2018电子商务中Ｗｅｂ数据挖掘的应用研究
[摘要] 本文介绍了Web数据挖掘的概念及其分类，探讨了电子商务中Web数据挖掘的过程，重点研究了Web数据挖掘方法，从而有效提高电子商务企业的竞争力。[关键词] 电子商务 数据挖掘 Web挖掘
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链接信息，以及Web页面的访问和使用信息，这为数据挖掘提供了大量丰富的资源。
一、电子商务与Web数据挖掘
电子商务（E-Commerce）是以网络为平台，以现代信息技术为手段，以经济效益为中心的现代化商业运转模式，其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。无论EC企业采用B2B、B2C还是B2G电子商务模式，商品的采购者都需要通过Web方式与商品的供应商及其合作者之间建立信息流的交互，那么，一方面通过Web方式与购买者主动、方便、快捷的获得期望主题的信息；另一方面供应商与合作伙伴们如何通过他们的集成信息系统，运用知识把访问者、网上购买者的访问数据从潜在的、隐含的、事先不知的状态，经过提取、洗涤、加工变为潜力巨大的价值信息，从而提高企业的核心竞争力。
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，WWW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。
二、Web挖掘的分类
Web挖掘是从WWW上抽取知识的过程。它是从与WWW相关的资源和行为中抽取感兴趣的有用的模式和隐含信息。
1.Web内容挖掘
Web内容挖掘是对Web页面内容进行挖掘,是从大量的Web 数据中发现信息、抽取知识的过程。Web挖掘的数据源有：服务器数据、查询数据、在线市场数据、Web页面、Web页面的超级链接关系、客户登记信息等。
2.Web结构挖掘
Web结构挖掘是从WWW上的组织结构和链接关系中推导知识。由于超文本文档间的关联关系使得WWW不仅仅可以揭示文档中所包含的信息，同时也可以揭示文档间的关联关系所代表的信息。利用这些信息可以对页面进行排序，发现重要的页面。挖掘Web结构的目的是发现页面的结构和Web结构，在此基础上对页面进行分类和聚类，从而找到权威页面。
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