劉金勇

（四川大學計算機學院 四川 610064）

0 引言

在日益激烈的電子商務企業(yè)競爭中，對用戶的競爭是關鍵因素，因此如何更好地掌握用戶需要，根據(jù)用戶喜好為用戶提供個性化的服務就顯得至關重要。下面，我們就從電子商務平臺的數(shù)據(jù)資源、WEB數(shù)據(jù)挖掘的分類、WEB數(shù)據(jù)挖掘的方法及WEB數(shù)據(jù)挖掘能夠為電子商務帶來何種影響幾個方面來探討WEB數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用。

1 電子商務平臺中的數(shù)據(jù)資源

WEB數(shù)據(jù)挖掘是針對數(shù)據(jù)進行分析統(tǒng)計的，首先要有數(shù)據(jù)，電子商務平臺中存在大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)都是WEB數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源。

首先是電子商務系統(tǒng)中商品的信息，電子商務系統(tǒng)中的商品成千上萬，每件商品都有它各自的參數(shù)和價格等信息，每一個商品都是以WEB頁面的方式向用戶展示的，因此商品的信息實際上也就是WEB頁面信息，這類信息可以幫助分析頁面之間存在的隱藏關系，從而為頁面定秩，優(yōu)化頁面結構；其次就是用戶的信息，用戶的信息既包括用戶在電子商務網站注冊時留下的信息，同時也包括用戶的購買記錄（也就是用戶的訂單信息）、用戶搜索商品的記錄和用戶訪問過的頁面等等行為信息，這類信息可以幫助分析用戶的喜好，從而預測用戶未來的購買行為；第三是頁面之間存在的超鏈接關系，相似的頁面之間通常存在著超鏈接，這種結構信息能夠為搜索引擎提供重要的排序依據(jù)；最后就是服務器數(shù)據(jù)，包括服務器日志、錯誤日志和Cookie日志，通過這些日志文件可以分析服務器的運行狀態(tài)，從而優(yōu)化系統(tǒng)，提高服務器的運行效率和響應速度，使用戶獲得良好的用戶體驗。

2 WEB數(shù)據(jù)挖掘的分類

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識，WEB數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘在萬維網上的應用。通常WEB數(shù)據(jù)挖掘分為WEB內容挖掘、WEB結構挖掘和WEB使用挖掘三類。

WEB內容挖掘是指從WEB頁面數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息，從資源查找的角度來看WEB內容挖掘的任務是從用戶角度出發(fā)提高信息質量和幫助用戶過濾信息，從數(shù)據(jù)庫角度來看WEB內容挖掘的任務是對WEB上的數(shù)據(jù)進行集成和建模，以支持對WEB數(shù)據(jù)的復雜查詢；WEB結構挖掘是對WEB的鏈接結構進行分析，WEB頁面中的鏈接中也包含了非常有用的信息，通過分析WEB頁面之間的鏈接關系，確定WEB頁面在搜索結果中出現(xiàn)的次序，提高搜索結果的準確度，WEB結構挖掘的常用算法有PageRank算法和HITS算法；WEB使用挖掘是為了分析用戶和行為，以改進系統(tǒng)構成，為用戶提供個性化的服務，通?？糠治鲇脩舻脑L問記錄、訪問日期和配置信息等數(shù)據(jù)分析用戶行為。

3 電子商務系統(tǒng)中WEB數(shù)據(jù)挖掘的過程

在電子商務系統(tǒng)中進行WEB數(shù)據(jù)挖掘分為數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘和結果表達與解釋三個步驟。

數(shù)據(jù)準備就是準備數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)源。首先要從數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括商品頁面、用戶評價、用戶的購買記錄和瀏覽搜索記錄等等，然后對這些數(shù)據(jù)進行一定的清理，清除無用的數(shù)據(jù)，保留有用的數(shù)據(jù)，并按合理的格式進行存儲。

數(shù)據(jù)挖掘階段則對數(shù)據(jù)準備階段產生的有用數(shù)據(jù)進行實質性的分析建模工作，首先根據(jù)數(shù)據(jù)的特征確定一個合理的假設，然后建立相應的數(shù)學模型，再選取合適的工具或算法來驗證假設，進而發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)間的有價值的信息。

結果的表達與解釋就是對數(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的模式和知識進行解釋，對于數(shù)據(jù)挖掘階段發(fā)現(xiàn)的有用信息，解釋產生這些信息的原因，了解各因素相互作用的內部原理，從而挖掘出最有意義的信息，提交給決策者，決策者據(jù)此對即將發(fā)生或可能發(fā)生的事件進行預測，為決策者制定正確的市場戰(zhàn)略提供參考借鑒。

4 電子商務系統(tǒng)中的WEB數(shù)據(jù)挖掘技術

電子商務系統(tǒng)中的WEB數(shù)據(jù)挖掘技術主要有路徑分析、統(tǒng)計分析、關聯(lián)規(guī)則、序列模式、分類規(guī)則和聚類分析六種。

4.1 路徑分析

路徑分析是通過分析用戶訪問網站的次數(shù)和頻率等記錄在服務器日志中的信息，確定出用戶頻繁訪問的路徑。

4.2 統(tǒng)計分析

統(tǒng)計分析主要用于改進站點的設計，提高性能和安全性。對系統(tǒng)正常運行時用戶的訪問頻率、駐留時間、會話時長、非法訪問或是不正出錯的路徑等等進行統(tǒng)計分析，可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)設計中存在的問題，從而改進設計，提高系統(tǒng)性能，增強系統(tǒng)安全系數(shù)，保障系統(tǒng)安全平穩(wěn)高效運行。

4.3 關聯(lián)規(guī)則

關聯(lián)規(guī)則就是為挖掘不同事件之間存在的聯(lián)系和規(guī)則，如用戶購買商品A的同時也購買了商品B，也就是說購買商品A的同時也會購買商品B，即A與B存在關聯(lián)關系，通過這種關系，電子商務站點可以在用戶購買商品A時向用戶推薦商品B，即減少用戶過濾信息的負擔，又能增加了銷量。

4.4 序列模式

序列模式是就事件在時序上存在的先后關系，如用戶先購買商品A后，過一段時間后又購買了商品B。通過序列模式分析可以預測用戶的行為，如當用戶購買某商品后在適當?shù)臅r間內再向用戶推薦有針對性的產品，根據(jù)對用戶行為的預測進行針對性的優(yōu)化，為用戶提供個性化、人性化的服務，既使客戶滿意又獲得最大收益。

4.5 分類規(guī)則

分類規(guī)則主要是為了根據(jù)事物的屬性和行為等對事物進行分類，如在電子商務系統(tǒng)中可以根據(jù)不同的年齡段和不同的地區(qū)進行分類。

4.6 聚類分析

聚類分析是根據(jù)特定的規(guī)則對未分類的記錄進行歸類。通過聚類分析可以使運營者更加了解用戶的需要，更加準確地預測用戶的行為。

5 WEB數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用

將WEB數(shù)據(jù)挖掘與電子商務相結合，能夠極大提高電子商務企業(yè)獲取信息和管理信息的能力，幫助電子商務企業(yè)降低運營成本，作出正確的商業(yè)決策，爭取更多的客氣，開拓更加廣闊的市場。

5.1 電子商務中運用WEB數(shù)據(jù)挖掘，有助于電子商務企業(yè)維系老客戶，挖掘新客戶

通過WEB數(shù)據(jù)挖掘，電子商務企業(yè)可以了解用戶的喜好，調整WEB頁面的內容，針對用戶的喜好為用戶提供個性化的服務，使用戶獲得更好的體驗，從而獲得更高的客戶滿意度，延長用戶在網站的停留時間，最終達到留住老客戶的目的；通過對訪問網站的新用戶進行分析，挖掘出潛在客戶，針對潛在客戶進行宣傳推廣，從而吸引新的客戶，開辟新的市場。

5.2 電子商務中運用WEB數(shù)據(jù)挖掘，有助于電子商務企業(yè)制定正確市場戰(zhàn)略，獲取最大銷量

電子商務企業(yè)運用WEB數(shù)據(jù)挖掘技術對各項商品的銷售數(shù)據(jù)進行深入挖掘， 可以了解商品的銷售情況變化，對下一階段商品的銷量做出預測，從而合理地管理庫存，合理采購商品，防止出現(xiàn)庫存過剩和庫存不足等影響企業(yè)正常運行的因素。

5.3 電子商務中運用WEB數(shù)據(jù)挖掘，有助于電子商務企業(yè)確定用戶群，精準投放廣告

通過WEB數(shù)據(jù)挖掘技術，電子商務企業(yè)可以充分了解用戶的真正需求，了解某類客戶真正需要哪一種商品，同時也能夠充分了解用戶的消費用力，精確地為每種商品定位潛在的用戶群，從而向這些用戶投放廣告，在不引起用戶反感的情況下取得最好的宣傳效果，提高廣告投放的回報率。

5.4 電子商務中運用WEB數(shù)據(jù)挖掘技術，有助于電子商務企業(yè)提高點擊率，完善系統(tǒng)設計

電子商務企業(yè)能夠通過WEB數(shù)據(jù)挖掘技術挖掘用戶的行為記錄等信息，為系統(tǒng)設計者提供改進依據(jù)，完善系統(tǒng)的設計。例如當用戶瀏覽某個頁面時，預測用戶可能會對哪些內容感興趣，可以會希望瀏覽哪些頁面，動態(tài)地將這些頁面的超鏈接放在當前用戶瀏覽的頁面中，使用戶可以方便地找到自己想要的內容，減少用戶過慮信息的負擔，使用戶獲得較滿意的使用體驗，同時網站也能獲得較高的點擊率，延長客戶在網站停留的時間。

6 結束語

電子商務是一種基于網絡平臺的現(xiàn)代化商業(yè)模式，其前景廣闊，發(fā)展勢頭強勁，而WEB數(shù)據(jù)挖掘技術能夠幫助電子商務企業(yè)統(tǒng)計分析企業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)，從中挖掘出有價值的信息，為企業(yè)決策提供支持。本文介紹了如何將WEB數(shù)據(jù)挖掘與電子商務相結合，WEB數(shù)據(jù)挖掘能夠使得電子商務管理更加智能化，服務更加個性化，但是WEB數(shù)據(jù)挖掘與電子商務的結合還存在許多問題，這些問題的解決還有待于我們進一步的探索與發(fā)現(xiàn)。

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