WEB數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的研究應(yīng)用

劉金勇

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 四川 610064）

0 引言

在日益激烈的電子商務(wù)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，對(duì)用戶的競(jìng)爭(zhēng)是關(guān)鍵因素，因此如何更好地掌握用戶需要，根據(jù)用戶喜好為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)就顯得至關(guān)重要。下面，我們就從電子商務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源、WEB數(shù)據(jù)挖掘的分類、WEB數(shù)據(jù)挖掘的方法及WEB數(shù)據(jù)挖掘能夠?yàn)殡娮由虅?wù)帶來何種影響幾個(gè)方面來探討WEB數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用。

1 電子商務(wù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)資源

WEB數(shù)據(jù)挖掘是針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)的，首先要有數(shù)據(jù)，電子商務(wù)平臺(tái)中存在大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)都是WEB數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源。

首先是電子商務(wù)系統(tǒng)中商品的信息，電子商務(wù)系統(tǒng)中的商品成千上萬，每件商品都有它各自的參數(shù)和價(jià)格等信息，每一個(gè)商品都是以WEB頁面的方式向用戶展示的，因此商品的信息實(shí)際上也就是WEB頁面信息，這類信息可以幫助分析頁面之間存在的隱藏關(guān)系，從而為頁面定秩，優(yōu)化頁面結(jié)構(gòu)；其次就是用戶的信息，用戶的信息既包括用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站注冊(cè)時(shí)留下的信息，同時(shí)也包括用戶的購(gòu)買記錄（也就是用戶的訂單信息）、用戶搜索商品的記錄和用戶訪問過的頁面等等行為信息，這類信息可以幫助分析用戶的喜好，從而預(yù)測(cè)用戶未來的購(gòu)買行為；第三是頁面之間存在的超鏈接關(guān)系，相似的頁面之間通常存在著超鏈接，這種結(jié)構(gòu)信息能夠?yàn)樗阉饕嫣峁┲匾呐判蛞罁?jù)；最后就是服務(wù)器數(shù)據(jù)，包括服務(wù)器日志、錯(cuò)誤日志和Cookie日志，通過這些日志文件可以分析服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)，從而優(yōu)化系統(tǒng)，提高服務(wù)器的運(yùn)行效率和響應(yīng)速度，使用戶獲得良好的用戶體驗(yàn)。

2 WEB數(shù)據(jù)挖掘的分類

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識(shí)，WEB數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘在萬維網(wǎng)上的應(yīng)用。通常WEB數(shù)據(jù)挖掘分為WEB內(nèi)容挖掘、WEB結(jié)構(gòu)挖掘和WEB使用挖掘三類。

WEB內(nèi)容挖掘是指從WEB頁面數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息，從資源查找的角度來看WEB內(nèi)容挖掘的任務(wù)是從用戶角度出發(fā)提高信息質(zhì)量和幫助用戶過濾信息，從數(shù)據(jù)庫(kù)角度來看WEB內(nèi)容挖掘的任務(wù)是對(duì)WEB上的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和建模，以支持對(duì)WEB數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢；WEB結(jié)構(gòu)挖掘是對(duì)WEB的鏈接結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，WEB頁面中的鏈接中也包含了非常有用的信息，通過分析WEB頁面之間的鏈接關(guān)系，確定WEB頁面在搜索結(jié)果中出現(xiàn)的次序，提高搜索結(jié)果的準(zhǔn)確度，WEB結(jié)構(gòu)挖掘的常用算法有PageRank算法和HITS算法；WEB使用挖掘是為了分析用戶和行為，以改進(jìn)系統(tǒng)構(gòu)成，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)，通?？糠治鲇脩舻脑L問記錄、訪問日期和配置信息等數(shù)據(jù)分析用戶行為。

3 電子商務(wù)系統(tǒng)中WEB數(shù)據(jù)挖掘的過程

在電子商務(wù)系統(tǒng)中進(jìn)行WEB數(shù)據(jù)挖掘分為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)果表達(dá)與解釋三個(gè)步驟。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備就是準(zhǔn)備數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)源。首先要從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括商品頁面、用戶評(píng)價(jià)、用戶的購(gòu)買記錄和瀏覽搜索記錄等等，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的清理，清除無用的數(shù)據(jù)，保留有用的數(shù)據(jù)，并按合理的格式進(jìn)行存儲(chǔ)。

數(shù)據(jù)挖掘階段則對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段產(chǎn)生的有用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的分析建模工作，首先根據(jù)數(shù)據(jù)的特征確定一個(gè)合理的假設(shè)，然后建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，再選取合適的工具或算法來驗(yàn)證假設(shè)，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)間的有價(jià)值的信息。

結(jié)果的表達(dá)與解釋就是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的模式和知識(shí)進(jìn)行解釋，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘階段發(fā)現(xiàn)的有用信息，解釋產(chǎn)生這些信息的原因，了解各因素相互作用的內(nèi)部原理，從而挖掘出最有意義的信息，提交給決策者，決策者據(jù)此對(duì)即將發(fā)生或可能發(fā)生的事件進(jìn)行預(yù)測(cè)，為決策者制定正確的市場(chǎng)戰(zhàn)略提供參考借鑒。

4 電子商務(wù)系統(tǒng)中的WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

電子商務(wù)系統(tǒng)中的WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有路徑分析、統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列模式、分類規(guī)則和聚類分析六種。

4.1 路徑分析

路徑分析是通過分析用戶訪問網(wǎng)站的次數(shù)和頻率等記錄在服務(wù)器日志中的信息，確定出用戶頻繁訪問的路徑。

4.2 統(tǒng)計(jì)分析

統(tǒng)計(jì)分析主要用于改進(jìn)站點(diǎn)的設(shè)計(jì)，提高性能和安全性。對(duì)系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)用戶的訪問頻率、駐留時(shí)間、會(huì)話時(shí)長(zhǎng)、非法訪問或是不正出錯(cuò)的路徑等等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中存在的問題，從而改進(jìn)設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)性能，增強(qiáng)系統(tǒng)安全系數(shù)，保障系統(tǒng)安全平穩(wěn)高效運(yùn)行。

4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則就是為挖掘不同事件之間存在的聯(lián)系和規(guī)則，如用戶購(gòu)買商品A的同時(shí)也購(gòu)買了商品B，也就是說購(gòu)買商品A的同時(shí)也會(huì)購(gòu)買商品B，即A與B存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過這種關(guān)系，電子商務(wù)站點(diǎn)可以在用戶購(gòu)買商品A時(shí)向用戶推薦商品B，即減少用戶過濾信息的負(fù)擔(dān)，又能增加了銷量。

4.4 序列模式

序列模式是就事件在時(shí)序上存在的先后關(guān)系，如用戶先購(gòu)買商品A后，過一段時(shí)間后又購(gòu)買了商品B。通過序列模式分析可以預(yù)測(cè)用戶的行為，如當(dāng)用戶購(gòu)買某商品后在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間內(nèi)再向用戶推薦有針對(duì)性的產(chǎn)品，根據(jù)對(duì)用戶行為的預(yù)測(cè)進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化，為用戶提供個(gè)性化、人性化的服務(wù)，既使客戶滿意又獲得最大收益。

4.5 分類規(guī)則

分類規(guī)則主要是為了根據(jù)事物的屬性和行為等對(duì)事物進(jìn)行分類，如在電子商務(wù)系統(tǒng)中可以根據(jù)不同的年齡段和不同的地區(qū)進(jìn)行分類。

4.6 聚類分析

聚類分析是根據(jù)特定的規(guī)則對(duì)未分類的記錄進(jìn)行歸類。通過聚類分析可以使運(yùn)營(yíng)者更加了解用戶的需要，更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶的行為。

5 WEB數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用

將WEB數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)相結(jié)合，能夠極大提高電子商務(wù)企業(yè)獲取信息和管理信息的能力，幫助電子商務(wù)企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本，作出正確的商業(yè)決策，爭(zhēng)取更多的客氣，開拓更加廣闊的市場(chǎng)。

5.1 電子商務(wù)中運(yùn)用WEB數(shù)據(jù)挖掘，有助于電子商務(wù)企業(yè)維系老客戶，挖掘新客戶

通過WEB數(shù)據(jù)挖掘，電子商務(wù)企業(yè)可以了解用戶的喜好，調(diào)整WEB頁面的內(nèi)容，針對(duì)用戶的喜好為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)，使用戶獲得更好的體驗(yàn)，從而獲得更高的客戶滿意度，延長(zhǎng)用戶在網(wǎng)站的停留時(shí)間，最終達(dá)到留住老客戶的目的；通過對(duì)訪問網(wǎng)站的新用戶進(jìn)行分析，挖掘出潛在客戶，針對(duì)潛在客戶進(jìn)行宣傳推廣，從而吸引新的客戶，開辟新的市場(chǎng)。

5.2 電子商務(wù)中運(yùn)用WEB數(shù)據(jù)挖掘，有助于電子商務(wù)企業(yè)制定正確市場(chǎng)戰(zhàn)略，獲取最大銷量

電子商務(wù)企業(yè)運(yùn)用WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)各項(xiàng)商品的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘， 可以了解商品的銷售情況變化，對(duì)下一階段商品的銷量做出預(yù)測(cè)，從而合理地管理庫(kù)存，合理采購(gòu)商品，防止出現(xiàn)庫(kù)存過剩和庫(kù)存不足等影響企業(yè)正常運(yùn)行的因素。

5.3 電子商務(wù)中運(yùn)用WEB數(shù)據(jù)挖掘，有助于電子商務(wù)企業(yè)確定用戶群，精準(zhǔn)投放廣告

通過WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，電子商務(wù)企業(yè)可以充分了解用戶的真正需求，了解某類客戶真正需要哪一種商品，同時(shí)也能夠充分了解用戶的消費(fèi)用力，精確地為每種商品定位潛在的用戶群，從而向這些用戶投放廣告，在不引起用戶反感的情況下取得最好的宣傳效果，提高廣告投放的回報(bào)率。

5.4 電子商務(wù)中運(yùn)用WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有助于電子商務(wù)企業(yè)提高點(diǎn)擊率，完善系統(tǒng)設(shè)計(jì)

電子商務(wù)企業(yè)能夠通過WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘用戶的行為記錄等信息，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)者提供改進(jìn)依據(jù)，完善系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。例如當(dāng)用戶瀏覽某個(gè)頁面時(shí)，預(yù)測(cè)用戶可能會(huì)對(duì)哪些內(nèi)容感興趣，可以會(huì)希望瀏覽哪些頁面，動(dòng)態(tài)地將這些頁面的超鏈接放在當(dāng)前用戶瀏覽的頁面中，使用戶可以方便地找到自己想要的內(nèi)容，減少用戶過慮信息的負(fù)擔(dān)，使用戶獲得較滿意的使用體驗(yàn)，同時(shí)網(wǎng)站也能獲得較高的點(diǎn)擊率，延長(zhǎng)客戶在網(wǎng)站停留的時(shí)間。

6 結(jié)束語

電子商務(wù)是一種基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的現(xiàn)代化商業(yè)模式，其前景廣闊，發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，而WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助電子商務(wù)企業(yè)統(tǒng)計(jì)分析企業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)，從中挖掘出有價(jià)值的信息，為企業(yè)決策提供支持。本文介紹了如何將WEB數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)相結(jié)合，WEB數(shù)據(jù)挖掘能夠使得電子商務(wù)管理更加智能化，服務(wù)更加個(gè)性化，但是WEB數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)的結(jié)合還存在許多問題，這些問題的解決還有待于我們進(jìn)一步的探索與發(fā)現(xiàn)。

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