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    Web日志挖掘在電子商務(wù)環(huán)境中的影響

    2014-04-29 00:44:03劉麗娜等
    電腦迷 2014年21期
    關(guān)鍵詞:電子商務(wù)

    劉麗娜等

    摘 要 這些年來(lái)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展地如此迅猛,為商業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)了許多機(jī)會(huì),影響企業(yè)的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)信息挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)站中占有較高的地位。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的幫助下,基于對(duì)商業(yè)模式的分析,企業(yè)做出正確的決定。本文探討目前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘模式在電子商務(wù)方面的影響。分類目標(biāo),分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的功能,并描述在大量網(wǎng)絡(luò)挖掘應(yīng)用中商業(yè)網(wǎng)站的應(yīng)用,這些論點(diǎn)可作為電子商務(wù)實(shí)踐的參考。

    關(guān)鍵詞 電子商務(wù) 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘 網(wǎng)絡(luò)日志

    中圖分類號(hào):F713.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    電子商務(wù)可以是任意一種商業(yè)形式,或通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的包括信息交換的商業(yè)交易。它覆蓋了各種商業(yè)形式,從基于站點(diǎn)的來(lái)自于企業(yè)之間的進(jìn)行的貿(mào)易和服務(wù)的商業(yè)交換。

    數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫(kù)或其它數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中存儲(chǔ)的大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)如模式,結(jié)構(gòu),聯(lián)系和變化等。數(shù)據(jù)挖掘作為知識(shí)發(fā)現(xiàn)的同義詞,用于商業(yè)者處理大量數(shù)據(jù)和子結(jié)果,并發(fā)現(xiàn)它的規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘從有用的信息和知識(shí)庫(kù)中提取出大量的具有噪音的、模糊的、隨機(jī)的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

    1 在電子商務(wù)中網(wǎng)絡(luò)挖掘采用的主要方法

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)是人工智能,而且有一些人工智能有成熟的算法和技術(shù)。例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法,決策樹(shù),相鄰檢索方法,基于決定的規(guī)則和模糊邏輯等應(yīng)用。這些復(fù)雜度和難度比人工智能低得多,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘主要用于挖掘用戶的訪問(wèn)信息,并獲得有用的市場(chǎng)信息,調(diào)整網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)并提供目標(biāo)和個(gè)性化服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘功能有如下三種類型:

    (1)聚類分析

    聚類指將相似的項(xiàng)目放在一個(gè)群的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程是從全部數(shù)據(jù)的一個(gè)集合中用相似的特征聚類項(xiàng)目。在做出一套群的決策之后,能產(chǎn)生進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)或解決問(wèn)題目的應(yīng)用數(shù)據(jù)。

    在商務(wù)環(huán)境中,聚類技術(shù)常用于識(shí)別具有相似行為和瀏覽活動(dòng)的客戶群體。具有相似特征的客戶,通過(guò)他們的瀏覽信息類型,用于在電子商務(wù)環(huán)境產(chǎn)生更好的商業(yè)結(jié)果。

    (2)聯(lián)合規(guī)則挖掘

    作為一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),這些規(guī)則對(duì)于分析客戶的行為是有幫助的。在購(gòu)物籃數(shù)據(jù)分析中,產(chǎn)生聚類,目錄設(shè)計(jì)和規(guī)劃方面扮演著一個(gè)重要的角色。

    聯(lián)合規(guī)則常用于從客戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)相關(guān)的規(guī)則。像在一個(gè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)中,大多數(shù)的數(shù)據(jù)是:交易的喜好,交易的ID,賬號(hào),客戶ID等。相關(guān)的部門為分析和發(fā)現(xiàn)這些從各種客戶行為獲得的那些因素的相關(guān)規(guī)則,收集所有交易的信息。

    商務(wù)活動(dòng)通過(guò)采用聯(lián)合規(guī)則挖掘分析能做得更好。

    (3)發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則

    分類過(guò)程的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)一般特性的提取。

    追加新數(shù)據(jù)條目并分類。從服務(wù)器日志中能提取出關(guān)于文件訪問(wèn)的信息。商業(yè)者考慮具有相同特征的數(shù)據(jù)被分類之后,企業(yè)能夠提高商業(yè)方法,并通過(guò)分析同步客戶的特征為客戶提供各種服務(wù)。

    2 網(wǎng)絡(luò)日志挖掘應(yīng)用

    通過(guò)外掛處理涉及客戶行為的大量信息,獲得起決定性的興趣,客戶的習(xí)慣,客戶的喜好和客戶群或個(gè)性群體的客戶要求,根據(jù)這些信息推斷出未來(lái)客戶的行為,進(jìn)而引導(dǎo)市場(chǎng)來(lái)關(guān)注識(shí)別消費(fèi)群體,以便使電子商務(wù)用戶更省錢,提高效率,從中獲得更大的利潤(rùn)。

    網(wǎng)絡(luò)日志挖掘主要應(yīng)用于下面幾個(gè)方面:

    (1)優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計(jì)

    對(duì)于網(wǎng)站設(shè)計(jì)來(lái)說(shuō),現(xiàn)今設(shè)計(jì)者從網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)者信息中獲取幫助。這些信息幫助設(shè)計(jì)者設(shè)計(jì)出一個(gè)更好的網(wǎng)站。網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和屬性是由客戶的反映和瀏覽信息決定的。網(wǎng)頁(yè)間的關(guān)聯(lián)更加方便用戶的訪問(wèn)。

    (2)發(fā)現(xiàn)潛在客戶群

    網(wǎng)絡(luò)挖掘具有分類網(wǎng)站訪問(wèn)者的優(yōu)點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)日志的幫助下,分類和內(nèi)部關(guān)聯(lián)的作用是決定在他們的普通分類中識(shí)別出的潛在客戶。消費(fèi)者服務(wù)是將個(gè)性化推薦為基礎(chǔ)提供給用戶。以客戶推薦為基礎(chǔ)的那些服務(wù)趨向于提高客戶對(duì)生產(chǎn)者本身的信任,并利于保留老客戶。

    (3)延長(zhǎng)用戶的駐留時(shí)間

    延長(zhǎng)用戶的訪問(wèn)時(shí)間,識(shí)別更好的瀏覽行為和用戶的需要。網(wǎng)站擁有者根據(jù)訪問(wèn)者的選擇和喜好,設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)站,能自動(dòng)地向客戶推薦網(wǎng)頁(yè)和鏈接。采用這種方法商業(yè)者能提高網(wǎng)站的訪問(wèn)時(shí)間。

    (4)節(jié)約操作費(fèi)用

    通過(guò)網(wǎng)絡(luò)挖掘,公司能分析客戶未來(lái)的行為,并產(chǎn)生目標(biāo)電子市場(chǎng)活動(dòng),根據(jù)用戶感興趣的任意特殊的產(chǎn)品的瀏覽模型,決定廣告的定位,增加廣告投資的回報(bào)率,獲得可靠的市場(chǎng)回報(bào),減少公司的運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。

    3 結(jié)論

    這篇論文描述了網(wǎng)絡(luò)日志挖掘技術(shù)和其在電子商務(wù)中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能識(shí)別有價(jià)值的知識(shí)。通過(guò)這些知識(shí),商業(yè)用戶能知道關(guān)于用戶的行為,分析其在市場(chǎng)中的改變,做出正確的決定。除此之外,在電子商務(wù)環(huán)境中,一些數(shù)據(jù)挖掘方面的問(wèn)題也可以解決?;ヂ?lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中重要的檢索方法。未來(lái)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘檢索的區(qū)域也應(yīng)該包括時(shí)間線和提取規(guī)則的正確性,未來(lái)數(shù)據(jù)私有保護(hù)等。

    基金項(xiàng)目支持:

    1.省教科合字[2014]第638號(hào) 《Web日志挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究》

    2.省教科合字[2014]第637號(hào) 《高校考試管理系統(tǒng)研究》

    3. 省教科合字[2014]第634號(hào) 《動(dòng)態(tài)環(huán)境下的多機(jī)器人運(yùn)動(dòng)編隊(duì)控制方法的研究》

    4. 省教科合字[2014]第635號(hào) 《主機(jī)信息識(shí)別的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究》

    5. 省教科合字[2014]第636號(hào) 《快速收斂算法及其在欠驅(qū)動(dòng)機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃中的應(yīng)用》

    參考文獻(xiàn)

    [1] Hao Xincheng, Zhang Degang, Zhao Hai.Ecommerce data mining research. Small Microcomputer Science[J],2007(7) pp786-787.

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