淺議面向電子商務(wù)的Ｗｅｂ日志挖掘系統

[摘 要]先容了Web挖掘模式在電子商務(wù)中的四大應用方向，建立面向電子商務(wù)的Web挖掘應用系統模型，并提出一種改進(jìn)站點(diǎn)設計的算法，實(shí)踐證實(shí)，通過(guò)該方法可以改進(jìn)網(wǎng)站的設計和布局，方便用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)站點(diǎn)，為用戶(hù)提供方便、快捷的服務(wù)，實(shí)現為客戶(hù)的個(gè)性化服務(wù)。
　　[關(guān)鍵詞]Web挖掘 電子商務(wù) 個(gè)性化服務(wù)
　　　
　　電子商務(wù)是指個(gè)人或企業(yè)通過(guò)國際互聯(lián)網(wǎng)，采用數字化方式進(jìn)行商務(wù)數據交換和開(kāi)展商務(wù)活動(dòng)。目前，電子商務(wù)正在企業(yè)和商貿領(lǐng)域占據著(zhù)越來(lái)越多的市場(chǎng)份額，網(wǎng)絡(luò )信息挖掘主要用于對商品的市場(chǎng)定位和消費分析，以輔助制定市場(chǎng)策略，分析購物模式，猜測銷(xiāo)售行情改進(jìn)站點(diǎn)設計和進(jìn)步站點(diǎn)效率。向特定的客戶(hù)推薦有關(guān)的商品。網(wǎng)絡(luò )信息挖掘可以提供不同用戶(hù)的特定信息，有的放矢地傳播網(wǎng)絡(luò )廣告。利用網(wǎng)絡(luò )數據挖掘技術(shù)建立客戶(hù)關(guān)系治理系統，可以極大地提升企業(yè)的競爭上風(fēng)。
　　
　　一、Web挖掘模式的應用
　　
　�。ㄒ唬┌l(fā)現潛伏客戶(hù)。對一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，了解、關(guān)注在冊客戶(hù)群體非常重要，但從眾多的訪(fǎng)問(wèn)者中發(fā)現潛伏客戶(hù)群體也同樣非常關(guān)鍵。假如發(fā)現某些客戶(hù)為潛伏客戶(hù)群體,就可以對這類(lèi)客戶(hù)實(shí)施一定的策略，使他們盡快成為在冊客戶(hù)群體。對一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，也許就意味著(zhù)訂單數的增多、效益的增加。通過(guò)利用WEB挖掘的分類(lèi)技術(shù)先對歷史數據進(jìn)行挖掘，可以有效的發(fā)現潛伏客戶(hù)。
　�。ǘ�）延長(cháng)客戶(hù)的駐留時(shí)間。對客戶(hù)來(lái)說(shuō)，傳統客戶(hù)與銷(xiāo)售商之間的空間間隔在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，Internet上每一個(gè)銷(xiāo)售商對于客戶(hù)來(lái)說(shuō)都是一樣的，那么如何使客戶(hù)在自己的銷(xiāo)售站點(diǎn)上駐留更長(cháng)的時(shí)間，這對銷(xiāo)售商來(lái)說(shuō)將是一個(gè)挑戰。為了使客戶(hù)在自己的網(wǎng)站上駐留更長(cháng)的時(shí)間，就應該了解客戶(hù)的瀏覽行為，知道客戶(hù)的愛(ài)好及需求所在，動(dòng)態(tài)地調整Web頁(yè)面，以滿(mǎn)足客戶(hù)的需要。通過(guò)運用數據挖掘中的序列模式發(fā)現技術(shù)對客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)信息的挖掘，就能知道客戶(hù)的瀏覽行為，從而了解客戶(hù)的愛(ài)好及需求。
　�。ㄈ�）改進(jìn)站點(diǎn)設計。站點(diǎn)上頁(yè)面內容的安排就如超級市場(chǎng)中物品在貨架上的擺設一樣，把具有一定支持度和信任度的相關(guān)聯(lián)物品擺放在一起有助于銷(xiāo)售，利用關(guān)聯(lián)規則發(fā)現可以針對客戶(hù)動(dòng)態(tài)調整站點(diǎn)的結構，使客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的有關(guān)聯(lián)的文件間的鏈接能夠比較直接，讓客戶(hù)更輕易訪(fǎng)問(wèn)到想訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面。
　�。ㄋ模┽槍Σ煌�客戶(hù)提供個(gè)性化產(chǎn)品。商家可以對客戶(hù)登記注冊記錄中和Web日志進(jìn)行挖掘，從而獲知訪(fǎng)問(wèn)者的個(gè)人愛(ài)好，更加充分地了解客戶(hù)地需要，根據各個(gè)細分市場(chǎng)，甚至是每一個(gè)顧客的獨特需求提供個(gè)性化產(chǎn)品，有利于進(jìn)步客戶(hù)的滿(mǎn)足度。
　　綜上所說(shuō)，Web挖掘技術(shù)推動(dòng)了個(gè)性化推薦，使站點(diǎn)瀏覽者變?yōu)橘徺I(mǎi)者，增加交叉銷(xiāo)售和提升銷(xiāo)售，每一次購買(mǎi)都增加客戶(hù)的忠誠度。
　　
　　二、面向電子商務(wù)的Web挖掘應用系統模型
　　
　　當用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)Web服務(wù)器時(shí)，Web服務(wù)器會(huì )自動(dòng)建立訪(fǎng)問(wèn)日志信息。隨著(zhù)WWW技術(shù)的快速發(fā)展和時(shí)間的積累，Web服務(wù)器中Web日志文件將越來(lái)越大，基于Web的電子商務(wù)服務(wù)器將保存大量的Web訪(fǎng)問(wèn)日志記錄。如何對這些大量的Web日志記錄進(jìn)行自動(dòng)分析清理存儲并從中發(fā)現有用的、重要的知識，包括模式、規則和可視化結構等是目前Web日志挖掘的主要任務(wù)。
　　面向電子商務(wù)的Web挖掘系統模型包括數據采集、數據處理、數據存儲、模式發(fā)現、模式分析利用及客戶(hù)6個(gè)層次，見(jiàn)圖1。
　　數據采集層所采集的數據對象為Web服務(wù)器日志、客戶(hù)登記信息和交易數據庫等。Web服務(wù)器日志是客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)所產(chǎn)生的服務(wù)器日志數據�？蛻�(hù)登記信息必須和訪(fǎng)問(wèn)日志集成，以進(jìn)步數據挖掘的正確度。交易數據庫存儲用戶(hù)在商務(wù)網(wǎng)站上購買(mǎi)商品的信息，其內容隨數據庫結構的不同而有所不同，一般包括：用戶(hù)名、時(shí)間、商品ID、采購數目及價(jià)格等。
　　數據處理層實(shí)現對數據采集層所采集的源數據進(jìn)行處理，包括日志文件的處理和數據倉庫的建立。日志文件處理得好壞直接影響挖掘算法產(chǎn)生的結果，其處理過(guò)程是保證Web挖掘質(zhì)量的關(guān)鍵。經(jīng)過(guò)處理后的數據由數據存儲層進(jìn)行保存和治理。
　　模式發(fā)現層次包括：路徑分析、關(guān)聯(lián)規則挖掘、序列模式挖掘以及聚類(lèi)和分類(lèi)分析。
　　模式分析利用層由兩部分組成：個(gè)性化網(wǎng)站及貿易智能。這也代表了Web挖掘在電子商務(wù)中的兩大應用方向。數據挖掘的結果可以幫助他們了解客戶(hù)，調整營(yíng)銷(xiāo)策略，改進(jìn)促銷(xiāo)手段，從而達到贏(yíng)得競爭的目的。
　　
　　三、改進(jìn)站點(diǎn)設計的算法
　　
　　對Web站點(diǎn)的鏈接結構的優(yōu)化可從兩個(gè)方面來(lái)考慮：一是通過(guò)對Web日志的挖掘，發(fā)現用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的相關(guān)性，從而對密切聯(lián)系的頁(yè)面之間增加鏈接，方便用戶(hù)使用。二是通過(guò)對Web日志的挖掘，發(fā)現用戶(hù)的期看位置。假如在期看位置的訪(fǎng)問(wèn)頻率高于實(shí)際位置的訪(fǎng)問(wèn)頻率，可考慮在期看位置和實(shí)際位置之間建立導航鏈接，從而實(shí)現對Web站點(diǎn)的優(yōu)化。本文對第二點(diǎn)做深進(jìn)探討。
　　通過(guò)該算法，我們可以找到用戶(hù)的返回點(diǎn)，這個(gè)位置可能是期看位置，也可能是目標頁(yè)面，但可以通過(guò)確定時(shí)間閾值來(lái)解決這個(gè)題目。當用戶(hù)在返回點(diǎn)停留的時(shí)間較長(cháng)，超過(guò)指定的閾值，則以為該頁(yè)面是目標頁(yè)面，、否則可以以為該頁(yè)面是期看位置找不到目標頁(yè)面，就會(huì )在第二期看位置找，假如還找不到，會(huì )在第三期看位置找……。其中我們最關(guān)心的是第一期看位置，而且是那些被第一期看且發(fā)生頻率高于系統設計者指定值的所有頁(yè)面。因此，尋找第一期看位置便成了我們關(guān)注的焦點(diǎn)。
　�、诎l(fā)現第一期看位置算法。設Ei表示第一期看位置，算法如下：先以用戶(hù)的ID為主關(guān)鍵字，時(shí)間為次關(guān)鍵字，對Web日志文件建立索引，掃描Web日志索引文件，對每一個(gè)用戶(hù)ID，摘取出頁(yè)面序列。
　　For(I=1;I

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