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      1. 淺議面向電子商務的Web日志挖掘系統(tǒng)

        時間:2024-07-30 21:22:45 電子商務畢業(yè)論文 我要投稿
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        淺議面向電子商務的Web日志挖掘系統(tǒng)

        [摘 要]先容了Web挖掘模式在電子商務中的四大應用方向,建立面向電子商務的Web挖掘應用系統(tǒng)模型,并提出一種改進站點設計的算法,實踐證實,通過該方法可以改進網站的設計和布局,方便用戶訪問站點,為用戶提供方便、快捷的服務,實現(xiàn)為客戶的個性化服務。
          [關鍵詞]Web挖掘 電子商務 個性化服務
           
          電子商務是指個人或企業(yè)通過國際互聯(lián)網,采用數字化方式進行商務數據交換和開展商務活動。目前,電子商務正在企業(yè)和商貿領域占據著越來越多的市場份額,網絡信息挖掘主要用于對商品的市場定位和消費分析,以輔助制定市場策略,分析購物模式,猜測銷售行情改進站點設計和進步站點效率。向特定的客戶推薦有關的商品。網絡信息挖掘可以提供不同用戶的特定信息,有的放矢地傳播網絡廣告。利用網絡數據挖掘技術建立客戶關系治理系統(tǒng),可以極大地提升企業(yè)的競爭上風。
          
          一、Web挖掘模式的應用
          
         。ㄒ唬┌l(fā)現(xiàn)潛伏客戶。對一個電子商務網站來說,了解、關注在冊客戶群體非常重要,但從眾多的訪問者中發(fā)現(xiàn)潛伏客戶群體也同樣非常關鍵。假如發(fā)現(xiàn)某些客戶為潛伏客戶群體,就可以對這類客戶實施一定的策略,使他們盡快成為在冊客戶群體。對一個電子商務網站來說,也許就意味著訂單數的增多、效益的增加。通過利用WEB挖掘的分類技術先對歷史數據進行挖掘,可以有效的發(fā)現(xiàn)潛伏客戶。
          (二)延長客戶的駐留時間。對客戶來說,傳統(tǒng)客戶與銷售商之間的空間間隔在電子商務中已經不存在了,Internet上每一個銷售商對于客戶來說都是一樣的,那么如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間,這對銷售商來說將是一個挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間,就應該了解客戶的瀏覽行為,知道客戶的愛好及需求所在,動態(tài)地調整Web頁面,以滿足客戶的需要。通過運用數據挖掘中的序列模式發(fā)現(xiàn)技術對客戶訪問信息的挖掘,就能知道客戶的瀏覽行為,從而了解客戶的愛好及需求。
         。ㄈ└倪M站點設計。站點上頁面內容的安排就如超級市場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聯(lián)物品擺放在一起有助于銷售,利用關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以針對客戶動態(tài)調整站點的結構,使客戶訪問的有關聯(lián)的文件間的鏈接能夠比較直接,讓客戶更輕易訪問到想訪問的頁面。
         。ㄋ模┽槍Σ煌蛻籼峁﹤性化產品。商家可以對客戶登記注冊記錄中和Web日志進行挖掘,從而獲知訪問者的個人愛好,更加充分地了解客戶地需要,根據各個細分市場,甚至是每一個顧客的獨特需求提供個性化產品,有利于進步客戶的滿足度。
          綜上所說,Web挖掘技術推動了個性化推薦,使站點瀏覽者變?yōu)橘徺I者,增加交叉銷售和提升銷售,每一次購買都增加客戶的忠誠度。
          
          二、面向電子商務的Web挖掘應用系統(tǒng)模型
          
          當用戶訪問Web服務器時,Web服務器會自動建立訪問日志信息。隨著WWW技術的快速發(fā)展和時間的積累,Web服務器中Web日志文件將越來越大,基于Web的電子商務服務器將保存大量的Web訪問日志記錄。如何對這些大量的Web日志記錄進行自動分析清理存儲并從中發(fā)現(xiàn)有用的、重要的知識,包括模式、規(guī)則和可視化結構等是目前Web日志挖掘的主要任務。
          面向電子商務的Web挖掘系統(tǒng)模型包括數據采集、數據處理、數據存儲、模式發(fā)現(xiàn)、模式分析利用及客戶6個層次,見圖1。
          數據采集層所采集的數據對象為Web服務器日志、客戶登記信息和交易數據庫等。Web服務器日志是客戶訪問所產生的服務器日志數據。客戶登記信息必須和訪問日志集成,以進步數據挖掘的正確度。交易數據庫存儲用戶在商務網站上購買商品的信息,其內容隨數據庫結構的不同而有所不同,一般包括:用戶名、時間、商品ID、采購數目及價格等。
          數據處理層實現(xiàn)對數據采集層所采集的源數據進行處理,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生的結果,其處理過程是保證Web挖掘質量的關鍵。經過處理后的數據由數據存儲層進行保存和治理。
          模式發(fā)現(xiàn)層次包括:路徑分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、序列模式挖掘以及聚類和分類分析。
          模式分析利用層由兩部分組成:個性化網站及貿易智能。這也代表了Web挖掘在電子商務中的兩大應用方向。數據挖掘的結果可以幫助他們了解客戶,調整營銷策略,改進促銷手段,從而達到贏得競爭的目的。
          
          三、改進站點設計的算法
          
          對Web站點的鏈接結構的優(yōu)化可從兩個方面來考慮:一是通過對Web日志的挖掘,發(fā)現(xiàn)用戶訪問頁面的相關性,從而對密切聯(lián)系的頁面之間增加鏈接,方便用戶使用。二是通過對Web日志的挖掘,發(fā)現(xiàn)用戶的期看位置。假如在期看位置的訪問頻率高于實際位置的訪問頻率,可考慮在期看位置和實際位置之間建立導航鏈接,從而實現(xiàn)對Web站點的優(yōu)化。本文對第二點做深進探討。
          通過該算法,我們可以找到用戶的返回點,這個位置可能是期看位置,也可能是目標頁面,但可以通過確定時間值來解決這個題目。當用戶在返回點停留的時間較長,超過指定的值,則以為該頁面是目標頁面,、否則可以以為該頁面是期看位置找不到目標頁面,就會在第二期看位置找,假如還找不到,會在第三期看位置找……。其中我們最關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(tǒng)設計者指定值的所有頁面。因此,尋找第一期看位置便成了我們關注的焦點。
         、诎l(fā)現(xiàn)第一期看位置算法。設Ei表示第一期看位置,算法如下:先以用戶的ID為主關鍵字,時間為次關鍵字,對Web日志文件建立索引,掃描Web日志索引文件,對每一個用戶ID,摘取出頁面序列。
          For(I=1;I

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