Web數據挖掘技術在電子商務中的應用研究

摘 要 目前，電子商務對Web數據挖掘技術的應用非常普遍，因為Web數據挖掘可以促使電子商務更加的智能化、人性化，并進一步推動電子商務的快速發展。以下本文將對Web數據挖掘技術在電子商務中的應用進行探討，并結合兩者之間的聯系，提出一點參考建議。

【關鍵詞】Web數據挖掘 電子商務 數據資源

本文將從Web數據挖掘的方法以及Web數據挖掘過程等方面，來研究Web數據挖掘技術對電子商務產生的影響。

1 電子商務平臺中的數據資源

電子商務平臺中本身就存在著數目龐大的數據源，這些數據信息都是Web數據挖掘的根基。具體來說，包含以下幾個方面：

1.1 電子商務平臺中商品的多種信息

電子商務平臺中數以億計的商品，每個都有不同的參數、價格、性能等多種信息，這些信息存在于Web頁面上，其實也為頁面的優化奠定了一定的基礎。

1.2 用戶相關信息

指的就是用戶在注冊電子商務平臺時的預留信息，里面包含訂單信息、訪問頁面、搜索記錄、購買記錄等等，這些信息可以幫助電子商務平臺有效的分析用戶的興趣點，從而指導其未來可能產生的購買行為，為相關產品的銷售奠定了一定的基礎。

1.3 相似頁面之間的超鏈接結構

相似的頁面之間是存在著超鏈接結構的，它可以有效的指導搜索引擎的收錄排序。

1.4 服務器數據

主要包含的有Cookie日志、服務器日志、錯誤日志等等，通過對其分析可以知道服務器的運行速度，進而進行優化，使其更符合用戶的良好體驗。

2 Web數據挖掘的分類

進行Web數據挖掘是為了從大量的數據中獲取到所需的有利信息，通常而言，Web數據挖掘分為以下三類：

2.1 Web內容挖掘

這主要指的是通過對Web頁面數據的挖掘而篩選出有用的信息。

2.2 Web結構挖掘

主要針對的是Web頁面中的鏈接，從中篩選出有價值的信息。

2.3 Web使用挖掘

其主要是為了分析用戶行為而篩選出有用數據。

3 電子商務系統中Web數據挖掘的過程

通常情況下，在電子商務平臺進行Web數據挖掘，主要分為以下三步：

3.1 數據準備

顧名思義就是準備數據挖掘所需要的信息。舉例來說，比如用戶購買記錄、搜索習慣、商品頁面、綜合評價等，從中過濾掉無用的數據，篩選出有用的信息并進行存儲。

3.2 數據挖掘

該工作主要是進行建立數學模型，通過算法發現數據價值。

3.3 表達解釋最終結果

主要是對發現的有用信息進行合理的剖析，解釋其產生的原因以及作用，將相關信息進行匯總，然后提交給決策者，為接下來可能出現的戰略決策提供理論依據和數據支持。

4 電子商務系統中的Web數據挖掘技術

基于電子商務平臺的Web數據挖掘技術主要有以下六種：

4.1 路徑分析

主要是分析用戶登錄網站的頻次，從中篩選出用戶最常訪問的URL。

4.2 統計分析

主要是對用戶的訪問頻率、頁面停留時間、網頁出錯URL等進行篩選，發現問題，從而改進，最終保證系統的安全運營。

4.3 關聯規則

舉例來說，比如用戶購買了商品一的同時也購買了商品二，那么我們就要篩選分析商品一和商品二之間的關聯關系，這樣有利于電子商務平臺在用戶購買商品一的時候，能夠智能化的向用戶推薦商品二，既能夠幫助用戶減輕他的搜索負擔，又能夠增加商品在電子商務平臺上的銷量。

4.4 序列模式

舉例來說，用戶先購買了商品一后，過了一段時間又購買了商品二，那么我們就可以通過序列模式的分析和篩選，以此來預估用戶接下來可能產生的購買行為，在適當的時間內再次向用戶推薦類似的、有針對性的商品，促進客戶的購買欲望。通過序列模式的分析，既能夠為用戶提供人性化的多元服務，又能夠幫助平臺和商品實現最大的收益。

4.5 分類規則

該規則主要是可以依據事物的不同特性標簽來進行分類。舉例來說，在電子商務平臺中，我們可以根據商品的地區和適應對象的年齡等因素標簽來進行分類。

4.6 聚類分析

該規則指的是我們可以根據某一特殊原則來對未分類的事物進行區分匯總。

5 Web數據挖掘在電子商務中的應用

在電子商務平臺中更好的應用Web數據挖掘，可以更有力的分析客戶的意向，調整平臺的商業決策，降低企業的運營成本，實現利益的最大，占據更多的市場份額。具體來說，有以下幾點優勢：

5.1 有利于電子商務平臺再次發掘老客戶的價值，維護新客戶

通過Web數據挖掘技術，電子商務平臺可以更加確切的了解到客戶的興趣與喜好，調整頁面內容，為客戶提供有針對性的服務，使得用戶獲得更好的頁面體驗，提高滿意度，最終再次發掘出老客戶的價值，促進商品銷量。而對于新客戶而言，通過這些有力的宣傳推廣，吸引住新客戶的目光，開辟新的市場增長點。

5.2 有利于電子商務平臺擴大銷量，制定出正確的戰略目標

通過Web數據挖掘技術的分析和指導，電子商務平臺可以明確的了解商品情況，有利于清空庫存，或者是彌補庫存的不足，制定出正確的戰略目標，為擴大銷量奠定基礎。

6 結語

綜上所述，本文以上主要敘述的是，Web數據挖掘技術在電子商務中的應用，通過分析我們可以看出，在互聯網時代的大背景下，電子商務是未來社會的重要發展趨勢，而Web數據的挖掘技術可以挖掘出大量具有價值的數據信息，為企業的經營計劃提供保障，并且Web數據讓電子商務更加的個性化、智能化，為電子商務的發展提供源動力。

參考文獻

[1]邱明虹，何躍.從Web日志中挖掘用戶興趣路徑算法改進.[J].計算機工程與應用，2015（26）：17-19.

[2]魯俊，孫永鴻.基于電子商務應用的Web數據技術研究[J].電腦知識與技術，2016（21）：29-31.

作者簡介

楊金勞（1982-），女，山西省運城市人。碩士學位?，F為山西運城農業職業技術學院講師。研究方向為數據庫、數據挖掘、軟件開發。

作者單位

山西運城農業職業技術學院 山西省運城市 044000