淺談數(shù)字挖掘技術在電子商務中的應用研究

單亞軍 樂勇 周磊 中國電子科技集團公司第二十八研究所

1 引言

電子商務在近十年內(nèi)中實現(xiàn)了良好的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用也更加普遍，只有實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)挖掘，電子商務才可以滿足更多客戶的需求，提高企業(yè)競爭優(yōu)勢。如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術的提升，成為很多企業(yè)關注的話題，針對電子商務平臺中的數(shù)據(jù)挖掘技術展開探究，其意義深遠。

2 數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘基礎理論為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，指的是在各種數(shù)據(jù)庫中搜集那些內(nèi)在的、隱形的以及未知的能夠給企業(yè)帶來利益的信息和模式，從中發(fā)現(xiàn)內(nèi)在的規(guī)律和模式，為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營方案編制和執(zhí)行上提供有效參考。因此需要精通技術的專業(yè)人員通過技術進行搜集和識別，整理成有效的信息，從而為企業(yè)內(nèi)部各個部門的決策上帶去參考。

電子商務指的是一種現(xiàn)代化商業(yè)運轉模式，在這種模式中，參與者包括個人、企業(yè)和國家，通過電子數(shù)據(jù)交換和電子資金轉賬等信息的交換，這些信息主要包括商品信息、訂購信息、支付信息、資金信息和安全認證信息等，來實現(xiàn)商品從生產(chǎn)者到消費者的轉移，借助于各種先進的信息技術實現(xiàn)更高的經(jīng)濟效益。電子商務應用系統(tǒng)中隨著參與者的數(shù)量增多，尤其是大量消費者的涌入，企業(yè)所面臨的數(shù)據(jù)信息更加龐雜，這就需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術，從中搜集有效的信息，讓商家更好的了解消費者的消費傾向和需求。

3 數(shù)據(jù)挖掘的主要方法

數(shù)據(jù)挖掘所設計的理論知識與技術比較廣泛，主要包括人工智能、數(shù)據(jù)庫、機器學習、統(tǒng)計學等。站在商業(yè)的立場上進行分析，數(shù)據(jù)挖掘屬于全新的商業(yè)信息處理模式，重點是針對海量的商業(yè)信息進行識別、搜集、整理、轉換與分析等，為企業(yè)決策提供科學的信息數(shù)據(jù)。常見的數(shù)據(jù)挖掘方式包括關聯(lián)分析、分類分析、概括分析和聚類分析，現(xiàn)在我們對這四種方法及進行逐步闡述：

①分類分析：進行分類規(guī)則的設置，將每個事務或者實體根據(jù)其特征和本質進行類別劃分，將每種類型的數(shù)據(jù)歸集到一起，然后進行分類模型的構建。所謂分類，指的是相同性質的事務或者實體歸集到一起，分類是對于某種數(shù)據(jù)的整體內(nèi)涵概述，常用于規(guī)則以及決策樹模式。②關聯(lián)分析：對于看似沒有關聯(lián)性的數(shù)據(jù)進行分析，找出內(nèi)部的聯(lián)系，闡述各種事物內(nèi)在的相關性和依賴性，重點是對簡單關聯(lián)和因果關聯(lián)的數(shù)據(jù)信息進行分析。就電子商務而言，關聯(lián)分析主要是通過數(shù)據(jù)挖掘技術搜集那些內(nèi)在的關聯(lián)規(guī)則，在客戶進行某種產(chǎn)品瀏覽的時候，可以在當時頁面中記性相關產(chǎn)品的推薦。③聚類分析：對兩個或者更多實體的不同點和相同點進行分析，將那些特征相似的實體匯集在一起，成為一個聚類，同時用某種規(guī)則對這種聚類的屬性進行描述，設置成聚類規(guī)則。④孤立點分析。數(shù)據(jù)庫中有些數(shù)據(jù)和普通數(shù)據(jù)不一樣，這些數(shù)據(jù)我們將其稱之為孤立點，但是這些數(shù)據(jù)并不是無效的，一般會含有各種特殊的信息，常見于分類中的反常實例、觀測記過和模型預測值的偏差、不符合規(guī)律的特例等。

4 數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用

當下我國銀行、電信、零售和交通以及保險業(yè)等均實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘技術的采用，數(shù)據(jù)挖掘可以解決很多商業(yè)性質的問題，比如可以為數(shù)據(jù)庫營銷提供大量可供參考的信息、進行背景分析、解決交叉銷售問題以及進行客戶群體的分類，明確客戶群體流失的原因，對客戶信用進行評價，及時發(fā)現(xiàn)欺詐行為等。

零售業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘能夠對消費者的購買傾向和需求進行分析，根據(jù)消費者的消費習慣和需求，對所提供的產(chǎn)品與服務進行完善，保證所銷售的產(chǎn)品適銷對路，不斷提高服務質量，贏得更多消費者的認可和信賴，減少營銷成本，提高營銷量和銷售業(yè)績。

數(shù)據(jù)挖掘所涉及到的知識、技術和因素等非常多，不同的挖掘技術對應不同的流程，有著不同的特點，在具體的方法上，結構、輸入和輸出的數(shù)據(jù)形式、參數(shù)設置、測試以及模型評價等都有著各自的標準，算法應用領域和具體的水平也各有差異。按照理論和慣用模式，我們將數(shù)據(jù)挖掘分成定義問題、準備數(shù)據(jù)、實施挖掘、評價與表示等若干流程，這些流程都需要工作人員的參與和規(guī)劃。

4.1 面向電子商務的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設計。商務平臺數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)建設上，系統(tǒng)的結構為三層體系，服務端選擇的是最先進的J2EE平臺構架，系統(tǒng)框架比較完善，擴展性、維護性和互聯(lián)性都非常理想。電子商務的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)構成中，主要包括三部分，分別是客戶端、應用服務器和數(shù)據(jù)庫服務器，體系結構中，J2EE 企業(yè)級的構建技術是基礎部分。在數(shù)據(jù)挖掘中形成的新數(shù)據(jù)保存上，系統(tǒng)設置了單獨的數(shù)據(jù)挖掘庫表，這樣不會給之前的數(shù)據(jù)庫運行產(chǎn)生影響。應用服務器結合客戶端設置模式，對一切數(shù)據(jù)展開搜集、轉換和挖掘。通過EJB模式對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中所有功能模塊進行封裝，達到分布式核算和負載式平衡等標準，將大量的核算工作模塊與用戶交互模塊進行分割?？蛻舳酥饕o出數(shù)據(jù)挖掘模塊，給出一切功能模塊參數(shù)，將可視化處理后的數(shù)據(jù)進行展示等。用戶結合自身需求可以創(chuàng)建挖掘模式，執(zhí)行挖掘模式，獲取到經(jīng)過系統(tǒng)處理的可視化搜索結果，具體內(nèi)容可以參考圖1：

圖1 面向電子商務的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)體系結構圖

5 結束語

電子商務平臺中數(shù)據(jù)挖掘技術的升級和更好的采用，還需要相關人員繼續(xù)努力，促使這門技術在經(jīng)濟發(fā)展上發(fā)揮出更高的價值，為企業(yè)和社會帶來更多的效益。企業(yè)通過數(shù)據(jù)挖掘可以將那些內(nèi)部的、隱藏的、對企業(yè)發(fā)展有所幫助的數(shù)據(jù)挖掘出來，或者對現(xiàn)有的規(guī)律進行檢驗，還可以進行規(guī)模的優(yōu)化完善等，因此對于企業(yè)的長遠穩(wěn)健發(fā)展意義深遠。相信在不久的將來，我國電子商務企業(yè)會通過數(shù)據(jù)挖掘技術獲取到更多科學的數(shù)據(jù)，來提高經(jīng)營業(yè)績，形成更強的競爭力，通過自身成熟的發(fā)展模式贏得更廣闊的發(fā)展空間。