- 相關推薦
淺議面向電子商務的Ｗｅｂ日志挖掘系統(tǒng)
[摘 要]先容了Web挖掘模式在電子商務中的四大應用方向，建立面向電子商務的Web挖掘應用系統(tǒng)模型，并提出一種改進站點設計的算法，實踐證實，通過該方法可以改進網站的設計和布局，方便用戶訪問站點，為用戶提供方便、快捷的服務，實現為客戶的個性化服務。[關鍵詞]Web挖掘 電子商務 個性化服務
電子商務是指個人或企業(yè)通過國際互聯(lián)網，采用數字化方式進行商務數據交換和開展商務活動。目前，電子商務正在企業(yè)和商貿領域占據著越來越多的市場份額，網絡信息挖掘主要用于對商品的市場定位和消費分析，以輔助制定市場策略，分析購物模式，猜測銷售行情改進站點設計和進步站點效率。向特定的客戶推薦有關的商品。網絡信息挖掘可以提供不同用戶的特定信息，有的放矢地傳播網絡廣告。利用網絡數據挖掘技術建立客戶關系治理系統(tǒng)，可以極大地提升企業(yè)的競爭上風。
一、Web挖掘模式的應用
（一）發(fā)現潛伏客戶。對一個電子商務網站來說，了解、關注在冊客戶群體非常重要，但從眾多的訪問者中發(fā)現潛伏客戶群體也同樣非常關鍵。假如發(fā)現某些客戶為潛伏客戶群體,就可以對這類客戶實施一定的策略，使他們盡快成為在冊客戶群體。對一個電子商務網站來說，也許就意味著訂單數的增多、效益的增加。通過利用WEB挖掘的分類技術先對歷史數據進行挖掘，可以有效的發(fā)現潛伏客戶。
（二）延長客戶的駐留時間。對客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間間隔在電子商務中已經不存在了，Internet上每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，這對銷售商來說將是一個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間，就應該了解客戶的瀏覽行為，知道客戶的愛好及需求所在，動態(tài)地調整Web頁面，以滿足客戶的需要。通過運用數據挖掘中的序列模式發(fā)現技術對客戶訪問信息的挖掘，就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的愛好及需求。
（三）改進站點設計。站點上頁面內容的安排就如超級市場中物品在貨架上的擺設一樣，把具有一定支持度和信任度的相關聯(lián)物品擺放在一起有助于銷售，利用關聯(lián)規(guī)則發(fā)現可以針對客戶動態(tài)調整站點的結構，使客戶訪問的有關聯(lián)的文件間的鏈接能夠比較直接，讓客戶更輕易訪問到想訪問的頁面。
（四）針對不同客戶提供個性化產品。商家可以對客戶登記注冊記錄中和Web日志進行挖掘，從而獲知訪問者的個人愛好，更加充分地了解客戶地需要，根據各個細分市場，甚至是每一個顧客的獨特需求提供個性化產品，有利于進步客戶的滿足度。
綜上所說，Web挖掘技術推動了個性化推薦，使站點瀏覽者變?yōu)橘徺I者，增加交叉銷售和提升銷售，每一次購買都增加客戶的忠誠度。
二、面向電子商務的Web挖掘應用系統(tǒng)模型
當用戶訪問Web服務器時，Web服務器會自動建立訪問日志信息。隨著WWW技術的快速發(fā)展和時間的積累，Web服務器中Web日志文件將越來越大，基于Web的電子商務服務器將保存大量的Web訪問日志記錄。如何對這些大量的Web日志記錄進行自動分析清理存儲并從中發(fā)現有用的、重要的知識，包括模式、規(guī)則和可視化結構等是目前Web日志挖掘的主要任務。
面向電子商務的Web挖掘系統(tǒng)模型包括數據采集、數據處理、數據存儲、模式發(fā)現、模式分析利用及客戶6個層次，見圖1。
數據采集層所采集的數據對象為Web服務器日志、客戶登記信息和交易數據庫等。Web服務器日志是客戶訪問所產生的服務器日志數據。客戶登記信息必須和訪問日志集成，以進步數據挖掘的正確度。交易數據庫存儲用戶在商務網站上購買商品的信息，其內容隨數據庫結構的不同而有所不同，一般包括：用戶名、時間、商品ID、采購數目及價格等。
數據處理層實現對數據采集層所采集的源數據進行處理，包括日志文件的處理和數據倉庫的建立。日志文件處理得好壞直接影響挖掘算法產生的結果，其處理過程是保證Web挖掘質量的關鍵。經過處理后的數據由數據存儲層進行保存和治理。
模式發(fā)現層次包括：路徑分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、序列模式挖掘以及聚類和分類分析。
模式分析利用層由兩部分組成：個性化網站及貿易智能。這也代表了Web挖掘在電子商務中的兩大應用方向。數據挖掘的結果可以幫助他們了解客戶，調整營銷策略，改進促銷手段，從而達到贏得競爭的目的。
三、改進站點設計的算法
對Web站點的鏈接結構的優(yōu)化可從兩個方面來考慮：一是通過對Web日志的挖掘，發(fā)現用戶訪問頁面的相關性，從而對密切聯(lián)系的頁面之間增加鏈接，方便用戶使用。二是通過對Web日志的挖掘，發(fā)現用戶的期看位置。假如在期看位置的訪問頻率高于實際位置的訪問頻率，可考慮在期看位置和實際位置之間建立導航鏈接，從而實現對Web站點的優(yōu)化。本文對第二點做深進探討。
通過該算法，我們可以找到用戶的返回點，這個位置可能是期看位置，也可能是目標頁面，但可以通過確定時間閾值來解決這個題目。當用戶在返回點停留的時間較長，超過指定的閾值，則以為該頁面是目標頁面，、否則可以以為該頁面是期看位置找不到目標頁面，就會在第二期看位置找，假如還找不到，會在第三期看位置找……。其中我們最關心的是第一期看位置，而且是那些被第一期看且發(fā)生頻率高于系統(tǒng)設計者指定值的所有頁面。因此，尋找第一期看位置便成了我們關注的焦點。
②發(fā)現第一期看位置算法。設Ei表示第一期看位置，算法如下：先以用戶的ID為主關鍵字，時間為次關鍵字，對Web日志文件建立索引，掃描Web日志索引文件，對每一個用戶ID，摘取出頁面序列。
For(I=1;I
【淺議面向電子商務的Ｗｅｂ日志挖掘系統(tǒng)】相關文章：
Ｗｅｂ數據挖掘在電子商務中的應用.03-21
Ｗｅｂ數據挖掘在電子商務中的應用研究03-07
電子商務個性化服務與Ｗｅｂ使用挖掘技術12-07
Ｗｅｂ結構挖掘在電子商務網站結構優(yōu)化中的應用03-21
Ｗｅｂ ２．０技術在電子商務中的應用03-21
Ｗｅｂ挖掘在網絡營銷中的應用研究03-23
淺議電子商務對物流的影響03-21