web数据挖掘在电子商务中的应用

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1、Web数据挖掘在电子商务中的应用  DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2016.07.014  摘要:阐述了Web数据挖掘与电子商务的概念及Web数据挖掘的分类与技术;以淘宝网为例探讨了Web数据挖掘在电子商务中的应用。电子商务领域丰富的信息资源,为数据挖掘的应用提供了广阔的空间,将数据挖掘技术应用到电子商务中,可以极大地提高企业获取信息的能力,帮助企业制定更具针对性和个性化的商业决策,提高企业市场竞争力。  关键词:电子商务;数据挖掘;Web挖掘;网络营销  中图分类号

2、:TP391文献标志码:A文章编号:1006-8228(2016)07-49-04  ApplicationofWebdatamininginelectroniccommerce  ――ForExampleTaobao  JiangNing,NiuYongjie  (CollegeofMathematics&ComputerScience,Yan'anUniversity,Yan'an,Shaanxi716000,China)  Abstract:Thispaperexpoundstheconcepto

3、fWebdataminingandelectroniccommerce,andtheclassificationandtechnologyofWebdatamining,discussestheapplicationofWebdatamininginelectroniccommercewithTaobaoasanexample.Therichinformationresourcesoftheelectroniccommerceprovidedatamining8applicationwithvastsp

4、ace,theapplicationofdatamininginelectroniccommerce,cangreatlyimprovetheabilityofenterprisestoobtaininformation,helpenterprisestodevelopmoretargetedandpersonalizedbusinessdecisions,andimprovethemarketcompetitivenessofenterprises.  Keywords:electroniccomme

5、rce;datamining;Webmining;networkmarketing  0引言  在互联网及移动互联网时代,电子商务蓬勃发展,其高效与便捷的特点使人们逐渐从传统的购物方式转向网络购物方式。随着电子商务的快速发展,企业内部收集了大量的数据,并迫切需要从这些繁杂的数据中找出真正有价值的信息和知识。数据挖掘技术具有从大量复杂数据中发现特定规律的能力,能够帮助企业深入了解客户需求信息和购物行为特征,给客户提供更有针对性、更贴心的产品和服务。  1Web数据挖掘与电子商务  1.1Web数据挖掘与电

6、子商务简介  数据挖掘(DataMining)又称为数据库知识发现,它通常是指从数据源(如数据库、文本、图片、万维网等)中探寻有用的模式或知识的过程[1]。这些模式必须是有用的、有潜在价值的,并且是可以被理解的。数据挖掘是一门多学科交叉的学问,它融合了机器学习、统计、数据库、人工智能、信息检索、图像与信息处理等多个领域的理论和技术。8  Web挖掘是数据挖掘在Web上的应用,它利用数据挖掘技术从互联网上的文档中及互联网服务中抽取人们感兴趣的、有用的模式和隐含信息。Web数据挖掘将传统的数据挖掘技术与We

7、b结合起来,并综合运用了统计学、计算机技术、数据库与数据仓库、信息学、可视化等众多领域的技术。  电子商务是指个人或企业通过Internet网络,采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动[2]。电子商务以其方便、快捷、安全、可靠、不受时空限制等优点赢得了广大客户的青睐,网上交易数额逐年上涨。  1.2电子商务中的Web数据挖掘  1.2.1Web数据挖掘分类  Web数据挖掘一般分为三种主要类型:Web内容挖掘、Web结构挖掘、和Web使用挖掘。  ⑴Web内容挖掘  Web内容挖掘是指对W

8、eb页面内容及后台交易数据库进行挖掘,从Web文档内容及其描述的内容信息中获取有用的知识。Web挖掘主要是针对各种非结构化的数据如文本数据、音频数据、视频数据、图形图象数据等多种数据相融合的多媒体数据挖掘,又可将其分为基于文本的挖掘和基于多媒体的挖掘两种。  ⑵Web结构挖掘8  Web结构挖掘是从Web的组织结构和链接关系中寻找有用的知识。Web结构挖掘通常用于挖掘Web页上的超链接结构,从而发现那些包含于超文本结构之中的信息。大量的We

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