Ｗｅｂ數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用.
[摘要] 電子商務網(wǎng)站天天都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)挖掘技術可以從這些數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)對市場分析及猜測非常有益的信息。本文討論了Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用。[關鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘Web數(shù)據(jù)挖掘電子商務
網(wǎng)絡技術和數(shù)據(jù)庫技術飛速發(fā)展，電子商務顯示出越來越強大的生命力,同時各種基于互聯(lián)網(wǎng)的貿(mào)易Web站點也面臨越來越激烈的競爭。如何了解到顧客盡可能多的愛好和價值取向，為顧客提供更優(yōu)質的服務成為電子商務發(fā)展迫切要解決的題目。而電子商務網(wǎng)站的顧客在Web上的行為都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息，不僅包括本次交易信息而且還有利用搜索引擎,以及在站點內(nèi)進行瀏覽的相關數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術可以有效地幫助企業(yè)分析這些數(shù)據(jù)，優(yōu)化Web站點拓撲結構，指導企業(yè)調(diào)整營銷策略，給客戶提供動態(tài)的個性化的高效率服務。
一、Web數(shù)據(jù)挖掘
Web數(shù)據(jù)挖掘(Web Data Mining)，是數(shù)據(jù)挖掘技術在Web環(huán)境下的應用，是從大量的Web文檔集合和在站點內(nèi)進行瀏覽的相關數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛伏的、有用的模式或信息。它是一項綜合技術，涉及到Internet技術、人工智能、計算機語言學、信息學、統(tǒng)計學等多個領域。對應于不同的Web數(shù)據(jù)，Web挖掘也分成三類：Web內(nèi)容挖掘、Web結構挖掘和Web使用模式挖掘。
Web使用模式挖掘(Web Usage Mining)是對用戶訪問Web時在服務器方留下的訪問記錄進行挖掘,它通過挖掘Web日志文件及客戶交易數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)有意義的用戶訪問模式和相關的潛伏用戶群。其主要特點是對用戶信息數(shù)據(jù)進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助貿(mào)易決策的關鍵性數(shù)據(jù)。
盡管Web挖掘的形式和研究方向層出不窮，但隨著電子商務的興起和迅猛發(fā)展，Web挖掘的一個重要應用方向將是電子商務系統(tǒng)。電子商務是數(shù)據(jù)挖掘技術最恰當?shù)膽妙I域，由于電子商務可以很輕易滿足數(shù)據(jù)挖掘所必須的因素:豐富的數(shù)據(jù)源、自動收集的可靠數(shù)據(jù)，并且可將挖掘的結果轉化成貿(mào)易行為，貿(mào)易投資可以及時評價。其中與電子商務關系最為密切的是Web使用模式挖掘。
二、電子商務中Web挖掘的數(shù)據(jù)源
在Web上可以用來作為數(shù)據(jù)挖掘分析的數(shù)據(jù)量比較大，而且類型眾多，總結起來有以下幾種類型的數(shù)據(jù)可用于Web數(shù)據(jù)挖掘技術產(chǎn)生各種知識模式。
1.服務器數(shù)據(jù)
客戶訪問站點時會在Web服務器上留下相應的日志數(shù)據(jù)，這些日志數(shù)據(jù)通常以文本文件的形式存儲在服務器上。一般包括sever logs、error logs、cookie logs等。
2.查詢數(shù)據(jù)
它是電子商務站點在服務器上產(chǎn)生的一種典型數(shù)據(jù)。例如，對于在線客戶也許會搜索一些產(chǎn)品或某些廣告信息，這些查詢信息就通過cookie或是登記信息連接到服務器的訪問日志上。
3.在線市場數(shù)據(jù)
這類數(shù)據(jù)主要是傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫里存儲的有關電子商務站點信息、用戶購買信息、商品信息等數(shù)據(jù)。
4.Web頁面
主要是指HTLM和XML頁面的內(nèi)容，包括本文、圖片、語音、圖像等。
5.Web頁面超級鏈接關系
主要是指頁面之間存在的超級鏈接關系，這也是一種重要的資源。
6.客戶登記信息
客戶登記信息是指客戶通過Web頁輸進的、要提交給服務器的相關用戶信息，這些信息通常是關于用戶的人口特征。在Web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以進步數(shù)據(jù)挖掘的正確度，使之能更進一步的了解客戶。
三、Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用
利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術可以在站點上挖掘出來的知識模式有以下幾個:路徑分析、關聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)、序列模式的發(fā)現(xiàn)、分類規(guī)則的發(fā)現(xiàn)、聚類分析等。Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的具體應用有以下幾點：
1.發(fā)現(xiàn)潛伏客戶
用戶在網(wǎng)站上的瀏覽行為反映了用戶的愛好和購買意向。對一個電子商務網(wǎng)站來說,了解、關注在冊客戶群體非常重要，但從眾多的訪問者中發(fā)現(xiàn)潛伏客戶群體也同樣非常關鍵。假如發(fā)現(xiàn)某些客戶為潛伏客戶群體，就可以對這類客戶實施一定的策略使他們盡快成為在冊客戶群體。對一個電子商務網(wǎng)站來說也許就意味著訂單數(shù)的增多、效益的增加。
2.提供優(yōu)質個性化服務，進步客戶忠誠度
在電子商務中，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間間隔對客戶來說己經(jīng)不復存在，客戶從一個電子商務網(wǎng)站轉換到競爭對手那邊，只需點擊幾下鼠標即可。網(wǎng)站的內(nèi)容和層次、用詞、標題、獎勵方案、服務等任何一個地方都有可能成為吸引客戶、同時也可能成為失往客戶的因素。通過對客戶訪問信息的挖掘，就能知道客戶的瀏覽行為，從而識別用戶的忠實度、喜好、滿足度，了解客戶的愛好及需求，動態(tài)地調(diào)整Web頁面以滿足客戶的需要。在Internet上的電子商務中一個典型的序列，恰好就代表了一個購物者以頁面形式在站點上導航的行為，所以可運用數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式發(fā)現(xiàn)技術進行挖掘。
3.改進站點設計
對Web站點的鏈接結構的優(yōu)化可從三方面來考慮:
(1)通過對Web Log的挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶訪問頁面的相關性，從而對密切聯(lián)系的網(wǎng)頁之間增加鏈接，方便用戶使用。
(2)利用路徑分析技術判定在一個Web站點中最頻繁的訪問路徑，可以考慮把重要的商品信息放在這些頁面中，改進頁面和網(wǎng)站結構的設計，增強對客戶的吸引力，進步銷售量。
(3)通過對Web Log的挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶的期看位置。假如在期看位置的訪問頻率高于對實際位置的訪問頻率，可考慮在期看位置和實際位置之間建立導航鏈接，從而實現(xiàn)對Web站點結構的優(yōu)化。
4.聚類客戶
很多企業(yè)都對企業(yè)的客戶、市場、銷售、服務與支持信息進行深層次發(fā)掘和分析，對客戶價值進行分類，發(fā)現(xiàn)新的市場機會，增加收進和利潤。在電子商務中客戶聚類是一個重要的方面。通過分組具有相似瀏覽行為的客戶并分析組中客戶的共同特征，可以幫助電子商務的組織者更好地了解自己的客戶，及時調(diào)整頁面及頁面內(nèi)容使商務活動能夠在一定程度上滿足客戶的要求，向客戶提供更適合、更面向客戶的服務，使商務活動對客戶和銷售商來說更具意義。
四、結束語
運用Web數(shù)據(jù)挖掘技術對電子商務網(wǎng)站上的各種數(shù)據(jù)源進行挖掘，發(fā)現(xiàn)相關的一些知識模式，可以指導企業(yè)更好地運作站點和向客戶提供更優(yōu)質的個性化的服務，有效進步貿(mào)易站點的競爭力。
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