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        基于WEB訪問(wèn)信息挖掘提高電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)研究

        2008-12-31 00:00:00蔡友林
        商場(chǎng)現(xiàn)代化 2008年20期

        [摘 要] 隨著Internet的發(fā)展,個(gè)性化信息服務(wù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到很多領(lǐng)域.本文闡述了電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘方法,并對(duì)電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了探討。

        [關(guān)鍵詞] 數(shù)據(jù)挖掘 Web訪問(wèn)信息挖掘 個(gè)性化服務(wù) 電子商務(wù)

        一、引 言

        隨著internet技術(shù)的發(fā)展,個(gè)性化信息服務(wù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到很多領(lǐng)域:如個(gè)性化導(dǎo)航、個(gè)性化網(wǎng)站等。尤其是在電子商務(wù)領(lǐng)域,對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化服務(wù),已經(jīng)成為許多電子商務(wù)企業(yè)追求的目標(biāo)。

        WEB訪問(wèn)信息挖掘就是對(duì)用戶訪問(wèn)WEB時(shí)在服務(wù)方留下的訪問(wèn)記錄進(jìn)行挖掘,即對(duì)用戶訪問(wèn)WEB站點(diǎn)的存取方式進(jìn)行挖掘。挖掘?qū)ο笫窃诜?wù)器上的包括server log data等在內(nèi)的日志文件記錄。

        二、電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘方法

        訪問(wèn)信息挖掘是在電子商務(wù)上進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn),最關(guān)鍵的是進(jìn)行客戶訪問(wèn)信息的挖掘,得到客戶的瀏覽行為和訪問(wèn)模式,從而發(fā)現(xiàn)客戶的興趣、愛(ài)好等有用的市場(chǎng)信息,最常用的挖掘方法有:

        1.路徑分析

        常用于判定在一個(gè)web站點(diǎn)中最頻繁訪問(wèn)的路徑。如:80%的用戶在存取/company/prodcut1時(shí)是經(jīng)過(guò)/company/new。通過(guò)客戶訪問(wèn)的路徑分析,可以改進(jìn)頁(yè)面和網(wǎng)站目錄結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),使用戶直奔所需,減少客戶的流失率。

        2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

        使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以從WEB訪問(wèn)事務(wù)集中,找到一般性的關(guān)聯(lián)知識(shí)。如:30%的客戶在訪問(wèn)/company/prodcut1也訪問(wèn)了/company/prodcut2。利用這些相關(guān)性,可更好地組織WEB空間,實(shí)施有效的營(yíng)銷策略。

        3.序列模式發(fā)現(xiàn)

        序列模式發(fā)現(xiàn)就是在時(shí)間戳有序的事務(wù)集中,找到那些“一些項(xiàng)跟隨另一些項(xiàng)”的內(nèi)部事務(wù)模式,即挖掘出交易集之間有時(shí)間序列關(guān)系的模式。如:在company/prodcut1上進(jìn)行訂購(gòu)的用戶中有60%的在一個(gè)月內(nèi)也訂購(gòu)了company/prodcut2。序列模式發(fā)現(xiàn)能夠預(yù)測(cè)客戶的訪問(wèn)模式,了解客戶的興趣及需求所在,采取有針對(duì)性的廣告服務(wù),以滿足訪問(wèn)者的特定要求。

        4.分類

        分類就是為具有某些公共屬性的特定群體建立概要特征,這些特征可以用來(lái)對(duì)新增到數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行分類。如學(xué)生用戶一般感興趣的頁(yè)面是company/prodcut1。分類能夠使商家根據(jù)訪問(wèn)網(wǎng)站的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息和用戶的訪問(wèn)模式得出訪問(wèn)某一商業(yè)網(wǎng)站的用戶輪廓特征。對(duì)用戶分類后,就可以發(fā)現(xiàn)未來(lái)的潛在客戶并開(kāi)展有針對(duì)性的商務(wù)活動(dòng)。

        5.聚類分析

        聚類分析可以從服務(wù)器訪問(wèn)信息數(shù)據(jù)中聚集出具有相似特性的客戶組,即把有相似特性的用戶、數(shù)據(jù)項(xiàng)集合到一起。如自動(dòng)給一個(gè)待定的顧客聚類發(fā)送銷售郵件。通過(guò)這些舉措使商務(wù)活動(dòng)能夠在一定程度上滿足客戶的要求,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)營(yíng)銷。

        三、電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)的實(shí)現(xiàn)

        1.Web訪問(wèn)信息挖掘基本步驟

        Web訪問(wèn)信息挖掘的基本步驟為:數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)預(yù)處理,模式識(shí)別,模式分析。

        數(shù)據(jù)收集就是要記錄用戶訪問(wèn)行為,主要方式有在服務(wù)器端進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、在客戶端進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、在代理端進(jìn)行數(shù)據(jù)收集等。原始數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理后才能有效實(shí)施挖掘算法,數(shù)據(jù)預(yù)處理的質(zhì)量與Web挖掘的效率和結(jié)果緊密相關(guān),其內(nèi)容包括:數(shù)據(jù)凈化、用戶識(shí)別、會(huì)話識(shí)別、事務(wù)識(shí)別、路徑補(bǔ)充等。然后要對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別,即實(shí)施挖掘算法。模式分析的目的是根據(jù)實(shí)際應(yīng)用,通過(guò)觀察和選擇,把發(fā)現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果、規(guī)則和模型轉(zhuǎn)換為知識(shí),經(jīng)過(guò)篩選后用來(lái)指導(dǎo)實(shí)際的電子商務(wù)行為。常用的手段有:信息過(guò)濾、可視化、聯(lián)機(jī)分析處理等。

        2.電子商務(wù)個(gè)性化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        電子商務(wù)個(gè)性化系統(tǒng)如下圖所示。

        通過(guò)上圖可知,電子商務(wù)個(gè)性化系統(tǒng)一般分為兩個(gè)部分:

        離線部分:用于挖掘用戶的特性信息。

        在線部分:用于識(shí)別用戶,推薦個(gè)性化服務(wù)。

        Web訪問(wèn)信息挖掘是離線處理的,而當(dāng)用戶訪問(wèn)該網(wǎng)站時(shí)通過(guò)在線推薦引擎進(jìn)行在線服務(wù)。挖掘算法和推薦策略可以根據(jù)不同類型站點(diǎn)的要求來(lái)具體選擇,挖掘結(jié)果和推薦集通過(guò)推薦引擎反饋給用戶。電子商務(wù)網(wǎng)站的會(huì)員用戶通過(guò)會(huì)員標(biāo)識(shí)登錄網(wǎng)站以后,其訪問(wèn)信息將會(huì)被記錄到服務(wù)器端。這些數(shù)據(jù)將在經(jīng)過(guò)預(yù)處理后,在專用的數(shù)據(jù)挖掘模塊中,通過(guò)具體的挖掘算法和推薦策略來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別和模式分析。用戶訪問(wèn)信息也會(huì)傳到推薦引擎,推薦引擎根據(jù)用戶的會(huì)員標(biāo)識(shí),向挖掘模塊抽取對(duì)應(yīng)用戶的挖掘結(jié)果和推薦集,將其可視化地反饋給用戶,達(dá)到個(gè)性化服務(wù)的目的。

        四、結(jié)束語(yǔ)

        隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的發(fā)展,電子商務(wù)系統(tǒng)在為用戶提供越來(lái)越多選擇的同時(shí),利用WEB訪問(wèn)信息挖掘技術(shù),必然對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站提供個(gè)性化服務(wù)產(chǎn)生積極的影響。

        參考文獻(xiàn):

        [1]毛國(guó)君 段立娟:數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M].清華大學(xué)出版社,2005.7

        [2]馮是聰 單松魏 張志剛:基于Web挖掘的個(gè)性化技術(shù)研究.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì), 2004 Vol.25 No.1

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