[摘 要] 電子商務(wù)網(wǎng)站向用戶提供及時有效的信息，是提高網(wǎng)站聲譽和效益的基礎(chǔ)。Web挖掘可以通過分析用戶的使用偏好，幫助用戶高效地檢索到所關(guān)心的信息。本文深入討論了Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web內(nèi)容挖掘和Web使用挖掘等技術(shù)，并提出了商務(wù)網(wǎng)站基于Web挖掘技術(shù)為用戶提供個性化推薦的一種框架。

[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù) WEB挖掘 個性化服務(wù)

一、引言

電子商務(wù)站點的成功很大程度上取決于保持已有用戶和將隨意瀏覽者轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實購買者的能力。因此，怎樣在電子商務(wù)環(huán)境中吸引新用戶，并確保自己可以提供足夠的產(chǎn)品或服務(wù)留住老用戶，成為許多電子商務(wù)站點所要關(guān)注的主要問題。另一方面，用戶面對電子商務(wù)站點所提供的眾多選擇，要從中挑選出自己真正需要的產(chǎn)品或服務(wù)猶如大海撈針。

人們?yōu)榱藢崿F(xiàn)從海量Web數(shù)據(jù)中，查找自己想要的數(shù)據(jù)和有用信息，提出了Web挖掘（Web Mining）。Web挖掘可以幫助人們從Web文檔和Web活動中發(fā)現(xiàn)和抽取潛在的、有意義的模式和知識。它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與Web結(jié)合起來，并綜合運用了統(tǒng)計學(xué)、計算機網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫、可視化等眾多領(lǐng)域的技術(shù)，形成了Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web內(nèi)容挖掘和Web使用挖掘的研究與應(yīng)用體系。

二、 Web結(jié)構(gòu)挖掘

由于Web頁面具有比純文本更為豐富的結(jié)構(gòu)，不僅具有文本信息，而且具有表示頁面之間關(guān)系的鏈接，所以Web結(jié)構(gòu)挖掘主要是利用Web文檔之間的超鏈結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。大量的Web超鏈接信息提供了關(guān)于Web頁面內(nèi)容相關(guān)性、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)方面的信息，反映了文檔之間的包含、引用或者從屬關(guān)系。引用文檔對被引用文檔的說明往往更客觀、更概括、更準(zhǔn)確。它有助于推斷出頁面的權(quán)威性。所謂權(quán)威頁面是在一個主題內(nèi)被高度引用或參考的頁面，與其相關(guān)的另一個概念是樞紐頁面，即：那些指向許多權(quán)威頁面的頁面。權(quán)威頁面和樞紐頁面展示了強烈的互增強關(guān)系；一個好的樞紐頁面指向了許多好的權(quán)威頁面；一個好的權(quán)威頁面被許多好的樞紐頁面所指。在信息檢索中往往將高權(quán)威分和樞紐分的頁面視為高質(zhì)量的頁面，可以考慮優(yōu)先提供給用戶。

三、Web內(nèi)容挖掘

Web內(nèi)容挖掘主要有兩種策略:1.直接挖掘Web文檔的內(nèi)容；2.在工具搜索的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。采用第一種策略的有針對Web查詢語言利用啟發(fā)式規(guī)則的Ahoy等。采用第二種策略的方法主要是對搜索引擎的查詢結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的處理，得到更為精確和有用的信息。共分為四個階段：

首先，對文本挖掘?qū)ο蠼⑻卣鞅硎?。為Web文本內(nèi)容建立特征表示是Web文本挖掘中的基本問題，常用的特征表示方法有：向量空間模型、布爾模型、聚類模型、概率模型和基于知識模型等。

其次，提取文檔特征并縮減。在目前所采用的文檔表示方法中，共同存在的瓶頸就是文檔特征向量維數(shù)過高。常用的特征提取與縮減方法有：信息增益、互信息、文本證據(jù)權(quán)、特征頻度、文本頻度，以及特征熵等。

再次，在完成文檔特征向量維數(shù)的縮減后，利用數(shù)據(jù)挖掘的方法(如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等）提取面向特定應(yīng)用的知識模式。

最后，對挖掘結(jié)果進(jìn)行評價，若評價結(jié)果滿足一定的要求則輸出，否則返回到之前的某個環(huán)節(jié)，分析改進(jìn)后再進(jìn)行新一輪的挖掘工作。

四、 Web使用挖掘

Web使用挖掘的結(jié)果通常是用戶群體的共同行為和共性興趣，以及個人用戶的檢索偏好、習(xí)慣和模式等，已經(jīng)成為當(dāng)前電子商務(wù)個性化推薦的主流方法。Web使用挖掘主要通過分析用戶訪問Web的記錄了解用戶的興趣和習(xí)慣，對用戶行為進(jìn)行預(yù)測，以便提供個性化的產(chǎn)品信息和服務(wù)。Web使用挖掘的方法可以分為兩類:

1.基于Web事務(wù)的方法

基于Web事務(wù)的Web使用挖掘技術(shù)通常應(yīng)用于Web服務(wù)器日志文件，引入最大向前引用算法MF，將用戶會話分割成一系列的事務(wù)，然后采用與關(guān)聯(lián)規(guī)則相類似的方法挖掘頻繁訪問序列，從而取得用戶訪問模式。Web使用數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理是Web使用挖掘過程中非常關(guān)鍵的步驟。

2.基于數(shù)據(jù)立方體的方法

基于數(shù)據(jù)立方體的技術(shù)是根據(jù)Web服務(wù)器日志文件，建立數(shù)據(jù)立方體，然后對數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機分析處理。這種方法從多角度、全面地進(jìn)行挖掘和分析，有利于Web挖掘與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的迅速融合與發(fā)展。

五、語義Web挖掘

語義Web模型的一個重要思想就是以本體來表示語義信息，通過在語義Web中引入本體層來實現(xiàn)語義信息的共享，從而提高網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的智能化與自動化。語義Web挖掘的主要分為兩個層次：其一，探索能夠直接處理Web本體的Web挖掘算法；其二，在Web挖掘其他環(huán)節(jié)利用本體方法，以提高Web挖掘的效能。

要解決現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在語義Web環(huán)境下應(yīng)用，關(guān)鍵的問題是要求數(shù)據(jù)挖掘算法具有幾種能力：第一是使用的算法應(yīng)該具有處理比命題邏輯更有表達(dá)力的一階邏輯的能力；第二是在算法中具有利用背景知識數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

六、結(jié)論

電子商務(wù)個性化推薦可以根據(jù)用戶的偏好、歷史訪問數(shù)據(jù)，以及相似用戶的相關(guān)信息，幫助用戶完成網(wǎng)上瀏覽、購買等過程，為用戶提供個性化服務(wù)。WEB挖掘技術(shù)可以從不同的角度和層次對網(wǎng)站信息和用戶的使用偏好進(jìn)行分析，正在成為提高電子商務(wù)網(wǎng)站聲譽和效益的有效途徑之一。

參考文獻(xiàn)：

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