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Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文
在日復(fù)一日的學(xué)習(xí)、工作生活中，大家或多或少都會(huì)接觸過論文吧，論文對(duì)于所有教育工作者，對(duì)于人類整體認(rèn)識(shí)的提高有著重要的意義。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？以下是小編收集整理的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文 篇1
引言
當(dāng)前，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，有效推動(dòng)了商務(wù)活動(dòng)由傳統(tǒng)活動(dòng)向電子商務(wù)變革。電子商務(wù)就是利用計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及遠(yuǎn)程通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)商務(wù)活動(dòng)的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化�；贗nternet的電子商務(wù)快速發(fā)展，使現(xiàn)代企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅能給企業(yè)帶來更多有用信息，同時(shí)還使其他現(xiàn)代企業(yè)管理者能夠及時(shí)準(zhǔn)確的搜集到大量的數(shù)據(jù)。訪問客戶提供更多更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，成為電子商務(wù)成敗的關(guān)鍵因素，因而受到現(xiàn)代電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者的高度關(guān)注，這也對(duì)計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)技術(shù)提出了新的要求，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。它是一種能夠從網(wǎng)上獲取大量數(shù)據(jù)，并能有效地提取有用信息供企業(yè)決策者分析參考，以便科學(xué)合理制定和調(diào)整營(yíng)銷策略，為客戶提供動(dòng)態(tài)、個(gè)性化、高效率服務(wù)的全新技術(shù)。目前，它已成為電子商務(wù)活動(dòng)中不可或缺的重要載體。
計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘概述
1.計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘的由來
計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)在Web資源上將對(duì)自己有用的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選的過程。Web數(shù)據(jù)挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘思想和方法移植到Web應(yīng)用中，即從現(xiàn)有的Web文檔和活動(dòng)中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數(shù)據(jù)信息。計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘可以在多領(lǐng)域中展示其作用，目前已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)方面，其中對(duì)商務(wù)活動(dòng)的變革起到重大的推動(dòng)作用方面最為明顯。
2.計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘含義及特征
(1)Web數(shù)據(jù)挖掘的含義
Web數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web環(huán)境下的應(yīng)用，是一項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與WWW技術(shù)相結(jié)合產(chǎn)生的新技術(shù)，綜合運(yùn)用到了計(jì)算機(jī)語言、Internet、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)。具體說，就是通過充分利用網(wǎng)絡(luò)(Internet)，挖掘用戶訪問日志文件、商品信息、搜索信息、購(gòu)銷信息以及網(wǎng)絡(luò)用戶登記信息等內(nèi)容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價(jià)值的信息，最后再用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。
(2)Web數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)
計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有以下特點(diǎn)：一是用戶不用提供主觀的評(píng)價(jià)信息;二是用戶“訪問模式動(dòng)態(tài)獲取”不會(huì)過時(shí);三是可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，并且使用方便;四是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，Web是一個(gè)巨大、分布廣泛、全球性的信息服務(wù)中心。
(3)計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的類別
web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)Web日志記錄進(jìn)行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點(diǎn)所有服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)力。第二類是Web內(nèi)容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識(shí)的過程。第三類是Web結(jié)構(gòu)挖掘。就是通過對(duì)Web上大量文檔集合的內(nèi)容進(jìn)行小結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)分析的方式，從Web文檔的組織結(jié)構(gòu)和鏈接關(guān)系中預(yù)測(cè)相關(guān)信息和知識(shí)。
計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)的關(guān)系
借助計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日臻成熟，電子商務(wù)正以其快速、便捷的特點(diǎn)受到越來越多的企業(yè)和個(gè)人的關(guān)注。隨著電子商務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電子商務(wù)企業(yè)的商品和客戶數(shù)量也隨之迅速增加，電子商務(wù)企業(yè)以此獲得了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)正成為了電子商務(wù)企業(yè)客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發(fā)和利用這些數(shù)據(jù)資源，以便給企業(yè)和客戶帶來更多的便利和實(shí)惠，各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也逐漸被應(yīng)用到電子商務(wù)網(wǎng)站中。目前，基于數(shù)據(jù)挖掘(特別是web數(shù)據(jù)挖掘)技術(shù)構(gòu)建的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)正成為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)發(fā)展的'一種趨勢(shì)。
計(jì)算機(jī)web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體應(yīng)用
(1)電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘的過程
在電子商務(wù)中，web數(shù)據(jù)挖掘的過程主要有以下三個(gè)階段：既是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段、數(shù)據(jù)挖掘操作階段、結(jié)果表達(dá)和解釋階段。如果在結(jié)果表達(dá)階段中，分析結(jié)果不能讓電子商務(wù)企業(yè)的決策者滿意，就需要重復(fù)上述過程，直到滿意為止。
(2)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用
目前，電子商務(wù)在企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，極大地促進(jìn)了電子商務(wù)網(wǎng)站的興起，經(jīng)過分析一定時(shí)期內(nèi)站點(diǎn)上的用戶的訪問信息，便可發(fā)現(xiàn)該商務(wù)站點(diǎn)上潛在的客戶群體、相關(guān)頁面、聚類客戶等數(shù)據(jù)信息，企業(yè)信息系統(tǒng)因此會(huì)獲得大量的數(shù)據(jù)，如此多的數(shù)據(jù)使Web數(shù)據(jù)挖掘有了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使它在各種商業(yè)領(lǐng)域有著更加重要的實(shí)用價(jià)值。因而，電子商務(wù)必將是未來Web數(shù)據(jù)挖掘的主攻方向。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用主要包含以下幾方面：
一是尋找潛在客戶。電子商務(wù)活動(dòng)中，企業(yè)的銷售商可以利用分類技術(shù)在Internet上找到潛在客戶，通過挖掘Web日志記錄等信息資源，對(duì)訪問者進(jìn)行分類，尋找訪問客戶共同的特征和規(guī)律，然后從已經(jīng)存在的分類中找到潛在的客戶。
二是留住訪問客戶。電子商務(wù)企業(yè)通過商務(wù)網(wǎng)站可以充分挖掘客戶瀏覽訪問時(shí)留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然后根據(jù)客戶不同的愛好和要求，及時(shí)做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產(chǎn)品，以此來不斷提高網(wǎng)站訪問的滿意度，最大限度延長(zhǎng)客戶駐留的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)留住老客戶發(fā)掘新客戶的目的。
三是提供營(yíng)銷策略參考。通過Web數(shù)據(jù)挖掘，電子商務(wù)企業(yè)銷售商能夠通過挖掘商品訪問情況和銷售情況，同時(shí)結(jié)合市場(chǎng)的變化情況，通過聚類分析的方法，推導(dǎo)出客戶訪問的規(guī)律，不同的消費(fèi)需求以及消費(fèi)產(chǎn)品的生命周期等情況，為決策提供及時(shí)而準(zhǔn)確的信息參考，以便決策者能夠適時(shí)做出商品銷售策略調(diào)整，優(yōu)化商品營(yíng)銷。
四是完善商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)。電子商務(wù)網(wǎng)站站點(diǎn)設(shè)計(jì)者能夠利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，來了解客戶的行為記錄和反饋情況，并以此作為改進(jìn)網(wǎng)站的依據(jù)，不斷對(duì)網(wǎng)站的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化來方便客戶訪問，不斷提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率。
結(jié)語
本文對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了綜述，講述了其在電子商務(wù)中廣泛應(yīng)用�？梢钥闯�，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)Web數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將更加廣泛，Web數(shù)據(jù)挖掘也將成為非常重要的研究領(lǐng)域，研究前景巨大、意義深遠(yuǎn)。目前，我國(guó)的Web數(shù)據(jù)應(yīng)用還處于探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。
Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探析論文 篇2
摘要：該文通過介紹電子商務(wù)及數(shù)據(jù)挖掘基本知識(shí)，分別從幾個(gè)方面分析了電子商務(wù)中WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；應(yīng)用
1概述
電子商務(wù)是指企業(yè)或個(gè)人以網(wǎng)絡(luò)為載體，應(yīng)用電子手段，利用現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)交換和開展商務(wù)業(yè)務(wù)的活動(dòng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)比傳統(tǒng)商務(wù)具有更明顯的優(yōu)勢(shì)，由于電子商務(wù)具有方便、靈活、快捷的特點(diǎn)，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動(dòng)。目前電子商務(wù)平臺(tái)網(wǎng)站多，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)，為了獲得更多的客戶資源，電子商務(wù)網(wǎng)站必須加強(qiáng)客戶關(guān)系管理、改善經(jīng)營(yíng)理念、提升售后服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識(shí)的過程。由數(shù)據(jù)集合做出歸納推理，從中挖掘并進(jìn)行商業(yè)預(yù)判，能夠幫助電子商務(wù)企業(yè)決策層依據(jù)預(yù)判，對(duì)市場(chǎng)策略調(diào)整，將企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤(rùn)將最大化。隨著電子商務(wù)的應(yīng)用日益廣泛，電子商務(wù)活動(dòng)中會(huì)產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)，如何能夠數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)的參考價(jià)值？研究客戶的興趣和愛好，對(duì)客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關(guān)客戶。因此,如何在電子商務(wù)平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘成為研究的熱點(diǎn)問題。
2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），也稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從海量數(shù)據(jù)中應(yīng)用算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)在大數(shù)據(jù)資源中利用分析工具發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一個(gè)過程，數(shù)據(jù)挖掘?qū)Q策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的某種關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)隱藏的因素起著關(guān)鍵作用。這些模式是有潛在價(jià)值的、并能夠被理解的。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑷斯ぶ悄�、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)、可視化、信息檢索、并行計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域的理論與技術(shù)融合在一起的一門多學(xué)科交叉學(xué)問，這些學(xué)科也對(duì)數(shù)據(jù)挖掘提供了很大的技術(shù)支撐。
3Web數(shù)據(jù)挖掘特點(diǎn)
Web數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)挖掘在Web中的應(yīng)用。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是從萬維網(wǎng)的網(wǎng)頁的內(nèi)容、超鏈接的結(jié)構(gòu)及使用日志記錄中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)或信息。依據(jù)挖掘過程中使用的數(shù)據(jù)類別，Web數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可分為：Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web使用記錄挖掘。
1）Web內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)頁中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁內(nèi)容的信息，挖掘?qū)ο笸ǔ０谋�、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數(shù)據(jù)。
2）Web結(jié)構(gòu)挖掘是對(duì)Web頁面之間的結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘，挖掘描述內(nèi)容是如何組織的，從Web的超鏈接結(jié)構(gòu)中尋找Web結(jié)構(gòu)和頁面結(jié)構(gòu)中的有價(jià)值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁，依據(jù)網(wǎng)頁的主題，進(jìn)行自動(dòng)的聚類和分類，為了不同的目的從網(wǎng)頁中根據(jù)模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質(zhì)量及效率。
3）Web使用記錄挖掘是根據(jù)對(duì)服務(wù)器上用戶訪問時(shí)的訪問記錄進(jìn)行挖掘的方法。Web使用挖掘?qū)⑷罩緮?shù)據(jù)映射為關(guān)系表并采用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來訪問日志數(shù)據(jù)，對(duì)用戶點(diǎn)擊事件的搜集和分析發(fā)現(xiàn)用戶導(dǎo)航行為。它用來提取關(guān)于客戶如何瀏覽和使用訪問網(wǎng)頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個(gè)頁面中所停留的'時(shí)間？下一步點(diǎn)擊了什么？在什么樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關(guān)心要解決的問題。
4電子商務(wù)中Web挖掘中技術(shù)的應(yīng)用分析
1）電子商務(wù)中序列模式分析的應(yīng)用
序列模式數(shù)據(jù)挖掘就是要挖掘基于時(shí)間或其他序列的模式。如在一套按時(shí)間順序排列的會(huì)話或事務(wù)中一個(gè)項(xiàng)目有存在跟在另一個(gè)項(xiàng)目后面。通過這個(gè)方法，WEB銷售商可以預(yù)測(cè)未來的訪問模式，以幫助針對(duì)特定用戶組進(jìn)行廣告排放設(shè)置。發(fā)現(xiàn)序列模式容易使客戶的行為被電子商務(wù)的組織者預(yù)測(cè)，當(dāng)用戶瀏覽站點(diǎn)時(shí)，盡可能地迎合每個(gè)用戶的瀏覽習(xí)慣并根據(jù)用戶感興趣的內(nèi)容不斷調(diào)整網(wǎng)頁，盡可能地使每個(gè)用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日志，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問序列模式。在萬維網(wǎng)使用記錄挖掘應(yīng)用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用戶路徑之中常用的導(dǎo)航路徑。當(dāng)用戶訪問電子商務(wù)網(wǎng)站時(shí)，網(wǎng)站管理員能夠搜索出這個(gè)訪問者的對(duì)該網(wǎng)站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購(gòu)買的前后順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢請(qǐng)求、瀏覽網(wǎng)頁信息等，會(huì)彈出與這些信息相關(guān)的廣告。例如購(gòu)買了打印機(jī)的用戶，一般不久就會(huì)購(gòu)買如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)將為客戶建立一個(gè)專屬商店,由每個(gè)客戶的特征來調(diào)整網(wǎng)站的內(nèi)容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷的效果。
2）電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用
關(guān)聯(lián)規(guī)則是揭示數(shù)據(jù)之間隱含的相互關(guān)系，關(guān)聯(lián)分析的任務(wù)是發(fā)現(xiàn)事物間的關(guān)聯(lián)規(guī)則或相關(guān)程序。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)是在數(shù)據(jù)項(xiàng)目中找出每一個(gè)數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘就是要搜索出用戶在服務(wù)器上訪問的內(nèi)容、頁面、文件之間的聯(lián)系，從而改進(jìn)電子商務(wù)網(wǎng)站設(shè)計(jì)。可以更好在組織站點(diǎn)，減少用戶過濾網(wǎng)站信息的負(fù)擔(dān)，哪些商品顧客會(huì)可能在一次購(gòu)物時(shí)同時(shí)購(gòu)買？關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)能夠通過購(gòu)物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購(gòu)物習(xí)慣。例如購(gòu)買牛奶的顧客90%會(huì)同時(shí)還購(gòu)買面包，這就是一條關(guān)聯(lián)規(guī)則，如果商店或電子商務(wù)網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷售，將會(huì)提高它們的銷量。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘目標(biāo)是利用工具分析出顧客購(gòu)買商品間的聯(lián)系，也即典型購(gòu)物籃數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)同類事件中不同項(xiàng)目的相關(guān)性，例如手機(jī)加充電寶，鼠標(biāo)加鼠標(biāo)墊等購(gòu)買習(xí)慣就屬于關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)可以用相應(yīng)算法找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如在上述例子中，商家可以依據(jù)商品間的關(guān)聯(lián)改進(jìn)商品的擺放，如果顧客購(gòu)買了手機(jī)則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時(shí)購(gòu)買的概率較大，說明這些商品存在關(guān)聯(lián)性，商家可以將這些有關(guān)聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利于商品的銷售，商家也根據(jù)關(guān)聯(lián)有效搭配進(jìn)貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會(huì)購(gòu)買開關(guān)插座，因此，一般會(huì)將燈具與開關(guān)插座等物品放在一個(gè)區(qū)域供顧客選購(gòu)。依據(jù)分析找出顧客所需要的商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則，由挖掘分析結(jié)果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會(huì)感興趣的商品推薦，將會(huì)大大提高商品的銷售量。
3）電子商務(wù)中路徑分析技術(shù)的應(yīng)用
路徑分析技術(shù)通過對(duì)Web服務(wù)器的日志文件中客戶訪問站點(diǎn)的訪問次數(shù)的分析，用來發(fā)現(xiàn)Web站點(diǎn)中最經(jīng)常訪問的路徑來調(diào)整站點(diǎn)結(jié)構(gòu)，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶訪問某網(wǎng)站時(shí)，如果有很多用戶不感興趣的頁面存在，就會(huì)影響用戶的網(wǎng)頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時(shí)也會(huì)使整個(gè)站點(diǎn)的維護(hù)成本提高。而利用路徑分析技術(shù)能夠全面地掌握網(wǎng)站各個(gè)頁面之間的關(guān)聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進(jìn)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及頁面的設(shè)計(jì)。
4）電子商務(wù)中分類分析的應(yīng)用
分類技術(shù)在根據(jù)各種預(yù)定義規(guī)則進(jìn)行用戶建模的Web分析應(yīng)用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務(wù)，可以計(jì)算每個(gè)用戶在某個(gè)期間內(nèi)購(gòu)買記錄總和�；谶@些數(shù)據(jù)，可以建立一個(gè)分類模型，將用戶分成有購(gòu)買傾向和沒有購(gòu)買傾向兩類，考慮的特征如用戶統(tǒng)計(jì)屬性以及他們的導(dǎo)航活動(dòng)。分類技術(shù)既可以用于預(yù)測(cè)哪些購(gòu)買客戶對(duì)于哪類促銷手段感興趣，也可以預(yù)測(cè)和劃分顧客類別。在電子商務(wù)中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購(gòu)買意向，因而發(fā)現(xiàn)一些潛在的購(gòu)買客戶，從而為每一類客戶提供個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)及開展針對(duì)性的商務(wù)活動(dòng)。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠(chéng)度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。
5）電子商務(wù)中聚類分析的應(yīng)用
聚類技術(shù)可以將具有相同特征的數(shù)據(jù)項(xiàng)聚成一類。聚類分析是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比并找出各數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將不同性質(zhì)特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。聚類分析的目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。根據(jù)具有相同或相似的顧客購(gòu)買行為和顧客特征，利用聚類分析技術(shù)將市場(chǎng)有效地細(xì)分，細(xì)分后應(yīng)可每類市場(chǎng)都制定有針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務(wù)中進(jìn)行市場(chǎng)劃分或給具有相似興趣的用戶提供個(gè)性化的Web內(nèi)容，更多在用戶分組上基于用戶統(tǒng)計(jì)屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的商業(yè)智能。在電子商務(wù)中將市場(chǎng)進(jìn)行細(xì)化的區(qū)分就是運(yùn)用聚類分析技術(shù)。聚類分析可根據(jù)顧客的購(gòu)買行為來劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場(chǎng)人員對(duì)顧客進(jìn)行類別細(xì)分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務(wù)。比如通過聚類技術(shù)分析，發(fā)現(xiàn)一些顧客喜歡訪問有關(guān)汽車配件網(wǎng)頁內(nèi)容，就可以動(dòng)態(tài)改變站點(diǎn)內(nèi)容，讓網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)地給這些顧客聚類發(fā)送有關(guān)汽車配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務(wù)中通過聚類行為或習(xí)性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務(wù)。技術(shù)人員在分析中先用聚類分析將要分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類細(xì)分，然后用分類分析對(duì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分類標(biāo)記，再將該標(biāo)記重新進(jìn)行分類，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對(duì)滿意的結(jié)果。
5結(jié)語
隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用越來越廣。商業(yè)貿(mào)易中電子商務(wù)所占比例越來越大，使用web挖掘技術(shù)對(duì)商業(yè)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘處理，分析客戶購(gòu)買喜好、跟蹤市場(chǎng)變化，調(diào)整銷售策略，對(duì)決策者做出有效決策及提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力有重要意義。
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