李霈岳

摘 要 電子商務的迅猛發(fā)展也隨之產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，本文對電子商務和Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念進行介紹；并主要針對Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務中應用的手段和技術(shù)進行了探討研究，同時也對Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對電子商務平臺發(fā)展的重要性進行分析，希望能夠給相關(guān)研究人員帶來一定價值的參考。

關(guān)鍵詞 Web數(shù)據(jù)挖掘 電子商務 應用

一、引言

目前，中國電子商務正在蓬勃發(fā)展，以淘寶/天貓、京東等為代表的各類電子商務平臺不斷涌現(xiàn)，同時使數(shù)據(jù)爆炸式增長。在這些數(shù)據(jù)中蘊藏著許多潛藏著待未挖掘的有價值的信息。數(shù)據(jù)挖掘是知識的發(fā)現(xiàn)，在電子商務積累下的數(shù)據(jù)中進行基于Web的數(shù)據(jù)挖掘，可以在海量信息中找到針對性的用戶有效的信息，這對于現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務

（一）電子商務Web數(shù)據(jù)挖掘

1.電子商務的相關(guān)概念。電子商務是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展下的產(chǎn)物，它是一種新型的商業(yè)運營模式。在開放的網(wǎng)絡環(huán)境中，買家與賣家可以在不見面的情況下在因特網(wǎng)中進行選擇商品、支付商品等商品交易活動。

目前，電子商務按照交易對象可以大致分為四種：

第一，B2C（Business to Customer）：即企業(yè)與消費者之間產(chǎn)生的電子商務活動，由消費者直接在因特網(wǎng)中進行商品交易活動。第二，B2B（Business to Business）：即企業(yè)之間的商務活動。企業(yè)可以在因特網(wǎng)中尋找合適的合作伙伴進行交易活動。第三，C2C（Consumer to Consumer）：即消費者之間的電子商務活動。消費者可以以散戶形式在電子商務平臺中進行銷售活動，例如阿里巴巴平臺下的咸魚。第四，C2B（customer to business）：由消費者對企業(yè)之間的商務活動。對同一消費品為目標的消費者可以以團隊形式向企業(yè)發(fā)起采購，產(chǎn)生精準訂單并生產(chǎn)商品，但是目前這一模式尚未成熟。

2.中國電子商務發(fā)展現(xiàn)狀。目前，中國的電子商務行業(yè)發(fā)展迅猛，產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速擴展，這也伴隨著電子商務信息、交易和技術(shù)等服務的企業(yè)不斷涌現(xiàn)。同時我國政府出臺了《國務院關(guān)于大力發(fā)展電子商務加快培育經(jīng)濟新動力的意見》、《關(guān)于促進跨境電子商務健康快速發(fā)展的指導意見》等文件以推進B2B、B2C、C2C、C2B、移動電子商務的發(fā)展。

根據(jù)中國據(jù)中國電子商務研究中心（100EC.CN）監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，2016年中國電子商務市場交易規(guī)模20.2萬億元，增長23.6%。其中網(wǎng)絡購物增長23.9%，本地生活O2O增長28.2%。龐大的交易量隨之產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，在這其中蘊藏著很多人們未知的有價值的數(shù)據(jù)信息知識等待我們?nèi)ネ诰颉?/p>

3.電子商務和Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)系。在電子商務大數(shù)據(jù)的時代，信息的數(shù)據(jù)量異常龐大，以TB為單位進行數(shù)據(jù)計量遠遠不能滿足需求，現(xiàn)在已逐漸發(fā)展到以ZB、YB進行衡量。然而如何在Web中提取出有用的信息，又如何將海量數(shù)據(jù)進行分析轉(zhuǎn)化為有用信息進行應用，為客戶提供個性化服務以及有效的問題分析報告呢？

Web數(shù)據(jù)挖掘（WebMining）是在Web中應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它是WWW技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合，在數(shù)據(jù)庫以及用戶行為的背后建立一系列聯(lián)系，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和千萬用戶相連，為用戶進行畫像。具體過程是：通過用戶訪問Web服務器留下的日志文件，商品信息，查找信息，購買信息等進行挖掘，從大量的Web信息中獲取有用的信息數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化分析和模型化處理，為企業(yè)的營銷決策、經(jīng)營管理、市場預測和發(fā)展規(guī)劃提供有力的支撐，為尋找隱含商機和新型商業(yè)模式提供可靠依據(jù)。[1]

（二）Web數(shù)據(jù)挖掘的分類

目前，Web數(shù)據(jù)分為三種類型：HTML標記的Web文檔數(shù)據(jù)，Web文檔內(nèi)連接的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及用戶訪問的數(shù)據(jù)。根據(jù)Web數(shù)據(jù)的種類我們將數(shù)據(jù)挖掘也分為三類：

1.Web內(nèi)容挖掘（Web Content Mining）：即從多方用戶對Web訪問頁面中獲取有效信息，獲取潛在知識。在信息獲取的過程中，將對數(shù)據(jù)進行預處理，以提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和有效性，增加對數(shù)據(jù)篩選的速度。在這種模式下，根據(jù)Web信息資源的類型又分為Web文本的挖掘和Web多媒體的挖掘。

2.Web結(jié)構(gòu)挖掘（Web Structure Mining）：在Web中，有價值的信息不僅包括在Web頁面本身，Web的頁面結(jié)構(gòu)中還隱藏有大量的數(shù)據(jù)信息。頁面之間的超鏈接反映了頁面之間的引用或是從屬關(guān)系，他們之間的相互引用反映了對彼此的重要程度。對于一個頁面，通過已知算法在其組織結(jié)構(gòu)鏈中推算到信息，將連接中提供的與網(wǎng)頁有關(guān)的信息進行整合，并對不同連接中的信息給予不同的權(quán)重，從而得到整個頁面的權(quán)重信息。在這種數(shù)據(jù)挖掘模式下主要有超鏈接挖掘和內(nèi)部挖掘等。

（三）Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應用

1.為客戶提供更全面的個性化服務。通過對用戶訪問信息的數(shù)據(jù)進行深入挖掘分析，獲得顧客購買的行為特點和偏好，了解用戶的習慣、興趣、潛在需求以及忠實度等問題以對用戶特征畫像，減少不必要內(nèi)容的推送。以淘寶網(wǎng)為例，對客戶的特定時間段內(nèi)訪問方式以及訂單的相關(guān)信息進行數(shù)據(jù)信息的挖掘，從而了解購買者的需求或是預測他們錢在購買的可能，并有針對性地進行網(wǎng)頁內(nèi)容和結(jié)構(gòu)設計，依靠適當?shù)臓I銷策略對每一個客戶指定專屬的個性化服務套餐或是優(yōu)惠組合，從而為電子商務平臺中的商鋪帶來利潤。

2.優(yōu)化設計網(wǎng)站內(nèi)容。網(wǎng)站內(nèi)容的分布策略與現(xiàn)實超市中商品的分布策略相似。根據(jù)關(guān)聯(lián)原則將相關(guān)物品放在同一板塊或是根據(jù)大眾瀏覽行為模式對網(wǎng)站結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，中有助于消費者更好的尋找所需商品。線上購物不同于實體購物，根據(jù)商品圖片點擊位置的數(shù)據(jù)信息挖掘，可以分析得到商品對消費者的何種展現(xiàn)形式能達到最好的效果，對商品宣傳方式重新規(guī)劃，以達到提高商品銷量增加利潤的效果。

3.對客戶進行聚類分析。電子商務平臺可以根據(jù)客戶的特征、職業(yè)、購買周期、歷史訂單信息、購買能力等數(shù)據(jù)進行整合、歸類、分析，尋找相似軌跡的客戶并將客戶歸為一類。利用聚類分析的知識，我們對相似瀏覽的用戶進行歸類和活動分析。在之后商品推薦活動中，根據(jù)具有相同的愛好、購物習慣以及擁有相同產(chǎn)品的客戶的中的某些的歷史瀏覽、購買數(shù)據(jù)推薦給其他客戶相似商品。同時我們也可以根據(jù)同類客戶的購買數(shù)據(jù)幫助發(fā)現(xiàn)這一類用戶的潛在需求，精準預測出用戶行為。對客戶進行聚類分析是Web數(shù)據(jù)挖掘中最具前瞻的一大應用。

4.廣告效益的評估和調(diào)整。利用Web數(shù)據(jù)挖掘消費者的購買行為，能夠精確評估廣告策劃的增長率，進而對商品廣告宣傳方案進行調(diào)整；根據(jù)訪問者數(shù)量的增長模式?jīng)Q定廣告的投放方式，增強廣告的針對性，從而提高廣告收益。

三、結(jié)語

電子商務使大眾足不出戶即可購買商品，同時在中國政府的大力倡導下，跨境電商、涉農(nóng)電商等各種電子商務經(jīng)營形式應運而生，這種便捷的商業(yè)運行模式必然在未來經(jīng)濟社會的發(fā)展中占有重要地位。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在為描繪客戶購買特征，識別潛在商機，廣告效益評估等方面提供重要依據(jù)，將在電商競爭中起著不可忽視的作用，因此如何利用好Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對用戶數(shù)據(jù)進行建模、轉(zhuǎn)化、分析、應用具有關(guān)鍵作用。

（作者單位為遼寧對外經(jīng)貿(mào)學院）

參考文獻

[1] 孟強，李海晨. Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應用研究[J].湖南：電腦與信息技術(shù)， 2017，25（1）：59-62.

[2] 吳思源.WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務中的應用[J].遼寧：智能城市，2016，12（25）：20-26.