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时间:2017-11-13
《工商管理电子商务毕业论文 基于web使用挖掘的企业电子商务平台研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号:XXXXXXXXX姓名:XXX专业:工商管理电子商务论文题目:基于Web使用挖掘的企业电子商务平台研究指导老师:XXX二〇一一年十二月十日 摘要:随着Internet的普及,电子商务已经成为现代企业进行商务活动的必然趋势,充分利用数据挖掘技术,可进行电子商务海量信息采集,辅助商家理解用户行为,从而改进站点结构,调整销售策略,提供个性化服务,首先介绍Web使用挖掘,然后分析了应用于电子商务中的Web挖掘技术,最后从优化网站设计、改善企业客户关系管理和改进企业网络营销三个方面阐述了Web使用挖掘的应用。 关键词:Web使用挖
2、掘;电子商务;关联规则;路径分析 1电子商务和Web使用挖掘 1.1 电子商务 电子商务是指个人或企业通过Internet,采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。通过电子商务,企业不再需要真正的实体店铺,而是在网上实时地发送商务信息,进行广告宣传,产品介绍,商务交易等,不仅可以大大降低广告费用和信息发布费用。且能增加时效性。由于不受时间和地域的限制,企业可以直接与Internet上的任何客户进行交易。客户可以足不出户、一天二十四小时地进行各种信息查询、商品查询、即时购物等活动,给客户带来了极大方便。 1.2Web使用挖掘
3、 Web使用挖掘是指通过对用户访问行为或Web日志的分析,从而获得有关用户的有用模式,建立起用户行为和兴趣模型。Web使用挖掘的数据对象包括客户端数据、服务器端数据和代理端数据。根据应用的不同,Web使用挖掘分为两种主要倾向:一般的访问模式追踪,个性化的使用记录追踪。 2应用于电子商务平台的Web使用挖掘 2.1 关联规则分析 关联规则分析的目的就是为了挖掘出隐藏在数据间的关联规则。在电子商务中关联规则分析主要用于两个方面。 (1)发现用户访问的页面之间的关联规则,也就是挖掘群体用户访问页面之间的关联关系,构建关联模型,利用关联模型可以更
4、好地组织站点结构,使网站的设计能方便用户浏览网站信息,另外利用关联模型可以提供用户导航,比如网站服务导航,网站信息导航,企业商品导航等,充分反映群体用户的需求。 (2)发现什么商品组或集合客户多半会一起购买,从而可以向客户提出推荐或者把相关的商品的链接放在一起,向客户提出推荐是找出客户所支持的关联规则,从而向客户提出客户可能会感兴趣的商品推荐。把相关的商品的链接放在一起是一个典型的购物篮分析,可以找出关联规则,看哪些商品经常同时被购买,从而把这些商品的链接放在一起,方便客户进行选购。 2.2序列模式分析 (1)发现序列模式能够便于电子商务的组织者
5、预测客户的行为,对客户提供个性化的服务,使用序列模式分析挖掘Web日志,可以发现客户的访问序列模式。通过访问者的访问序列模式,可以将他可能要访问而还未访问的页面放在显眼的位置,极大地方便用户的使用。另外也可以将访问者按序列访问模式分类,在页面上只展示具有该序列访问模式的访问者经常访问的链接。 (2)发现什么商品会在另外一些商品购买后购买,从而可以向客户提出推荐。在电子商务中,序列模式分析可以发现诸如“客户在线购买A商品后,一段时间里客户会接着在线购买商品B”的知识,形成一个客户行为的“A-B”模式,当一个客户链接到一个电子商务网站,就可以看一下这个客户的
6、有关记录,看他支持哪个序列模式,如果客户已经购买了商品A,如果存在序列模式“A-B”,就可以动态的调整电子商务网站,把商品B的相关链接放到醒目的位置,并向客户提出推荐。 2.3分类分析 分类分析可以挖掘某些共同的特性,这个特性可以用来对新添加到数据库里的数据项进行分类,在电子商务中,分类技术主要应用客户分类中,通过分析电子商务客户数据库中的数据,得到客户分类模式后,然后用这个分类规则对对新的客户进行分析,发现新的客户属于那一个类别,就可以针对不同类客户的特点展开不同的商务活动,提供有针对性的个性化的信息、服务,比如,信用卡公司根据客户的信用记录,把
7、持卡人分成不同等级,。对于每一等级,找出它们共同点,有了这样的挖掘结果,客户服务部门就知道一个新的客户的潜在价值,在客户服务投入上就会更有针对性。 2.4聚类分析 (1)通过挖掘Web服务器中用户的访问日志,对网络用户进行聚类,可以把具有相似浏览模式的用户集中起来聚类,根据聚类的结果,可以更好地理解用户的需求,从而为用户提供方便、优质的服务,例如,有一些客户这段时间经常浏览页面A,经过分析这些客户被聚类为一组,并且可以挖掘出这组客户的共性。这样,Web可自动给这组特定的客户聚类发送他们感兴趣的产品信息邮件,为这个客户聚类动态地改变一个特殊的站点。
8、 (2)利用数据挖掘技术挖掘客户资料,将具有相似爱好的客户分配到相
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