web数据挖掘技术和应用探究

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1、WEB数据挖掘技术和应用探究　　【摘要】在互联网上储存有海量的数据，而为了能够有效的管理与应用这些数据，人们开始研究和推广应用数据挖掘技术，尤其是在网络营销蓬勃发展的条件下，为了能够捕捉更好的商机，那就必须对大量的业务数据进行有效的管理与使用，而此时WEB数据挖掘技术便成为网络营销发展的迫切需求。在本文研究中笔者将详细常熟网络营销的概述以及WEB数据挖掘技术的定义及基本类型，探讨分析关于在网络营销中WEB数据挖掘的应用技术，然后就WEB数据挖掘技术在网络营销中的使用方法提出几点拙见。【关键词】WEB数据挖掘技术网络营销应用网络营销是在电子商务发展下孕育而生的一种集市场营销和现代信息技术为

2、一体的新型市场营销模式。网络营销主要是依托互联网和计算机信息技术，将营销者与客户之间的交易、交流行为实现信息化，而这其中则会产生大量的频繁数据交换，再加之这些数据的种类较为分散，如何能够有效的管理与应用这些数据便成为网络营销者必须关注的问题。在本文研究中，笔者首先阐述看关于网络营销及WEB挖掘的基本理论知识以及技术原理，并就网络营销中的Web挖掘应用技术及具体应用方法进行全面的探讨分析。一、网络营销和WEB数据挖掘技术的概念及类型9（一）网络营销概述网络营销是近几年来产生的一个新兴名词，其是指企业在市场营销过程中利用计算机技术和互联网实现有效信息的获取、处理与利用，在此基础上制定有效的市

3、场营销策略，从而实现市场营销工作。通过网络实施营销可让企业降低运营成本，提升企业的市场占有率，降低了市场壁垒，尤其对与中小企业而言可以利用低成本营销而平等的进入国内、国际市场。对于企业恶言，网络营销增加了企业与客户之间的双向互动交流频率，而对于消费者而言，通过互联网平台不仅扩大了商品选择的空间个获得更加低廉的价格，而且满足了更加便捷的购物需求。（二）WEB挖掘概述WEB挖掘属于是利用数据挖掘技术在获取WEB活动文档中的隐藏信息或者具有应用价值的潜在应用模式。WEB挖掘技术主要通过WWW资源、页面的超链接结构、Web页面内容以及用户访问信息等数据信息，利用归纳学习与统计分析方法获取数据对象

4、间的内在特征。利用WEB挖掘可以发现更多的潜在的有趣应用模式或者其他隐藏信息资源，并在信息过滤技术的辅助下让客户获得更高层次的规律与知识。根据相关技术原理，现将WEB挖掘技术分为以下三大类：91.WEB结构挖掘。WEB挖掘中的结构挖掘是指利用Web组织结构之间的链接关系而计算出网页结构中的有用模式。在大量的Web超链接信息中为Web页面提供了相关联的结构与质量方面信息资源，其能够集中反映出文档之间的引用、从属及包含关系，另外通过分析Web文档之间的超链接结构，还可发现网页结构中的有用模式，从而有利于找到权威页面。在WEB结构挖掘领域，应用最多的算法是PageRank和HITS算法，两者都

5、是通过使用一定的计算方法而获得Web页面之间超链接的质量，例如：Google搜索引擎便是应用此类计算方法[1]。2.WEB使用挖掘。WEB挖掘中的使用挖掘是对网页中的相应站点数据和日志文件实施挖掘，以此来追寻相应站点的访问者的行为模式。由于在网页资源中拥有大量的复杂、异质信息，而每一个信息资源在服务器上都存在一个结构化的Web访问日志，当网页资源访问者提出请求之后服务器将自动将行动数据记录在访问日志上。因此，分析不同的Web站点的访问日志，则有利人们掌握WEB结构以及客户的行为动态，这样有助于提升网站的工作效率。3.WEB内容挖掘。WEB挖掘中的内容挖掘主要是收集有用的Web信息资源（如

6、：数据、内容、文档等）。Web中含有不同在种类的信息资源，目前网络信息资源的来源基本上都是来自于WWW9信息资源之中，这其中除了部分人们可以直接搜索、抓取以及实现服务的资源以外，还有部分资源是无法被索引的隐藏数据，因此便需要应用WEB挖掘技术将其挖掘出来。二、网络营销中的WEB挖掘技术分析（一）路径分析技术实施Web数据挖掘，其所需要的路径分析技术主要是通过对Web服务器的日志文件中访问频繁的路径等其他相关路径信息进行判定，利用这些信息再对网站及页面的设计结构进行不断的完善和改进。利用路径分析技术实现数据挖掘必须经过三个基本步骤[2]，即：首先通过浏览过程中产生的站点所形成的序列来构成原

7、始路径；其次是获取最大引用序列；最后是确定最大引用序列。（二）聚类技术对于Web数据挖掘中的聚类技术，其是将Web访问信息数据中一些具有相似特征的数据项、访问者信息等进行集合，然后运用隐式或显式等方式来对不同的类别资源进行描述。在实践操作中，聚类分析在对数据分布分析时可单独作为一个相对独立的工具来集中观察、分析每一个类型的特点，具体来说就是帮助企业通过分析客户数据库而发现一些不同的客户群，并通过运用消费模式来描述出这些不同客户群的基