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    基于關聯(lián)分析的數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用研究

    2013-04-29 00:44:03曲小納
    電腦迷 2013年5期
    關鍵詞:關聯(lián)分析數(shù)據(jù)挖掘電子商務

    曲小納

    摘 要 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展,“時間就是金錢”的市場規(guī)則下,如何主動獲知客戶喜好并開發(fā)其購買潛力,從中獲取一定的信息以提高電子商務企業(yè)的競爭力是一個迫在眉睫的問題。本文使用數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)分析方法,找出真正有價值的信息,來指導商業(yè)者的決策。

    關鍵詞 電子商務 數(shù)據(jù)挖掘 關聯(lián)分析

    中圖分類號:TP311.13 文獻標識碼:A

    1 電子商務

    電子商務指交易當事人或參與人利用現(xiàn)代信息技術和計算機網(wǎng)絡(主要是因特網(wǎng))所進行的各類商業(yè)活動,包括貨物貿(mào)易、服務貿(mào)易和知識產(chǎn)權貿(mào)易。①它的飛速發(fā)展,促使經(jīng)銷商和客戶之間通過互聯(lián)網(wǎng)進行交易,節(jié)省了大量的費用和時間。幫助企業(yè)經(jīng)銷商收集了大量的數(shù)據(jù),隨著電子商務的不斷發(fā)展,將這些大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有價值的信息,以達到企業(yè)增加收入,降低成本,使企業(yè)處于有利的競爭位置的目的。

    2 基于關聯(lián)分析的數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中抽取非平凡的、隱含的、事先未知的、有潛在使用價值的信息的技術,是屬于發(fā)現(xiàn)型的技術。它為解決此類各種應用問題提供了強有力的計算支持。數(shù)據(jù)挖掘所涉及的學科領域和方法很多,關聯(lián)分析是最常見的數(shù)據(jù)挖掘之一。

    關聯(lián)規(guī)則就是從一種行為中發(fā)現(xiàn)與之相關聯(lián)的另一種行為,及A→B,并用一定的概率度加以保證。關聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)的主要對象是交易型數(shù)據(jù)庫,一個交易一般有交易處理時間,一組顧客購買的物品,有時也有顧客標識號組成。由于電子商務的發(fā)展,銷售商可以方便地收集存儲大量的售貨數(shù)據(jù)。對這些歷史交易型數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析,則可對客戶的購買行為提供極有價值的信息。例如,可以幫助零售商(怎樣相互搭配銷售),通過關聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)中常常隱含形式的規(guī)律,對于改進銷售業(yè)績等商業(yè)活動的決策是非常重要的。

    3 關聯(lián)分析在電子商務中的應用

    本文對關聯(lián)規(guī)則在電子商務中的應用進行討論,提出了關聯(lián)規(guī)則在電子商務中應用的步驟,得出了基于關聯(lián)規(guī)則的商品銷售模式。②電子商務中的數(shù)據(jù)不僅十分龐大、復雜,而且包含著許多有用信息。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展以及各種數(shù)據(jù)挖掘方法的應用,從電子商務數(shù)據(jù)庫中可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的、有用的、有價值的信息來。通過對所積累的銷售數(shù)據(jù)的分析,可以得出各種商品的銷售信息。從而更合理地制定各種商品的定貨情況,對各種商品的庫存進行合理地控制。另外根據(jù)各種商品銷售的相關情況,可分析商品的銷售關聯(lián)性,從而可以進行商品的組合管理,以更加有利于商品銷售。

    關聯(lián)規(guī)則挖掘問題就是首先確定所要挖掘規(guī)則的最小支持度與最小置信度,然后在交易數(shù)據(jù)庫D中找出具有用戶給定的最小支持度minsup和最小置信度minconf的關聯(lián)規(guī)則。③

    3.1關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法描述

    關聯(lián)規(guī)則挖掘問題可以劃分成兩個子問題:(1)發(fā)現(xiàn)頻繁項目集和生成關聯(lián)規(guī)則。相對于第一個子問題而言;(2)子問題相對簡單。因此,第一個子問題是近年來關聯(lián)規(guī)則算法研究的重點。

    3.2數(shù)據(jù)描述及預處理

    在電子商務中通過分類分析,得到客戶分類模式后,就可以針對不同類客戶的特點展開不同的商務活動,提供有針對性的個性化的信息服務;得到客戶的分類模式后,還可以對新的客戶進行分析,分析新的客戶屬于哪一個類別,從而有針對性的開展商務活動。

    3.4 進一步計算置信度得出關聯(lián)規(guī)則

    進一步計算置信度,如表4,中Lk為k-頻繁項目集,y為Lk的非空子集。

    根據(jù)以上關聯(lián)規(guī)則,商家可以將牛奶、火腿、面包放在同一網(wǎng)頁上進行銷售,而果啤則應該放到另一個網(wǎng)頁上銷售,可以幫助管理者規(guī)劃市場,確定商品的種類,價格、質(zhì)量等。

    4 結束語

    電子商務過程中的各種信息和數(shù)據(jù)是電子商務活動能夠更好的進行的基礎,通過選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術來挖掘電子商務中有價值的信息,從而使企業(yè)在激烈的市場競爭中做出正確的決策,保持有力的競爭優(yōu)勢。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的不斷發(fā)展,相信它在電子商務中的應用將促使其得到更快更高效的發(fā)展。

    注釋

    ① 孫海峰.促進我國電子商務發(fā)展的思考.經(jīng)濟師, 2007.

    ② 張愛國,數(shù)據(jù)挖掘在超級市場中的應用[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡信息,2005(1):43-44

    ③ 薛薇,SPSS統(tǒng)計分析方法及應用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004.

    ④ 王國君,段立娟,王實,等.數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M],北京:清華大學出版社,2005.

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