電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用

孫曉慶

摘 ?要：隨著時(shí)代進(jìn)步，當(dāng)前企業(yè)信息系統(tǒng)普遍面臨的“數(shù)據(jù)爆炸”問題，要及時(shí)解決這類問題，同時(shí)還要解決“信息缺乏”問題，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和企業(yè)界研究的熱點(diǎn)。本篇文章詳細(xì)討論了數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)資源、基本方法、體系結(jié)構(gòu)以及典型應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)采集;電子商務(wù)

一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)資源的數(shù)據(jù)挖掘

1.服務(wù)器數(shù)據(jù)

通過對(duì)此文件中存儲(chǔ)的某些項(xiàng)目進(jìn)行語法分析，例如DNS，就可以知道客戶來源所在的地區(qū)，通過對(duì)域名www.msta.acjp進(jìn)行分析，就可以知道客戶來自哪里。在cookielogs中，HTTP協(xié)議本身就是非事務(wù)類型的，這一點(diǎn)在事務(wù)類型的電子商務(wù)中并不適用，這給電子商務(wù)帶來了很多問題。使用cookie可以解決這個(gè)問題。Cookie是一個(gè)軟體工件，它可以儲(chǔ)存客戶存取伺服器的資訊，存儲(chǔ)有關(guān)cookie的服務(wù)器軟件的這部分稱為cookielogs。

2.客戶注冊(cè)信息

用戶在網(wǎng)站上的相關(guān)信息，通過屏幕傳送并進(jìn)入服務(wù)器。在電子商務(wù)活動(dòng)中，電子商務(wù)扮演著非常重要的角色，尤其是關(guān)于安全和限制客戶訪問的時(shí)間信息。為了提高數(shù)據(jù)挖掘的精確性和更好地理解客戶，數(shù)據(jù)挖掘需要將客戶注冊(cè)信息集成到訪問協(xié)議中[1]。

二、電子商務(wù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘的基本方法

1.路徑分析

路徑分析可用于確定訪問頻率最高的網(wǎng)站路徑。另外，通過路徑分析可以得到關(guān)于該路徑的其它信息。舉例來說，70%的客戶訪問/company/product2，但是用戶會(huì)忽略它們。此外，通常情況下，客戶并未從主頁訪問站點(diǎn)，而是從/company/products訪問，所以最好的方法是在此頁中包含有關(guān)產(chǎn)品目錄類型的信息。另外還應(yīng)規(guī)定客戶在網(wǎng)站上的停留時(shí)間，因?yàn)轭櫩鸵话阒辉诰W(wǎng)站上瀏覽4個(gè)網(wǎng)頁，所以他們可以把重要的產(chǎn)品信息放在這些網(wǎng)頁上，利用路徑分析，改善網(wǎng)頁設(shè)計(jì)和網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)。

2.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)是在電子商務(wù)中發(fā)現(xiàn)用戶訪問網(wǎng)站上各種文檔之間的關(guān)系。國(guó)際人工智能公司這兩個(gè)數(shù)據(jù)中，A【即（1，1，m）】和t【（14，n）】是數(shù)據(jù)庫中相關(guān)數(shù)據(jù)的一組特征屬性。假如我們使用關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)，我們可以發(fā)現(xiàn)，如果一個(gè)客戶訪問某個(gè)頁面/公司/產(chǎn)品時(shí)，他也訪問該頁面/公司/產(chǎn)品2。

3.連續(xù)模式的發(fā)現(xiàn)

連續(xù)模式分析側(cè)重于數(shù)據(jù)之間的前因或因果關(guān)系分析，在順序事務(wù)集中尋找“某些項(xiàng)目跟隨其他項(xiàng)目”的內(nèi)部事務(wù)模式。以/company/producti為例，假如在過去10天里，有60%的在線訂購(gòu)客戶已經(jīng)購(gòu)買了/company/product2，同時(shí)，60%的在線訂購(gòu)計(jì)算機(jī)的客戶將在兩個(gè)月內(nèi)訂購(gòu)打印機(jī)和紙張。通過這些數(shù)據(jù)，商家可以為客戶群體提供更好地針對(duì)性服務(wù)。

4.分類規(guī)則的發(fā)現(xiàn)

分類規(guī)則簡(jiǎn)而言之就是先標(biāo)記每個(gè)記錄，也就是根據(jù)標(biāo)記對(duì)記錄進(jìn)行分類。通過數(shù)據(jù)挖掘（例如Fazhan/company/productl），假如在網(wǎng)上訂購(gòu)電子商務(wù)產(chǎn)品的客戶中，60%是生活在大中城市的2歲左右的年輕人，經(jīng)過分類，我們可以根據(jù)這類客戶的特點(diǎn)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，提供針對(duì)性的個(gè)性化信息服務(wù)[2]。

5.聚類分析結(jié)果表明

聚類分析方法的輸入集不同于分類規(guī)則方法的輸入集，聚類分析方法的輸入集是一組未標(biāo)定的記錄集。通過將有相似瀏覽行為的顧客聚類，使管理者能夠更好地了解顧客，為顧客提供更合適、更滿意的服務(wù)。一些客戶是否經(jīng)常瀏覽相關(guān)信息。在這段時(shí)間里，真實(shí)和電子產(chǎn)品經(jīng)常出現(xiàn)，通過分析，這些顧客都聚集在一個(gè)群體中，我們可以知道這群顧客的需求是什么。服務(wù)對(duì)象要與其他群組客戶區(qū)分開來，如“大學(xué)生群體”和“白領(lǐng)群體”。這樣，web就能自動(dòng)將新產(chǎn)品信息電子郵件發(fā)送到這一特定客戶群體，并為這一客戶群體動(dòng)態(tài)地更改專門網(wǎng)站。從某種程度上說，滿足客戶需求，對(duì)客戶和銷售者來說更有意義。

三、電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的架構(gòu)

因?yàn)殡娮由虅?wù)數(shù)據(jù)挖掘可以把那些復(fù)雜的數(shù)據(jù)以及結(jié)果直接轉(zhuǎn)變成方便理解的信息，因此，要真正發(fā)揮電子商務(wù)的效率，除了要充分利用和合理選擇前面提到的基本方法以及常用的工具外，還必須將辦公處理階段的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，并與電子商務(wù)行為有機(jī)地結(jié)合起來，通過圖片可以看出，在電子商務(wù)中，數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)是由商務(wù)數(shù)據(jù)的定義、客戶交互以及分析處理三個(gè)主要部分組成的。

1.企業(yè)數(shù)據(jù)定義

本節(jié)中，客戶會(huì)通過自身需求來給出數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括了很多內(nèi)容，如商品信息（產(chǎn)品、產(chǎn)品分類、價(jià)格）、內(nèi)容信息（網(wǎng)頁圖片和多媒體）以及活動(dòng)，這些都是收集和處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素。

2.顧客互動(dòng)

本節(jié)介紹顧客與電子商務(wù)的互動(dòng)行為，這種互動(dòng)可能發(fā)生在網(wǎng)站的許多領(lǐng)域，例如客戶服務(wù)和交流應(yīng)用程序。為有效地挖掘這些數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)收集不只是銷售記錄數(shù)據(jù)，還包括其他客戶行為、網(wǎng)站瀏覽網(wǎng)頁等。

3.分析與處理

此環(huán)節(jié)運(yùn)用了大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘算法、可視化工具和OLAP工具，建立了交互決策支持環(huán)境，該部分是系統(tǒng)的最后一部分。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

1.尋找潛在客戶

潛在客戶的挖掘第一步則是對(duì)客戶群體進(jìn)行分類，有“visitorOlace”和“visitoregular”，對(duì)商家來說，從網(wǎng)絡(luò)上的分類中可以看出，通過對(duì)已被分類的客戶和老客戶的部分公共描述，新客戶被準(zhǔn)確地分類，新客戶分類之后要對(duì)他們進(jìn)行判斷，即判斷他們是有興趣還是無興趣的客戶群，決定新客戶是否是潛在客戶，一旦確定了客戶的類型，就可以向客戶展示網(wǎng)頁的內(nèi)容，而網(wǎng)頁的內(nèi)容則是客戶與銷售商之間的關(guān)系，取決于所提供產(chǎn)品和服務(wù)的相關(guān)規(guī)則。

使用這些規(guī)則，對(duì)于新客戶來說，需要花一些時(shí)間瀏覽市場(chǎng)網(wǎng)站，如果來自于上面的域名jp或m，那么該客戶可以被看作是潛在客戶，接下來只需要向其顯示關(guān)于jp或Ils的頁面內(nèi)容即可[3]。

2.改善網(wǎng)站設(shè)計(jì)

網(wǎng)頁內(nèi)容的排列和連接方式就像超市貨架上的商品。將相關(guān)文章組合起來，給予一定的支持和信任，有助于銷售人員發(fā)現(xiàn)因特網(wǎng)上的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而動(dòng)態(tài)地適應(yīng)客戶網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)，使客戶能夠訪問的連接文件之間的連接更加直接，客戶可以輕松地訪問他們可能訪問的頁面，如果網(wǎng)站非常方便瀏覽，就可以給客戶留下好的印象，增加下次訪問的可能性。

3.客戶群

客戶群為e-商業(yè)型。分析這類顧客的共同特點(diǎn)，電子商務(wù)組織方就能更好地了解他們的顧客，為顧客提供更加適合他們的服務(wù)。假如有些客戶花些時(shí)間在“嬰兒玩具”和“嬰兒退貨”頁面上進(jìn)行分析，把這些客戶組合起來，根據(jù)收集到的信息，銷售者可能知道這是一個(gè)“準(zhǔn)父母”客戶。因此要及時(shí)調(diào)整頁面和頁面內(nèi)容，使商業(yè)活動(dòng)與客戶需求保持一致，讓商業(yè)活動(dòng)對(duì)客戶和銷售商更有意義。

五、結(jié)束語

在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，雖然已經(jīng)有十幾年的歷史，但是在實(shí)際應(yīng)用中還存在著許多問題，主要是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和典型應(yīng)用方面的問題，但是在電子商務(wù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)仍存在著許多亟待解決的問題。比如，在不同國(guó)家或地區(qū)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的不一致性，以及利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫、對(duì)象數(shù)據(jù)庫、多媒體等，另外還要進(jìn)行抽取規(guī)則的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，數(shù)據(jù)的安全性，隱私性等方面的研究。

參考文獻(xiàn)

[1] ?劉紹君，劉宇為.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在校園電子商務(wù)中的應(yīng)用探索[J].南方農(nóng)機(jī)，2020，v.51;No.348（08）：217+226.

[2] ?高艷敏.分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于電子商務(wù)中的對(duì)策[J].電子世界，2020（15）.

[3] ?趙書慧.電商市場(chǎng)中大數(shù)據(jù)挖掘的分析以及決策探究[J].中國(guó)新通信，2020（12）.