Web数据挖掘在电子商务中的应用

结课论文

课程名称：数据仓库与数据挖掘

授课教师：徐维祥

论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛

学号：13120975

北京交通大学

2014年9月

Web 数据挖掘在电子商务中的应用

摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。

关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘

随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。

1 概述

1.1Web 数据挖掘技术

Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1

1.2Web 数据挖掘的分类

Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1

是Web内容数据，例如一般的Web文档；二类是Web结构数据，例如在Web页面类存在

的超链接；最后一类是Web日志，其中主要包含了用户的访问信息。Web挖掘分为Web内

容挖掘、Web结构挖掘、Web日志挖掘，如图1-1。2

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图1-1 Web数据挖掘分类

1.Web内容挖掘

Web内容挖掘指从Web文档、内容、数据及其描述中发现有用的知识。Web文档文件

挖掘以及基于概念索引或Agent技术的资源搜索也归于此类。Web信息资源类型众多，目前

www信息资源已经成为网络信息资源的主体，然而除了大量的人们可以直接从网上抓取、

建立索引、实现查询服务的资源之外，相当一部分信息是隐藏着的据（如由用户的提问而动

态生成的结果，存在于数据库系统中的数据，或是某些私人数据）无法被索引，从而无法提

供对它们有效的检索方式，这就迫使我们把这些内容挖掘出来。若从信息资源的表现形式来

看，Web信息内容是由文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据组成的，

因此，Web内容挖掘也是一种针对多媒体数据的挖掘。

2.Web结构挖掘

Web结构挖掘是指从Web的组织结构链接关系中推导知识的过程。大量的Web超链接

信息提供了关于Web页面内容相关性、质量和结果方面的信息，反映了文档之间的超链接

2

结构进行分析，发现网页的结构有用的模式，找出权威页面。它又可以分为外部结构挖掘、内部结构挖掘和URL 挖掘。

3. Web 使用挖掘

Web 使用挖掘，也称为Web 日志挖掘。它通过分析客户使用浏览器浏览的信息和页面链接信息记录，来发现用户的访问模式，分析它们的规律。进而可以识别用户的需求和兴趣，改进站点界面结构，增强其服务竞争力，为用户提供实用的

1.3Web 数据挖掘的基本过程

电子商务中的Web 数据挖掘过程主要有以下几个阶段。

1. 准备数据

准备数据在Web 数据挖掘过程中主要分为有目的的收集数据、选择数据和预处理数据等三个阶段。Web 数据挖掘通过收集Web 服务器端的所有用户的访问行为数据，对其进行选择和处理，去掉无用的数据。预处理数据，是为了除去Web 目志文件中与所需数据重复的冗余性数据和模糊性数据。

2. 数据预处理

由于本地缓存、代理服务器和防火墙的影响，Web 日志中的数据通常不完整以及不一致，直接进行数据挖掘较困难，因此，必须进行数据预处理。即从Web 数据中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。主要包括以下步骤：

数据净化：删除数据冗余项，确定用户真实访问意图相关的记录。

用户识别：识别出每一个用户变得很复杂，一般通过相同IP 在一定时间范围进行

识别，误差较大。目前已有一些精确识别一个用户的方法，如利用Cookie 、让用户进行注册等。

会话识别：将用户在一段时间内的请求页面分解成能获取用户的访问路径、数量等

信息。

路径补充：如果有重要的访问信息被遗漏而没有被日志记录，填充这些遗失的页面

增加到会话中。

3. 模式分析

模式分析的基础数据是订单数据库和Web 服务器日志。模式分析器运用数据挖掘技术分析Web 服务器日志数据，可以获得物品相对于页面、相对于用户聚类的权值模式，以及用户聚类的模式。从对用户购买记录的数据库分析，可以找到物品在被购买时，它们之间存

在的关联相似模式。模式分析器除了分析产生模式外，还需要进行模式的更新，以保证模式的实效性。

2 电子商务与数据挖掘

2.1电子商务中Web 数据挖掘技术

1. 路径分析技术

用路径分析技术进行Web 数据挖掘就是通过对Web 服务器的日志文件中判定最频繁访问的路径，及其它的有关路径的信息。利用这些信息，可以改进页面及网站的设计结构。

2. 关联规则挖掘技术

关联规则挖掘技术主要用于找到用户访问对网站上各种文件之间访问的相互联系与规则。利用关联模型，可以更好地组织站点内容，实施有效合理的市场策略。常用的算法是Aprior 算法。

3. 序列模式挖掘技术 序列模式挖掘是指发现事务序列之间的模式，即一组数据项的出现在时间顺序上伴随产生另外一组数据项。在Web 服务器日志中记录的是每个用户在一段时间范围内的访问情况。因此，与该用户事务相关联的时间戳是在指在数据项处理过程中确定并从属于用户事务的一段时间间隔。该技术就是要挖掘出交易集之间的有时间序列的模式。在特定网站服务器日志里，特定用户的访问是以一段时间为单位记载的。在某一指定的时问段内，分析其产生的数据信息，可以帮助管理者找出其感兴趣的规则，例如有助于帮助商家印证其产品所处的生命周期阶段，常用的技术是周期分析法。

4. 分类分析技术

数据分类是将数据项的某些属性的值进行划分的。数据分类技术很多，常用的有贝叶斯分类和贝叶斯网络、遗传算法、判定树归纳等，近年来较流行的是神经网络分类分析技术。

5. 聚类技术

数据聚类技术是一个将物理或者抽象对象的集合分组成由类似的对象组成的多个类或簇的过程。聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每个簇的特点，集中对某些簇做进一步的分析。常用的聚类算法大体上可以划分为几类：基于模型方法、基于网格方法、基于密度方法、基于层次方法、基于划分方法等。3

3

2.2Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用

1. 制定优质个性化服务

为顾客提供优质的个性化服务，一方面能使顾客避免“信息选择迷失”的困境，另一方面还能拉近企业和客户的距离，使其关系变得友好。通过对客户有目的访问信息的挖掘，就能知道客户的购买行为特征，从而识别客户的兴趣、需求、满意度、忠实度，动态地调整Web 页面，以满足客户的需要。在客户交易集之间有一个时间序列集，可运用数据挖掘中的序列模式发现技术来对其进行挖掘。

2. 优化站点设计

在超市里把有联系的物品摆放在一起有助于销售，Web 站点结构安排类似于超市，页面的内容安排和链接可以按大多数访问者的浏览模式进行设计；对密切联系的网页之间增加链接，方便用户使用；把重要的商品信息放在最频繁的访问页面中，增强对顾客的吸引力，提高销售量。

3. 聚类客户

通过分类把具有相似浏览行为的客户聚成一类，并分析同类客户的相同特征，可以帮助企业更多的了解客户，向客户提供更适合更全面更满意的服务。如有一些客户经常浏览“玩具”，“奶粉”，经过分析将这些客户聚类为一组，他们可能是刚生有小孩的客户。

Web 应及时调整页面及页面内容，针对不同的分类客户进行不同的广告宣传和产品介绍等，这样，商务活动能够在一定程度上分辨出客户的行为模式，采取与之对应的营销方案，使电子商务活动更具现实意义。

4. 广告效益评价

利用Web 数据挖掘对大量消费行为进行综合分析，可精确地评价各种广告手段的效益增长率，并设计出最佳的商品广告宣传组合方案，根据关心某产品的访问者的访问模式来决定广告的位置，增加广告针对性，提高广告的收益。

5. 网络安全

电子商务活动中网络欺诈现象屡见不鲜，通过对电子银行，网上商店交易的用户日志进行分析，可有效防范非法密码获取，黑客攻击，恶意诈骗。

2.3电子商务中Web 数据挖掘特点

从前述的基于电子商务Web 数据挖掘的数据源可以看出，面向电子商务Web 数据挖掘

相比于传统的Web 挖掘具有自身的特点，主要表现在三大方面。4

1．更方便的数据准备。电子商务本身具有系统性，它在应用过程中所收集到的数据通常就储存在电子商务系统的数据库中。用户能非常方便的收集到这些原数据，从而简化了数据挖掘准备阶段的工作。

2．挖掘的目的在于自身的改进。在电子商务领域中，数据挖掘的最终目的是获得消费者的认可，“消费者所想”是电子商务系统改进的方向，提高浏览量，增加顾客忠诚度。例如，为消费者做出个性化推荐，提供给用户的总是感兴趣的信息。

3．强大的客户关系管理。大多数的商业站点已经具备了“会员注册”功能，实际上，在传统的企业经营模式中，会员对于企业的生存与发展具有极为重要的意义。在网络时代，INTERNET 为企业和消费者之间搭建了一个“非常方便”的信息沟通桥梁。越来越多的企业和消费者都更加重视这种沟通，通过挖掘，对客户进行区分和聚类，更有利于客户关系的管理。

从以上三方面可以看出，面向电子商务的Web 挖掘的数据源虽然相对容易获取，但是由于数据类型的多样性，待设计的数据模型更为复杂，同时由于电子商务处于INTERNET 大环境中，系统必须适应网络环境。

3 Web 数据挖掘关键问题

面向电子商务的Web 挖掘与传统的面向单个数据仓库的数据挖掘相比要复杂许多，从前面的分析我们可以了解到，面向电子商务Web 挖掘的数据呈现半结构化的特点，数据的结构没有严格的模式，数据种类多样，包含文本、声音、图像、动画、视频等，在挖掘过程中，这些内容以html 文本的形式存在，无法区分数据确切类型，主要表现为以下两个方面。

1. 数据库异构

从数据库角度出发，面向电子商务的Web 挖掘的数据即是一个大型数据库，每一个网站看成是一个数据源，由于网站本身没有固定的结构，网站实际上是异构的，在进行Web 挖掘之前，首先要集成各个站点的异构数据，为用户提供有统一的视图，否则无法从中进行挖掘。其次，还要解决数据查询问题，如果无法得到所需数据，对其进行处理、分析、集成就无法实现。

2. 数据结构的半结构化

Web 上的数据具有一个最大的特点就是半结构化，与传统数据库中的数据结构存在很 4

大的不同。传统的数据库是按照既定模型构建的，而Web 上的数据结构非常复杂，无法使用既定模型描述。现有的电子商务网站大多数都是按照企业的思想由专业的网站设计人员进行白行设计，每一个网站的数据结构是企业自定义的。此外，大多数的电子商务类网站信息更新速度较快，数据呈现动态性的特点。

从上面的描述可以看出，解决数据源半结构化和建立半结构化查询与集成的模型是Web 挖掘中首要难题。实际上，现在大多数的网站是基于XML 技术的，XML 数据是自描述的半结构化类型数据，而且XML 能轻易实现将来源不同的结构化数据结合起来，使搜索不兼容数据库成为可能。此外，XML 的扩展性和灵活性支持描述不同应用软件中的数据，便于描述被搜索的Web 页中的数据。XML 技术在网站中的广泛应用带动了Web 挖掘的迅速发展。5 4 Web 内容挖掘技术

Web 内容挖掘是指从Web 文档或其描述中发现知识的过程，主要是根据网页本身的内容作资料挖掘，目的是实现Web 资源的自动检索，提高Web 资源的利用率。其中，Web 文本挖掘，是对页面文本内容的挖掘，是采用计算语言学的原理对Web 文本信息进行抽取的研究和实践。Web 文本挖掘可以对Web 文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析以及趋势预测等。

4.1信息采集

1. 搜索引擎

（1） 通用搜索引擎原理

目前被广泛使用的搜索引擎如：Google ，百度等是通用搜索引擎的代表。它们主要是关注广大用户的搜索需求，不针对特定需求进行划分。其系统一般由网络蜘蛛、分词器、索引器、查询器等部分构成。

（2） 垂直搜索引擎特性

专业化的垂直搜索引擎面向某一特定专业领域，致力于其特长与核心技术，保证了对该领域信息的完全收录与及时更新。它在提供专业信息方面有着大型综合引擎无法比拟的优势。

2. 通用网络爬虫技术

网络爬虫的主要功能是通过URL 来自动采集网络中的信息。它利用网页URL 来访问网页，从初始URL 集合中获取的URL 列表开始。初始URL 集合中的URL 一般是从之前记录中提取出来的，通常是一些访问量比较大的站点和网页。通过URL 从一个页面爬行到另一 5

个页面，直到没有满足条件的新URL 产生为止。具体的工作流程，如图4-1所示。

图4-1 网络爬虫的工作流程

3. 元搜索采集技术

（1） 元搜索引擎介绍

元搜索引擎是建立在已有搜索引擎服务之上的一种搜索引擎，它是将多个搜索引擎的搜索结果进行集成。元搜索引擎整合多个搜索引擎提供的服务向用户提供检索服务，其自身既不采集文档也没有索引，只维护它管理的搜索引擎的参数信息。

（2） 元搜索工作流程

元搜索引擎的工作流程是：当用户发出搜索请求后，将请求转给其他搜索引擎进行查找，然后通过中间处理过程将各搜索引擎返回的结果按照一定的算法去整合并后提供给用户。

元搜索引擎一般有三个组成部分：用户、元搜索引擎以及其他搜索引擎。如图4-2所示：

浏览器

元搜索界面

搜索引擎1搜索引擎2搜索引擎n

检索结果去

重合并

搜索请求处理

搜索接口

元搜索引擎其他搜

索引擎用户

图4-2 元搜索引擎的框架结构

4.2信息预处理

与普通的文本文档相比，Web 文档包含了除正文以外的其他大量信息，如广告链接、导航链接和版权信息等。与传统的数据库中结构化的数据相比，Web 文档中的数据结构极其复杂，因此计算机很难对抓取到的数据进行直接处理。信息预处理模块作为信息采集后的一个重要的部分，其主要任务是，将信息收集模块所获取的网页源码作进一步的信息处理，所做的工作包括：网页去噪、网页重排、文本分词、特征提取、信息挖掘等。6

1. 网页去噪

“网页噪音”主要是指Web 所抓取的网页中有很多事用户并不关注和需要的信息，如部分广告信息、导航条、调查问卷及版权信息等。网页噪音能够带来极为负面的影响，可能致使网页主题不一，也可能导致信息搜索结果不准确。所以，要想提高信息检索的精准率，就必须深入网页内部，确定网页真正的主题。可见，网页去噪技术是信息结构化存储的关键技术之一。

2. 网页重排

网络中存在众多的重复和转载信息，因此大量的数据中也存在着相当数量的冗余网页。在信息的检索及后续分析处理过程中，由多个地址返回相同内容的概率很大。这种现象不但 6

影响了对信息分析的准确程度、用户对信息检索的满意程度，而且还浪费了大量的资源维护消耗及存储空间。因此，非常有必要引入网页排重技术，来最大程度地避免这一现象的发生。

网页排重技术的实施过程如下：

第一步：由输入文档提取出合理特征；

第二步：与先前提取的特征进行比较、判定。

3. 中文分词

中文分词（Chinese Word Segmentation ）指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独、有意义的词。由于中文的书写方式以及中文本身意义的多样性，中文分词常见有如下三个方面的问题：分词的规范性、歧义切分、未登录词的识别。目前主要的分词方法有基于字符串匹配的机械分词方法包括正向最大匹配法、逆向最大匹配法、双向扫描法、逐词遍历法等，近几年提出了一种基于词频统计的统计模型机械分词方法、基于理解的（如专家系统方法和神经元网络方法等）非机械分词方法等。不管采用哪种方法一般分词的过程如图4-3所示。

图4-3 中文分词切分过程

4. 特征提取

（1） 特征提取

特征提取是在中文分词后的文档中提取关键有效信息的方法，其目的是从大量数据中分离出有效信息以减少数据维数。在特征提取中，很重要的两方面是特征选择方法和权重计算。

A. 特征降维方法

不同的特征项对于文档的重要性和区分度是不同的。在处理过程中，去除重要性较低的特征项以加快运行速度，去除区分度较小的特征项以提高分类正确性。这就需要根据情况建立适当的特征评价函数来选择特征项。常用的方法有文档频次（DF ：Document Frequency ）、互信息（MI ：Mutual Information ）、信息熵（IG ：Information Gain ）等方法。

B. 权重计算方法

不同的特征项对于文档的重要程度和区分度是不同的，所以在对文本进行形式化处理的时候，需要对特征项赋权重。常用的权重计算方法有布尔权重和TF*IDF 型权重等方法。 5 Web 数据挖掘流程

通过对Web 内容挖掘的相关内容的研究及技术流程的整理，提出了具体的内容挖掘过程。流程图如图5-1所示。

图5-1数据挖掘的工作流程

1. 信息收集

信息收集主要是依靠百度的全文搜索引擎来完成的。将与课题相关的论坛、博客、新闻评论等网页从大量网页中抽取出来，然后把这些网页信息保存到相应的数据库中，为接下来的信息预处理做好准备。

2. 信息预处理

信息预处理是将之前通过百度搜索引擎获取的网页信息作进一步的处理。

（1） 网页去噪

搜索引擎获取的是包括课题的所有网页，并不是所有的网页都是需要的，这就要将网页内容与课题内容计算相似性的方法来决定取舍，去除广告信息、导航条、调查问卷等无关网页信息。

（2） 网页排重

去噪完成之后，进行网页排重，主要目的是去除网页中主题内容一样的网页。在互联网中很多比较热门的信息会通过不同的形式进行转载，在不同的网站中都会出现。因此通过程序将重复冗余信息去除掉，完成网页净化的工作。

（3） 中文分词

中文分词是把之前得到的有用网页内容记性切分，分成一个一个单独、有意义的词。分

词后根据得到的词性标注将介词、助词、叹词、语气词、拟声词、标点符号、停用词去掉，得到该文档中的特征词。

（4） 特征提取

在中分分词的基础上，系统对多个特征词进行筛选，选取出高频特征词，并运用TF*IDF 型获取每个特征词的权重。

（5） 建立向量空间模型

Web 文档都是半结构化或无结构化，没有关系数据库中数据的结构化特性或者是只有有限的结构特性。因此采用了向量空间模型来表示Web 文档，将特征提取过程中得到的特征词及其对应权重运用向量空间表示出。

完成信息汇集处理后，所得信息将存入相关数据库，为其后的信息分析挖掘提供基础。

3、信息挖掘

经过上述的处理过程，可以获取Web 中的主要内容信息，用于后续的分析，如可以进行论坛发帖分类推荐，舆情信息发现以及用户喜好分析等方面的深入研究。对于电子商务方面，主要是通过对主题内容“电子商务”相关信息的搜索可以获取当前网民对电子商务发展过程中的哪些方面比较关注，发展过程中存在哪些问题以及当前电子商务发展的整体状况等内容，获取相关信息为后续的发展措施提供相关依据。

6 总结

通过对Web 数据挖掘技术在电子商务方面的应用研究，可以看出其作用还是很显著的。在当今这个“大数据”时代，数据挖掘工作给电子商务的管理决策者提供了强有力的决策支持。但是由于发展时间有限，针对电子商务方面的成熟系统的软件还较为缺乏，无法为电子商务企业提供很好的服务。因此，在数据挖掘成为趋势的时代，其将会得到很快发展，同时需要国家对其进行监管，使其沿着健康有序的方向发展，为电子商务的发展带来促进作用。

参考文献

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[6] 徐国虎, 孙凌, 许芳. 基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J]. 中南民族大学学报：自然科学版, 2013, 32(2): 100-105

数据挖掘技术在电子商务中的应用

数据挖掘技术在电子商务中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月20日

数据挖掘技术在电子商务中的应用 摘要：电子商务在现代商务活动中的作用正变得日趋重要，电子商务的广泛应用使企 业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业 分析出完成任务所需的关键因素。由此凸显出数据挖掘的重要。本文讨论了数据挖掘的 主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 关键词：数据挖掘；电子商务；路径分析；关联分析 1. 引言 随着Internet 的普及，电子商务的兴起，人们的商务理念正在改变，在人们访问、浏览、交易,电子商务企业更新产品信息的同时, Web网上产生了大量的数据，这些数据充斥着网络，充斥着电子商务企业，充斥着客户。企业只有从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为顾客提供更好的服务，才能吸引顾客和挽留顾客，提高自己的效益。如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务，这是目前电子商务急需解决的问题。 2.电子商务和数据挖掘简介 2.1 电子商务 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。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。 2.2 数据挖掘技术 数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。[1] 而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即Web 文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是

数据挖掘与电子商务

数据挖掘与电子商务 随着网络技术和数据库技术的成熟，传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。如何对网络上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导他们的商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 一、数据挖掘概述及方法 确切地说，数据挖掘( Data Mining )，又称数据库中的知识发现，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 关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的 是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如哪种产品最受欢迎、原因是什么、有多少回头客、哪些客户是最赚钱的客户、售后服务有哪些问题等知识。 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24C 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，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。 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。 二、据据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘能发现电子商务客 户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和

Web数据挖掘在电子商务中的应用

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数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

大数据挖掘商业案例

1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。

数据挖掘在电子商务上的应用

数据挖掘在电子商务中的应用 学号： 姓名： 班级： 摘要：随着数据挖掘技术的发展和电子商务的普及，将数据挖掘技术应用到电子商务中可 以解决电子商务中数据量庞大的问题，从而获得真正有价值的信息。通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用, 包括营销、电子商务系统规划和系统安全、客户关系管理以及网络广告方面的应用。 关键词：数据挖掘技术；电子商务；客户关系管理 引言：电子商务是网络时代的一种全新的商务模式，其由于Internet的迅速普及和发展而 引起了越来越多的学者关注，研究人员希望充分发挥电子商务优势，从而获取更大的经济效益。在电子商务中采用数据挖掘的方法和思想，帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来，从而更好地为电子商务网站的客户提供更方便的服务以及指导企业决策已经成为了当前研究的热点。数据挖掘是一种全新的信息技术，其是伴随着数据库技术的发展而出现的，其融合了统计学、人工智能以及数据库等众多学科内容，借助从大量的数据中挖掘出未知、有用和有效的信息，从而更好地为电子商务网站服务。随着计算机技术、因特网技术、通讯技术的发展推动着电子商务的迅速发展，电子商务过程产生大量的电子数据，通过运用数据挖掘技术可以发现和提取这些信息中隐含的未知的有价值的信息，形成知识。如何对这些数据进行分析和挖掘，以充分了解客户的喜好、购买模式，甚至是客户一时的冲动，进而设计出满足于不同客户群体需要的个性化网站，增加自己的竞争力，似乎已变得势在必行。若想在竞争中生存和获胜，你就得比你的竞争对手更了解客户。数据挖掘是从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。在网络时代，数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来。在对电子商务网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自两个方面: 一是客户的背景信息。这部分信息主要来自客户的登记表; 二是浏览者的点击流。这部分数据主要用于考察客户的行为表现。但是，有时客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。 一、数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性 电子商务就是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。电子商务由于应用了计算机网络技术，特别是因特网之后，以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。具体的优势主要有： ( 1) 服务不受时间的限制，一般可以实现的商务活动。( 2) 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。( 3) 大大降低了成本。首先可以免去高昂的房租，可减去旅行费用，

数据挖掘商业案例

金融行业应用 1.前言 随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。

web数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。在全球X围内，基于Internet的电子商务迅猛发展，促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据，并且将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润。利用Web数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。同时Internet是一个巨大、分布广

泛、全球性的信息资源储备库。随着上网人数的急剧增加，电子商务的蓬勃发展，各种基于互联网的商业Web站点也面临越来越激烈的竞争。Web包含了丰富和动态的超信息，以及Web页面的访问和使用信息，这也为数据挖掘提供了大量丰富的资源。[1][2] Web数据挖掘(Web Data Mining)是利用数据挖掘从Web文档及Web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。Web数据挖掘的主要目标就是从Web的访问记录中抽取用户感兴趣的模式，服务器中的访问日志，记录了关于用户访问和交互的信息，通过Web数据挖掘，就可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构，改进服务，开展有针对性的电子商务活动，以更好地满足客户的需求。 3 Web挖掘的过程和方法 3.1 Web挖掘的过程 电子商务中的Web挖掘过程一般由3个主要阶段组成：数据准备、挖掘操作、结果表达和解释。

(1)数据准备：这个阶段又可分成3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊准备，这个阶段又可分成为处理数据中的遗漏等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理X围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服数据挖掘工具的局限性。 (2)数据挖掘：这个阶段进行实际的挖掘操作，包括的要点有：决定如何产生假设；选择合适的工具；发掘知识的操作；证实发现的知识。 （3）结果表述和解释：根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分开来，并且通过决策支持工具提交给决策者。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复上述过程。 3.2 Web数据挖掘的方法 (1)协同过滤：协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。 (2)关联规则：关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。 (3)Web日志的聚类算法：聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。

数据挖掘经典案例

数据挖掘经典案例 当前，市场竞争异常激烈，各商家企业为了能在竞争中占据优势，费劲心思。使用过OLAP技术的企业都知道，OLAP技术能给企业带来新的生机和活力。OLAP技术把企业大量的数据变成了客户需要的信息，把这些信息变成了价值，提高了企业的产值和效益，增强了客户自身的竞争实力。 “啤酒与尿布”的故事家喻户晓，在IT界里，几乎是数据挖掘的代名词，那么各商家企业受了多少启发，数据挖掘又给他们带来了多少价值呢？ 客户需求 客户面对大量的信息，用OLAP进行多维分析。如：一个网上书店，用OLAP技术可以浏览到什么时间，那个类别的客户买了多少书等信息，如果想动态的获得深层次的信息，比如：哪些书籍可以打包推荐，哪些书籍可以在销售中关联推出等等，就要用到数据挖掘技术了。 当客户在使用OLAＰ技术进行数据的多维分析的时候，联想到“啤酒与尿布”的故事，客户不禁会有疑问，能不能通过数据挖掘来对数据进行深层次的分析呢，能不能将数据挖掘和OLAP结合起来进行分析呢？ SQL Server 2005 数据挖掘： SQL Server 2005的Data Mining是SQL Server2005分析服务（Analysis Services）中的一部分。数据挖掘通常被称为“从大型数据库提取有效、可信和可行信息的过程”。换言之，数据挖掘派生数据中存在的模式和趋势。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为挖掘模型。挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：预测销售额、向特定客户发送邮件、确定可能需要搭售的产品、查找客户将产品放入购物车的顺序序列。 Microsoft 决策树算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 神经网络算法 (SSAS)，可以预测离散属性，例如，预测目标邮件活动的收件人是否会购买某个产品。 Microsoft 决策树算法、Microsoft 时序算法可以预测连续属性，预测连续属性，例如，预测下一年的销量。 Microsoft 顺序分析和聚类分析算法预测顺序，例如，执行公司网站的点击流分析。 Microsoft 关联算法、Microsoft 决策树算法查找交易中的常见项的组，例如，使用市场篮分析来建议客户购买其他产品。 Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 顺序分析和聚类分析算法，查找相似项的组，例如，将人口统计数据分割为组以便更好地理解属性之间的关系。 巅峰之旅之案例一：网上书店关联销售 提出问题 网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向 摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。 关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。 数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。 数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象； 预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等； 转换：消减数据维数或降维； 数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法； 解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2： 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

小议电子商务中准确利用数据挖掘科技.pdf

1电子商务介绍 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。 在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。 在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。 电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。 3选择数据挖掘技术的两个重要依据 数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。 3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术 数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。 概念描述 概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如，将上一年销售增加10%的软

数据挖掘应用案例

网上书店关联销售 应用背景： 网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。但是这样还不足够，给众多网上书店的商家们提供一种非常好的促进销售量增长，吸引读者的方法，就是关联销售分析。这种方法就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在客户购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。这种措施的运用给他们带来了可观的效益。 这里介绍的关联销售并不是，根据网上书店的销售记录进行的比例统计，也区别于简单的概率分析统计，是用的关联规则算法。“啤酒和尿布”的故事足以证明了该算法的强大功能和产生的震撼效果。 那么，怎么来实现这样一个效果呢？ 解决步骤： 首先，通过数据源，也就是销售记录。这里做数据挖掘模型，要用到两张表，一张表是会员，用会员ID号来代替；另一张表是那个会员买了什么书。应用SQL Server 2005的Data Mining工具，建立数据挖掘模型。 具体步骤如下： 第一步：定义数据源。选取的为网上书店的销售记录数据源（最主要的是User表和Sales表）。 第二步：定义数据源视图。在此建立好数据挖掘中事例表和嵌套表，并定义两者之间的关系，定义User为事例表（Case Table），Sales为嵌套表（Nested Table）。 第三步：选取Microsoft Association Rules（关联规则）算法，建立挖掘模型。 第四步：设置算法参数，部署挖掘模型。 第五步、浏览察看挖掘模型。对于关联规则算法来说，三个查看的选项卡。 A：项集：“项集”选项卡显示被模型识别为经常发现一起出现的项集的列表。在这里指的是经过关联规则算法处理后，发现关联在一起的书籍的集合。

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用 摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。 关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言 随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍 数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 1）文本挖掘的定义 文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。 定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。 2 )文本挖掘的研究现状 国外对于文本挖掘的研究开展较早，50年代末，H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想于自动分类。1960年，Maron发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作。研究主要有围绕文本的挖掘模型、文本特征抽取与文本中间表示、文本挖掘算法（如关联规则抽取、语义关系挖掘、文本聚类与主题分析、趋势分析）、文本挖掘工具等，其中首次将KDD中的只是发现模型运用于KDT。 我国学术界正式引入文本挖掘的概念并开展针对中文的文本挖掘是从最近几年才开始的。从公开发表的有代表性的研究成果来看，目前我国文本挖掘研究还处于消化吸收国外相关的理论和技术与小规模实验阶段，还存在如下不足和问题： (1) 没有形成完整的适合中文信息处理的文本挖掘理论与技术框架。目前的中文文本挖掘研究只是在某些方面和某些狭窄的应用领域展开。在技术手段方面主要是借用国外针对英文语料的挖掘技术，没有针对汉语本身的特点，没有充分利用当前的中文信息处理与分析技术来构建针对中文文本的文本挖掘模型，限制了中文文本挖掘的进一步发展。 (2) 中文文本的特征提取与表示大多数采用“词袋”法，“词袋”法即提取文本高词频构成特征向量来表达文本特征。这样忽略了词在文本（句子）中担当的语法和语义角色，同样也忽略了词与词之间的顺序，致使大量有用信息丢失。而且用“词袋”法处理真实中文文本数据

电子商务中的数据挖掘

关于数据挖掘与电子商务[摘要] 电子商务正处在蓬勃发展的大好时期，它所产生的丰富的信息资源，为数据挖掘的应用开辟了广阔的应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中的应用，揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。 [关键词] 数据挖掘电子商务 目录 1.数据挖掘的简介 2.电子商务的简介 3.数据挖掘在电子商务的应用 4.在电子商务中数据挖掘的过程 5.电子商务中数据挖掘的技术与方法 6.数据挖掘在电子商务的应用方面遇到的问题 7.电子商务中挖掘信息的目标 8.结语 1. 数据挖掘的简介 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。或者说是从数据库中发现有用的知识(KDD)，并进行数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行等方面的学者和工程技术人员。数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。数据挖掘与传统的数据分析的不同是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和可实用3个特征 2. 电子商务的简介 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

数据挖掘中数据探索方法及应用

数据挖掘中数据探索方法及应用 摘要：随着科技的快速发展，大数据时代已经来临。面对大量的数据，为了从中提取到有用的信息，数据挖掘技术就应运而生。本文所要研究的数据探索，是数据挖掘过程中的重要组成部分，它既是数据预处理的前提，更是结论有效性的基础。本文借助spss软件，主要从数据质量分析和数据特征分析两个方面论述了数据探索的方法，并且通过实例演示了数据探索在解决实际数据问题中的作用。 关键词：数据挖掘；数据质量分析；数据特征分析；数据探索的应用 Abstract: With the rapid development of science and technology, the explosion of time data is ushered in. In order to extract useful information from a large number of data, data mining technology emerges. The data exploration we researched in this paper is an important part of data mining, which is the premise of data preprocessing and the basis of conclusion validity. With the help of SPSS software, we mainly from the two aspects of data quality analysis and data analysis discuss the data exploration methods. And we also demonstrate the role of data exploration in solving actual data problems. Key words:Data mining；Data quality analysis；Data analysis；Data exploration application