2022年数据挖掘在电子商务中的应用文件 .pdf

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1、图书情报论坛2009 年第 1 期 （总第 81期）图书情报论坛2009年第1期 （ 总第81期 ）1 数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性电子商务由于应用了计算机技术网络技术，特别是应用因特网之后，电子商务以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。其主要优势有：一是服务不受时间的限制，一般可以实现7*24 的商务活动；二是能实现全球的资源共享，特别B2B的电子商务模式的发展，使得在全球采购原材料和全球销售变得更加简单和方便；三是大大降低了成本，首先可以免去高昂的房租，减少差旅费用、广告宣传费用 、时间成本等，方便客户关系管理和维护；五是电子商务中能够减少库存，方便供应链管理。电子商务

2、一般都是有一些系统组成，在电子商务过程中产生了大量的数据，有了大量的数据就有了能有进行数据挖掘的基础。电子商务活动中产生数据有其自身的特点，把数据挖掘技术和电子商务进行结合，选用适合电子商务数据的挖掘方法，可以提高数据挖掘的效率，让数据挖掘更好地为电子商务服务 。在电子商务中进行数据挖掘具有以下条件：一是收集信息更加便利，例如通过网上电子购物系统可以记录客户的行为，包括哪些客户将哪些商品放进购物车，哪些商品最终购买。二是收集信息的准确性完整性提高。电子商务中有各种系统进行数据的收集，一般地，用计算机自动记录的数据比手工收集的数据出现的噪音和错误要少的多。三是在电子商务系统上构建数据挖掘较为简单

3、。因为电子商务已经实现自动化，网络数据挖掘系统也容易和电子商务系统相结合2 数据挖掘及方法数据挖掘 (Data Mining) ，又称数据库中的知识发 现 (KnowledgeDiscoveryinDatabase ， KDD) ，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式。它融合了数据库 、人工智能 、机器学习 、统计学等多个领域的理论和技术。比较典型的数据挖掘方法有关联分析 、 序列模式分析、 分类分析 、 聚类分析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。（1 ） 关联分析 。 即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的

4、目的是挖掘隐藏在数据问的相互关系，它能发现数据库中的顾客在一次购买活动中购买商品 A 的同时购买商品B 之类的知识 。（2 ） 序列模式分析 。序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如在某一段时间内，顾客购买商品 A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列 ABC 出现的频度较高之类的知识。序列模式分析描述的问题是在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集。（3 ） 分类分析 。设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记 )，该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集 。 分类分析就是通过分

5、析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则。然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。（4 ） 聚类分析 。聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类姚 淼数据挖掘在电子商务中的应用摘要 通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性，概述数据挖掘的若干挖掘技术，重点介绍了数据挖掘在电子商务中的应用，包括营销方面的应用、电子商务系统规划和系统安全方面的应用、客户关系管理方面的应用以及网络广告方面的应用等 。关键词数据挖掘电子商务市场营销客户关系管

6、理56名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 3 页 - - - - - - - - - 别。 它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。3 数据挖掘在电子商务中的应用在电子商务中应用数据挖掘技术，数据挖掘可以直接跟踪数据分析顾客的购买行为并辅助商家快速做出商业决策。3.1 在电子商务营销方面的应用它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明 。通过收集 、

7、 加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯 、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。（1 ） 产品生命周期策略分析。通过对购买时间上的挖掘也就是通过对商品的访问和销售情况进行分析，从而获得客户的访问规律，确定顾客消费的生命周期，在特定的时间开展促销活动，制定商品的优惠策略 。（2 ） 市场细分 。通过客户聚类分析可以找出顾客需求的相同之处，使得属于同一类别的客户之间的需求距离尽可能小，而不同类别的客户群体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，把客户群分成更细的市场，提供针对性的服务。（3 ） 制定合理的产品策略和定价策

8、略。可以利用关联分析，如分析网上顾客的购买行为，分析客户购买产品的相关度，对某些品牌的喜好和忠诚，价格接受范围，及包装要求方面来帮助管理者规划市场，确定商品的种类，价格，和新产品的投入等等。（4 ） 制定产品营销策略。优化促销活动通过对商品访问情况和销售情况进行挖掘，企业能够获取客户的访问规律，确定顾客消费的生命周期，根据市场的变化，针对不同的产品制定相应的营销策略。3.2 在电子商务网站系统和安全方面的应用（1 ） 通过文本挖掘对客户邮件内容进行挖掘。首先将电子邮件中非结构化的数据转化成结构化的数据，再选取一些最能区分出垃圾邮件的一些特征，对垃圾邮件进行过滤，再基于词典的正向匹配，逐词遍历的

9、方法进行，经过特征提取和模式匹配工作后，就可以进行智能决策，对挖掘进行归纳和评价，并依可视化的形式将挖掘结果以直接明了地呈给决策领导。（2 ） 对网站系统中搜索引擎的应用。电子商务网站中一般都有搜索引擎来帮助客户进行查询商品和信息，通过数据挖掘在搜索引擎方面的应用可以提高查全率和查准率。通过数据挖掘和机器学习技术对索引数据库的信息进行整理，实现文档的自动分类，还可以用文本总结技术对web 页面中提取重要的信息，形成文档摘要，使用户可以全面了解文档。检索结果聚类，把检索结果进行聚类，由客户选择自己感兴趣的一组，将大大减少浏览的页面数量。（3 ） 改善系统性能，提高网站的安全性。 一是提高反应速度

10、。在 Web 服务器上每天记录了大量有关客户访问页面的文件，数据挖掘可以通过客户的拥塞记录发现站点的性能瓶颈，从而提示管理者改善有关的策略，提高网站的稳定性，优化客户的购物环境，保证电子商务购物快速进行。二是挖掘网页之间的关联性。用关联规则技术，如果客户在一次访问行为中，访问了页面Page1时，一般也会访问页面page2。进行 Web 上的数据挖掘，构建关联模型，我们可以更好地组织站点，建立网站之间的关联性 。（4 ） 提高站点点击率。通过挖掘客户的行为记录和反馈情况为站点设计者提供改进的依据，进一步优化网站组织结构以提高网站的点击率。比如利用关联规则的发现，可以针对不同客户动态调整站点结构，

11、使客户访问的有关联的文件问的链接更直接，让客户容易地访问到想要的页面，就能给客户留下好的印象 增加下次访问的机率。（5 ） 增强安全 。同时对网站上各种数据的统计分析有助于改进系统性能，增强系统安全性，通过对经常攻击系统数据的ip 地址等进行分析来对某些 ip 地址的用户进行限制。通过对攻击系统的数据类型进行分析来设置防火墙，提高安全性。3.3 在客户关系管理方面的应用（1 ） 客户细分 。首先将现有的客户进行聚类，利用聚类结果给客户赋予类标记，如高价值客户、普通客户 、负价值客户等，建立分类模型，描述出高价值客户的具体特征。通过对顾客年龄、 年收入、住址 、婚姻状况 、收益 、和商家保持交易

12、的时间、对商家的边际贡献等这些因素进行分析。 细分出不同的客户群。（2 ） 获取新客户 。用数据挖掘技术可以揭示客户的行为习惯，发现一些不同情况下有相似行为的新客户，帮助商家识别这些潜在的客户群，并提高市场活动的响应率。同时还可以帮助营销人员完成姚 淼：数据挖掘在电子商务中的应用57名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 3 页 - - - - - - - - - 图书情报论坛2009 年第 1 期 （总第 81期）对潜在客户的发现和筛选工作，把潜在客户的名单和这

13、些客户感兴趣的营销、促销措施系统结合起来，为每个客户提供个性化的服务，以不断地获取新客户 。（3 ） 挽留老客户。 通过数据挖掘对流失的客户群进行针对性的研究，分析其特征，再根据分析结果到现有客户资料中找到可能转移的客户，然后根据分析模型和结果设计预防客户流逝的方案，比如对将要流失的客户给予一定的优惠条件等等 。（4 ） 提高客户的购买能力。通过分析现有客户的购买行为和消费习惯数据，然后用数据挖掘的算法对不同的销售方式的个体行为进行建模；其次用建立预测模型对客户将来的消费行为进行预测分析，最后用建立的分析模型对新的客户数据进行分析，以决定向客户提供哪一种产品。在这其中可以通过关联分析，找出相关

14、产品的相关性来决定推销哪一种产品。（5 ） 防范客户的欺诈行为。利用数据挖掘技术对一些有欺诈行为的客户群样本进行训练，可采用神经网络算法进行建模型，然后对现有客户进行分析，探查出具有欺诈倾向的客户，也可以采用数据挖掘孤立点分析技术，在对客户群进行分析时候找到那些与其他的客户不同的客户群来进行防范 。因为欺诈的行为很少，为了防止出错，还可以对前面判断出来的欺诈行为进行再次判断，进一步提高判断的准确性。3.4 在网络广告方面的应用由于在网络广告的停留观看的用户可能成为潜在客户，因此商家愿意花费资金来做网络广告，一般商家愿意付很少的钱在曝光率上，但是愿意花大价钱在点击率上，因此提高电子率成为网络广告

15、的重点。用户在访问网站上大量的信息被遗留，这些信息被保存在一个数据库中，通过对这些数据的挖掘可以为广告提出行之有效的广告方案，实现商家渴望的个性化市场营销。 在这些信息基础之上用数据挖掘的概率知识库和模糊知识库的方法，对实时获取的在线信息进行概率分析，通过对广告访问者潜在的信息特征进行模糊划分，决定哪些是本厂产品的真正顾客。分析出顾客对某种广告的反应程度，决定下次广告的安排。通过聚类分析对某些客户群提高定向广告等等。通过对电子商务过程中的各种数据和信息的挖掘能够为商务活动的具体实施提供决策基础，使得电子商务能够真正的更快更好更高效的发展。参考文献1 陈安，陈宁 .数据挖掘技术及应用.科学出版社

16、， 2006 （2 ）2 葛志远 .电子商务应用与技术.清华大学出版社，2005 （1 ）3 黄晓斌 .网络信息挖掘 .电子工业出版社，2005 （2 ）4 邓鲲鹏，周延杰.数据挖掘与电子商务.电子商务，2005（8 ）5 丁胜锋，陈东莉.Web 数据挖掘及其在电子商务中的应用研究.电子商务， 2008 （4 ）姚 淼安徽大学管理学院。通讯地址：合肥市九龙路111号。邮编 230601。（来稿时间： 2008-10-23）58名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 3 页 - - - - - - - - -