浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

作者:未知

  摘要:近年来,随着人工智能、云计算等信息技术的发展以及互联网的普及,以互联网为平台的电子商务领域急速发展。伴随着大数据时代的到来,海量的数据信息涌现在网络中,需要人们处理的数据量已经成为一个天文数字,并且仍在日益增加,如何在各类数据信息中快速、及时地找到有价值的数据,已经成为我们务必要解决的难题。针对这种情况,合理应用大数据环境下的数据挖掘技术,可以有效地提高数据处理效率,为人们的生活带来便捷。本文将介绍数据挖掘技术的概念,并针对将Web数据挖掘技术应用到电子商务中的具体方法进行分析和探讨。
  关键词:数据挖掘技术;电子商务;应用
  中图分类号:TP311.13   文献标识码:A   文章编号:1672-9129(2018)24-0027-01
  Abstract: in recent years, with the development of artificial intelligence, cloud computing and other information technology and the popularity of the Internet, the Internet as a platform for the rapid development of e-commerce. With the arrival of the era of big data, massive data information emerges in the network. The amount of data that needs to be processed by people has become an astronomical number, and it is still increasing day by day. How to find valuable data in all kinds of data information quickly and timely has become a problem that we must solve. In view of this situation, reasonable application of data mining technology in the big data environment can effectively improve the efficiency of data processing and bring convenience to people's life. This paper will introduce the concept of data mining technology, and Web data mining technology applied to the specific methods of e-commerce analysis and discussion.
  Key words: data mining technology;Electronic commerce;application
  数据挖掘技术是指从大量的、有噪声的、不完全的数据中,通过有关技术从中提取出潜在的、不为人知的但又确实有用的信息。他包含的理论和技术主要有:人工智能、数据库以及机器学习等多个方面。而Web挖掘技术是指从和Web相关的行为及数据中提取出有用的、我们感兴趣的潜在信息和模式,是數据挖掘技术在Web上的具体应用。
  Web数据挖掘技术主要分为Web使用挖掘(Web ContentMining)、Web内容挖掘(Web StructureMining)和Web结构挖掘(Web UsageMining)三个方面:首先是Web使用挖掘,是指从Web的访问记录中提取出感兴趣的模式,在各个服务器的访问日志中会包含用户访问以及交互的信息,通过对此类数据的挖掘和分析,可以帮助我们更加了解用户的行为习惯和消费偏好。其次是Web内容挖掘,是指挖掘Web页面上的信息或者是对搜索结果的相关数据进行挖掘,通过挖掘已搜索的结果,可以帮助我们获得更加实用、精确的数据。最后是Web结构挖掘,是指挖掘Web页面的文档内部结构、超链接关系以及文档 URL 中的目录途径结构。
  现如今,电子商务已然成为了引导经济发展的新潮流,正因如此,更需要积极采取相应的技术部署,进一步推动经济的发展。对于web数据挖掘技术在电子商务中的应用,不仅能够优化网站的结构和页面,还可以通过对有效数据的挖掘,将网站浏览者转变为消费者,增加交叉销售量,对客户关系管理也有很大影响,我们从以下几个方面详细介绍。
  1 优化电子商务网站设计
  通过Web使用挖掘,对用户的服务日志内容进行挖掘,一方面可以借此来找到用户的期望位置,对用户的实际位置和期望位置之间进行优化,例如建立导航链接等。其次,还可以发现用户访问页面之间的相关性,如果发现有密切相关的网页可以在其中加入链接。除此之外,还可以根据用户在不同页面的停留时间来推测用户的满意程度,用户愿意在某些页面花费更多的时间说明对该页面有较大的兴趣,可以作为分析用户需求的一大因素。通过这种技术可以及时准确地发现用户的需求,不必再完全依靠专家的定性指导,可以提升用户使用时的满意度,并且对商品销售也会有比较强的促进作用。
  2 客户关系管理
  将Web数据挖掘技术应用在电子商务领域对客户关系管理也有很大影响。通过Web数据挖掘技术,挖掘服务日志中的有关数据,可以分析已有客户的购买习惯、关联产品等,并将其进行分类,找到各类客户的关键属性以及相关关系。当一个新的访问者出现时,就可以据此对其进行分类,从用户群体中找到相似的用户,根据其相似用户进一步分析其喜好,并向他推供一些更加个性化的服务,从而拉近与客户之间的距离,挖掘潜在客户,促进客户消费提升好感度。   3 促进网络营销
  通过Web数据挖掘技术可以促进交叉销售,例如当一位客户购买了钢笔之后,我们还可以销售墨水或墨囊给他,即向购买A产品的客户推荐购买与之相关的B产品,是借助客户关系管理来发现客户对某一产品有多种需求,为满足这种需求来进一步向客户推荐其他产品或服务的一种营销策略。交叉销售的核心是这些交叉产品确实相关并可以引起客户的兴趣激发客户的购买欲望,只有这样才能达到预期效果。具体应用过程中可以通过对用户购物车信息的挖掘,即收集同时被用户放进购物车的两种或多种商品,通过关联分析技术,当其他用户将其中至少一件商品放入购物车时,向其推荐其他商品,实现交叉营销,从而增加商品的销售量。通过关联分析技术,也可以对用户连续访问的多个页面进行数据挖掘,可以通过弹出框或者是超链接等形式来达到交叉销售的目的。
  4 分析产品生命周期
  通过挖掘用户对商品的购买时间、购买情况和访问记录等数据,可以得到用户对各个产品的购买规律,预测顾客消费的生命周期,便于商家以及公司适时地进行商品促销活动,并且通过分析这些大数据可以为企业资源优化配置提供决策依据,有利于提高资金的使用效率、库存的周转率等,最大限度地合理利用资源。
  随着信息技术的飞速发展,电子商务在商业贸易中所占比重已经越来越大,电子商务不仅对于部门经济、国民经济、区域经济、世界经济的总量产生了重要的助推作用,对于实际的经济模式转变也有着非常大的推动作用,Web挖掘技术在电子商务领域中的应用可以有效地帮助其在海量的数据信息中找到有用的信息,帮助电子商务领域走向更加智能化,便于像客户提供更加精准、更加个性化的服务。
  参考文献:
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