiàn)的方法。

（4）構(gòu)建了一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站系統(tǒng)模型，并且將上述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有機(jī)地集成到其中，以實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)的個(gè)性化服務(wù)；并就電子商務(wù)網(wǎng)站的web挖掘具體實(shí)施過程進(jìn)行了分析。

目前，Internet已發(fā)展成為一個(gè)巨大的、蘊(yùn)涵著具有潛在價(jià)值知識(shí)的分布式信息空間。各種形式的信息大量地產(chǎn)生和收集導(dǎo)致了信息爆炸。如何快速、準(zhǔn)確地獲得有價(jià)值的網(wǎng)絡(luò)信息，如何從這些海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的出現(xiàn)。它不僅被許多研究人員看作是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面一個(gè)重要的研究課題，而且被許多工商界人士看作是一個(gè)能帶來巨大回報(bào)的重要領(lǐng)域。與此同時(shí)，電子商務(wù)正以其成本低廉、方便、不受時(shí)空限制等突出優(yōu)點(diǎn)而逐步在全球流行。電子商務(wù)是未來經(jīng)濟(jì)的發(fā)動(dòng)機(jī)，是企業(yè)向世界全面展示形象和產(chǎn)品、尋找合作伙伴和擴(kuò)大銷售規(guī)模的最佳途徑，其本質(zhì)就是建立高效的商務(wù)系統(tǒng)，即利用信息技術(shù)對(duì)各種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)進(jìn)行自動(dòng)化和優(yōu)化的過程[1]。對(duì)于那些在電子商務(wù)領(lǐng)域投下巨資的組織和公司來說，追蹤和分析客戶的訪問方式也很有必要。這些都與Web挖掘有著密不可分的聯(lián)系，也是電子商務(wù)平臺(tái)要迫切解決的焦點(diǎn)問題。

一個(gè)成功的商業(yè)公司離不開其成功的商業(yè)網(wǎng)站，商業(yè)網(wǎng)站稱為成功必然是一個(gè)經(jīng)過良好設(shè)計(jì)的網(wǎng)站。我們說它是設(shè)計(jì)良好的網(wǎng)站是從客戶的角度而言的。也就是說它具有的服務(wù)能滿足客戶的需求，像頁面的導(dǎo)航簡單，用戶在短時(shí)間搜索目標(biāo)頁面，而無須額外的搜索等等。從公司的角度而言，它能夠提高公司的利潤，同時(shí)提升顧客對(duì)公司和產(chǎn)品的信任。

近年來數(shù)據(jù)挖掘理論技術(shù)越來越成熟，應(yīng)用也越來越廣。如何結(jié)合已有的理論技術(shù)將其應(yīng)用于商業(yè)成為當(dāng)前人們研究的熱門。隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，web挖掘在企業(yè)銷售，客戶關(guān)系管理等眾多領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。因此對(duì)web挖掘尤其是在web使用挖掘上如何優(yōu)化企業(yè)門戶網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的研究具有重要意義。

論文的結(jié)構(gòu)和各章的具體安排如下：

第1章緒論。介紹了電子商務(wù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展歷程，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用情況和發(fā)展趨勢(shì)，提出了課題的研究背景和意義、本人的主要工作和論文的組織結(jié)構(gòu)。

第2章電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘。介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)與算法，以及電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的主要概念和技術(shù)，如關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、序列模式分析、分類與聚類技術(shù)等。

第3章web數(shù)據(jù)挖掘。介紹了web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與特點(diǎn)、以及其與數(shù)據(jù)挖掘的主要區(qū)別，然后分析了基于web的數(shù)據(jù)挖掘過程，最后詳細(xì)分析了web挖掘中的常用算法設(shè)計(jì)等。

第4章基于第3章中的一些基礎(chǔ)理論研究，第5章提出一種基于動(dòng)態(tài)聚類的協(xié)同過濾算法，試圖滿足現(xiàn)如今用戶們個(gè)性化需求，提出了協(xié)同過濾推薦算法，而針對(duì)協(xié)同過濾算法的缺點(diǎn)，提出了基于動(dòng)態(tài)聚類的k-means算法予以補(bǔ)充，并給出了相應(yīng)的實(shí)例實(shí)現(xiàn)過程。

第5章應(yīng)用于電子商務(wù)的web挖掘。介紹了電子商務(wù)中web數(shù)據(jù)挖掘主要工作流程，然后介紹了web訪問信息挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用，最后本文對(duì)基于web挖掘技術(shù)的電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)的研究。

第6章總結(jié)與展望。對(duì)論文的相關(guān)研究作了總結(jié)，并且對(duì)未來的進(jìn)一步研究進(jìn)行了展望。

[1]朱明.數(shù)據(jù)挖掘.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社，2002.75.

[2]鄧蘇，劉青寶，陳衛(wèi)東.數(shù)據(jù)倉庫原理與應(yīng)用.電子工業(yè)出版社，2002.26.

[3」劉同明等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用.國防工業(yè)出版社，2001.17.

2017-09-10）