Ｗｅｂ数据挖掘在电子商务服务中的探索.doc

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1、Ｗｅｂ数据挖掘在电子商务服务中的探索[摘要]将Web数据挖掘应用在电子商务中，可以帮助企业在大量的Web数据中发现有价值的信息，了解顾客，分析顾客，为顾客提供更好的服务。本文主要探索了Web数据挖掘的知识和在“服务营销”环境下，Web数据挖掘在电子商务企业为顾客提供服务中的应用。　　[关键词]Web数据挖掘电子商务服务　　　　一、引言　　当今社会，电子商务已经变得不再陌生，每天都会有很多的人访问很多的网站进行自己的电子商务交易，在人们访问、浏览、交易,电子商务企业更新产品信息的同时，Web网上产生了大量的数据，这些数据充斥着网络，充斥着电子商务企业，充斥着客户。企业只有从海量的数据中挖掘出

2、有价值的信息，为顾客提供更好的服务，才能吸引顾客和挽留顾客，提高自己的效益。　　二、关于Web数据挖掘　　1.Web数据挖掘的定义　　Web数据挖掘是数据挖掘技术应用到Web中的一门技术。Web数据挖掘是指在WWW上挖掘有趣的、潜在的、蕴藏的信息及有用的模式。它可以帮助人们在海量的万维网信息中挖掘出人们所需要的有价值的信息。　　2.Web数据挖掘的特点　　（1)异构环境。(2)半结构化。(3)动态性。(4)Web数据挖掘还涉及到语种问题。常规的数据挖掘一般只对一种语言信息进行处理，如或者是中文，或者是英文等，而随着当前国际化潮流的发展，许多的Web站点也多是以多种语言为不同国家的顾客服务，

3、这也会使得Web数据挖掘和分析处理变得更加复杂。　　3.Web数据挖掘的数据源　　Web数据挖掘的数据源主要:①Web页面内容，是网页上存在的文本、图像、视频和音频等信息，用户点击浏览这些信息产生的数据记录；②Web链接结构，主要是指各个页面间的链接结构。Web页面上存在着大量的链接，这些链接能为浏览网站的客户带来方便之处;③Web日志文件，主要指Web服务器日志、代理服务器日志等，是用户访问网站和Web网站交互过程中抽取出来的第二手数据。　　三、电子商务中Web数据挖掘的必要性　　随着电子商务的发展，很多企业都已经建立了自己的电子商务网站。每天不同的顾客或相同的顾客频繁的浏览这些电子商务

4、网站，产生大量的Web数据，同时这些电子商务网站上每天都可能产生成千上百万的交易，生成大量的记录文件和登记表等。对于企业而言，会被淹没在这大量的信息中，对于顾客而言，要花大量的时间来搜寻和浏览自己感兴趣的信息。而电子商务面对的是全球化的激烈的竞争市场，在这种特殊的市场中，在以“产品营销”转向“服务营销”的背景下，电子商务服务变得更重要。对于电子商务企业来说，最重要的是吸引顾客，留住顾客。将Web数据挖掘技术应用在电子商务中，可以帮助企业更加有效地掌握有价值的信息，更好地服务于顾客。　　四、Web数据挖掘在电子商务服务中的应用体现2　　1.为顾客提供智能化的产品搜索引擎服务　　应用Web数据

5、挖掘技术开发智能化产品搜索引擎，可以根据顾客的兴趣偏好扩充顾客输入搜索的关键词，使搜索的结果更能贴近顾客想要的结果，或者可以根据顾客的历史浏览信息分析顾客的兴趣，利用智能化产品搜索引擎，提高搜索结果的质量。这样可以大大减少顾客搜索的时间成本、精神成本和体力成本，从而提高顾客对该电子商务网站的满意度。　　2.为顾客提供个性化产品推荐服务　　个性化产品推荐服务是为顾客提供他们所感兴趣的，但又不是他们所直接搜索寻找的产品。Web数据挖掘技术可以对顾客浏览搜索的产品信息进行数据挖掘，开发个性化的产品推荐服务，主要经历两个阶段：首先根据历史访问记录，以及用户的个人信息，进行用户聚类和分类，频繁访问路

6、径分析等，然后利用合适的推荐方法，通过挖掘到客户的个性化信息，将用户访问模式要求与请求页面结合，通过用户群的相似性进行访问预测及商品推荐。这种个性化产品推荐服务可以在当当网中得到很好的验证。比如我们在当当网中搜索浏览一本书的信息时，在该网站左边的信息栏中会出现如下的信息，“购买本书的顾客还买过”、“浏览本书的顾客还看过”、“浏览更多同类产品”、“你最近的浏览史”、“根据浏览史向您推荐”，每类信息中列出相关的书籍，使顾客可以不直接去搜索就能获得对自己有价值的信息。同时，当当网还会从顾客注册的信息中挖掘出电子邮件地址信息，及时向顾客发送一些打折促销信息的邮件，也会根据顾客以往的购买史向顾客推荐

7、一些同类书籍中的畅销书。这些服务都增强了对顾客的亲和力，使顾客愿意在这样的网站进行购物。　　3.挖掘CRM中的数据更加以顾客为中心　　利用Web数据挖掘技术对保存在CRM系统中的数据，可以分析顾客的行为、需求和交易等信息，同时也可以分析顾客对企业营销，以及服务的反应，使企业可以和顾客进行有效的沟通、协调和合作，使电子商务企业能够更加以顾客为中心，从而为顾客提供更好的服务。　　4.为顾客提供优化的网站服务　　利用Web数据