2018一种基于粗糙集的小型电子商务挖掘模型
［摘 要］ 已有的数据挖掘模型大多是针对大型商务网站设计的，本钱高，技术复杂，难于实现。本文针对为数众多的小型电子商务网站，将粗糙集与数据挖掘结合起来，建立了一个切实可行的参考模型，该模型能够有效地、自主地挖掘电子商务网站的运营状况和潜伏的经济规律，从而为小型电子商务运营者提供决策参考。［关键词］ 数据挖掘；粗糙集；小型电子商务
一、 引 言
数据挖掘应用于小型电子商务，可发现客户新的购买倾向，设计投资战略，在会计系统中探测未经认可的开支，增加销售业务等，其目标为揭示小型电子商务网站的运营状况以及潜伏的经济活动。然而，为数众多的中小电子商务网站由于自身规模小、贸易伙伴多、客户杂而多、产品周期短、可利用资金少等特点，很难实现针对大型商务网站设计的数据挖掘模型。故建立一个适合于小型电子商务网站的切实可行的数据挖掘模型非常必要。
通常, 一个简单的小型电子商务系统包括以下几个基本功能:
1. 客户注册。客户通过该功能提交相应的客户信息。客户一般可分为两类：普通客户和会员客户。他们享有不同的权限,通常会员客户将享受一些优惠的价格、被邀请参加一些网站举办的活动等。
2. 客户登录。主要进行客户身份认证，以确保是正当的客户。
3. 在线商品浏览。客户可了解商品的具体情况。商品陈列如现实中超市的货架一样。好的分类以及好的摆放次序都将影响销售业务。
4. 购物车。实现超市购物车的功能。客户一边浏览网站一边将欲购买的商品放进购物车。
5. 天生订单（购物单）。当客户选好商品后,系统按照客户购物车中的商品天生购物单。
6. 订单确认。网站按照订单，计算出本次购买的购买清单和总金额后，让客户确认是否真的购买。
7. 在线支付。当客户确认订单后,可通过信用卡在线支付,支付成功后系统天生一份永久订单，并提交给订单处理系统。
8. 成交确认。当客户成功实现支付后,站点向客户发送E-mail以确认交易成功。
以上是电子商务的基本功能，除此之外，更需要一个高效、安全的数据挖掘工具, 挖掘潜伏的、深层次的经济活动，为网站决策者提供各种分析数据和参考决策，如自动天生日报表、月报表等统计报表，以及客户行为变化、商品销售猜测等。
电子商务环境下，供给商、仓储物流伙伴、客户之间要进行物流、信息流和资金流等经济活动, 数据挖掘可对物流数据、信息流数据、资金流数据进行综合挖掘。
二、 基于粗糙集的小型电子商务挖掘模型
数据挖掘的一般过程包括：数据采集、数据清洗、挖掘算法确定、数据挖掘、模式解释及知识评价。从理论研究到应用实现，涉及的技术主要有分类技术、聚类技术、粗糙集技术、统计技术和关联规则技术等。
粗糙集技术是处理知识的有效方法，已在众多领域得到广泛的应用。这里，结合粗糙集，建立如图1所示的挖掘模型。从图1中看到，采用的主要技术是粗糙集技术。以下对其中的关键步骤作进一步的分析。
三、 小型电子商务网站的数据采集
数据采集是数据挖掘的基础。电子商务网站的数据分布在服务器端、代理端和客户端。理论上讲，应采集到所有三处的数据，才能得到最完整的数据。但在实际中，由于实际情况的限制，几乎是不可能实现的。具体分析如下：
1. 服务器端数据采集。在服务器端客户的行为可以被TCP/IP包监测器跟踪，以提取客户的请求信息。服务器主要以Web日志的形式记录客户每一次的网页请求信息。主要包括：客户标识、远程IP、请求日期和时间等，并且可以记录COOKIES和查询参数来描述各个不同客户的行为。其优点是：能够实时采集数据；来自不同服务器的数据能被整合到唯一的日志中。
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