數據挖掘在電子商務中的應用范文

本站小編為你精心準備了數據挖掘在電子商務中的應用參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

摘要：

大數據時代迅速增長的商業數據和信息之間的內在聯系，備受電子商務經營者的普遍關注。本文基于商業數據和信息之間的關聯，較深入地探討了Web數據挖掘技術相關理論及其在電子商務中的具體應用。

關鍵詞：

數據抽取；聚類分析；Web數據挖掘技術

1數據挖掘的淵源

日常生活中時常會出現如下情況，商場經營者總期望銷售量較大的商品放在同一區域以便于提高銷售額；銀行想了解具有何種特征的客戶需要申請購房貸款；保險公司精算師期望在眾多病歷中尋找到患某種疾病患者的同類特征，進而提高設計理賠條款的最合理性。針對上述問題，采用傳統數據分析工具難以達到實際需求。由于傳統信息管理系統采用的數據庫系統還是只有簡單處理數據功能，以實現對報表的查詢統計，而無法提取數據中蘊含內在的深層關系。隨著不斷增加的信息量及廣泛應用的信息管理系統，更期望其具有更豐富的數據分析功能，進而提供出科學決策。基于該需求，有利地促進了Web數據挖掘技術的迅速發展。數據挖掘主要是指將隱藏在大量數據中的有用信息提取出來，在大型數據庫中應用機器學習的綜合信息處理技術。它將各學科技術的信息處理方法進行綜合，主要有分類、聚類、關聯規則、預測及檢測偏差等功能。

2數據挖掘方法和模型

數據挖掘作為新興技術，在處理數據方面具有的特征十分明顯。數據挖掘主要用于海量數據，也是其產生的一個重要原因。數據一般都是不完全的，數據結構比較復雜，也具有較大維數。數據挖掘交叉了很多學科，采用信息、統計、數學等多個學科技術，在實際中最為常見和廣泛應用的有傳統統計方法、可視化技術、決策樹、神經網絡、遺傳算法及關聯規則挖掘算法六種算法和模型。

3國內外Web數據挖掘技術的研究現狀及發展趨勢

隨著知識發現的影響日益增大，1995年國際知識發現組委會將專題討論會改為國際會議，并在加拿大召開世界第一屆知識發現國際學術會議，并形成年度國際會議。近年來，在知識發現方面開展了很多卓有成效的研究工作并得到快速發展，特別是應用于商業和銀行領域尤為迅速。國外在數據挖掘方面比較關注于貝葉斯方法及Boosting方法的研究，在知識發現中應用傳統的統計學回歸法，并緊密結合數據庫。研發完成了很多知識發現軟件工具并日益完善，加強用于解決問題的整體系統的研發，而過程并非孤立。國內主要是高校、科研機構等研究人員開展Web數據挖掘技術的研究，主要開展學習算法、數據挖掘相關理論及技術應用等很多方面的研究，國家也在自然基金、863計劃等對相關研究提供資助經費。有關統計數據顯示，知識發現及人工智能等技術是未來對工業具有較重要影響的關鍵技術。充分說明數據挖掘的研究和應用備受社會關注，并已成為一個研究熱點。

4Web數據挖掘技術在電子商務中的應用

在電子商務活動中主要是將客戶作為Web數據挖掘技術的研究對象，進而發現客戶具有個性和共性、必然和偶然、獨立和關聯及現實和預測等方面的知識。上述知識都可發現處于不同概念層次，從微觀分析到宏觀，客觀分析統計客戶的消費行為，為提高電子商務管理水平提供重要決策，以充分滿足各類客戶實際需求。

4.1應用于電子商務的分類與預測分類技術在電子商務中應用最多，也是電子商務中很重要的一項任務。主要用于采用統計、機器學習及神經網絡等方法構造分類器，將數據庫中數據項向給定某類別中的一個進行映射，以利于預測未來數據。

4.2應用于電子商務中的聚類分析聚類就是根據相似性原則將一組個體歸為多個不同類別，在電子商務中主要采用客戶聚類實現對市場不同消費群體的細分。使同類別個體之間只有最小距離，而不同類別個體之間具有較大距離，利于提取聚類客戶特征，電子商務網站可采用統計、機器學習及神經網絡等方法為客戶提供個性化服務。

4.3應用于電子商務中的數據抽取相對于傳統商務活動，電子商務具有諸如客戶購買動機、心理、欲望及能力等很多虛擬和不確定因素，采用何種方法在無規則的零散數據中尋找到具有價值和規則的數據是數據挖掘的主要任務。數據抽取就是其中的一個基本方法，主要是濃縮數據，采用平均、求和及方差等統計值或直方、餅狀等圖形方式給出數據抽取的緊湊描述，最重要的是基于數據泛化對數據總結進行討論。數據泛化是將低層次的原始、基本的信息數據向高層次進行抽象的一個過程，在電子商務活動中，數據抽取通常采用多維數據分析方法，對客戶數據倉庫中的數據進行分析，以用于決策支持系統。

4.4應用于電子商務中的關聯規則事務型數據庫是用于關聯規則對主要對象進行發現。一個事務通常由處理時間、顧客標識及所購物品構成，因條形碼及Web技術的日益成熟，管理部門能夠將存儲的客戶資料與售貨數據進行收集，對其分析后并發現關聯規則，根據網購客戶的購買行為提供具有價值的信息。可用于對市場進行規劃，對商品種類、價格等進行確定。關聯規則一般分為有意義關聯規則和泛化關聯規則，前者主要是指對最小支持度和可信度提供界限的規則；后者對最小可信度提供界限，使最低可靠度在關聯規則上得到反應。泛化關聯規則更具有實用性，由于研究對象之間具有層次關系，對于更多有意義規則的發現更具有輔助意義。

5結語

綜上所述，現代信息技術有力促進了電子商務的發展，也在商業運作模式中不可或缺。基于全球經濟一體化，應對網絡基礎設施繼續加強建設，推進企業電子商務化進程，在電子商務方面健全安全立法并建設更加完善的物流配送體系，使電子商務具有良好的發展環境。并在文本、多媒體及網絡等方面深入Web數據挖掘技術研究，使存在于電子商務中的數據安全保密、數據質量及集成其它商業軟件等問題得到妥善解決。充分利用數據挖掘等技術，使企業優勢得到充分發揮，加快技術與管理創新，才能促進使企業在電子商務中的有序發展。

參考文獻

[1]李業麗.神經網絡在數據挖掘中的應用研究[J].計算機工程與應用，2013（10）.

[2]陳國萍，李巍，劉仲英.數據挖掘中概念樹的標準、生成和實現[J]，計算機工程，2012（08）.

作者：邰宇 單位：黑龍江省計算機軟件研究中心