2018浅议面向电子商务的Ｗｅｂ日志挖掘系统

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[摘 要]先容了Web挖掘模式在电子商务中的四大应用方向，建立面向电子商务的Web挖掘应用系统模型，并提出一种改进站点设计的算法，实践证实，通过该方法可以改进网站的设计和布局，方便用户访问站点，为用户提供方便、快捷的服务，实现为客户的个性化服务。
　　[关键词]Web挖掘 电子商务 个性化服务
　　　
　　电子商务是指个人或企业通过国际互联网，采用数字化方式进行商务数据交换和开展商务活动。目前，电子商务正在企业和商贸领域占据着越来越多的市场份额，网络信息挖掘主要用于对商品的市场定位和消费分析，以辅助制定市场策略，分析购物模式，猜测销售行情改进站点设计和进步站点效率。向特定的客户推荐有关的商品。网络信息挖掘可以提供不同用户的特定信息，有的放矢地传播网络广告。利用网络数据挖掘技术建立客户关系治理系统，可以极大地提升企业的竞争上风。
　　
　　一、Web挖掘模式的应用
　　
　　（一）发现潜伏客户。对一个电子商务网站来说，了解、关注在册客户群体非常重要，但从众多的访问者中发现潜伏客户群体也同样非常关键。假如发现某些客户为潜伏客户群体,就可以对这类客户实施一定的策略，使他们尽快成为在册客户群体。对一个电子商务网站来说，也许就意味着订单数的增多、效益的增加。通过利用WEB挖掘的分类技术先对历史数据进行挖掘，可以有效的发现潜伏客户。
　　（二）延长客户的驻留时间。对客户来说，传统客户与销售商之间的空间间隔在电子商务中已经不存在了，Internet上每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，这对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该了解客户的浏览行为，知道客户的爱好及需求所在，动态地调整Web页面，以满足客户的需要。通过运用数据挖掘中的序列模式发现技术对客户访问信息的挖掘，就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的爱好及需求。
　　（三）改进站点设计。站点上页面内容的安排就如超级市场中物品在货架上的摆设一样，把具有一定支持度和信任度的相关联物品摆放在一起有助于销售，利用关联规则发现可以针对客户动态调整站点的结构，使客户访问的有关联的文件间的链接能够比较直接，让客户更轻易访问到想访问的页面。
　　（四）针对不同客户提供个性化产品。商家可以对客户登记注册记录中和Web日志进行挖掘，从而获知访问者的个人爱好，更加充分地了解客户地需要，根据各个细分市场，甚至是每一个顾客的独特需求提供个性化产品，有利于进步客户的满足度。
　　综上所说，Web挖掘技术推动了个性化推荐，使站点浏览者变为购买者，增加交叉销售和提升销售，每一次购买都增加客户的忠诚度。
　　
　　二、面向电子商务的Web挖掘应用系统模型
　　
　　当用户访问Web服务器时，Web服务器会自动建立访问日志信息。随着WWW技术的快速发展和时间的积累，Web服务器中Web日志文件将越来越大，基于Web的电子商务服务器将保存大量的Web访问日志记录。如何对这些大量的Web日志记录进行自动分析清理存储并从中发现有用的、重要的知识，包括模式、规则和可视化结构等是目前Web日志挖掘的主要任务。
　　面向电子商务的Web挖掘系统模型包括数据采集、数据处理、数据存储、模式发现、模式分析利用及客户6个层次，见图1。
　　数据采集层所采集的数据对象为Web服务器日志、客户登记信息和交易数据库等。Web服务器日志是客户访问所产生的服务器日志数据。客户登记信息必须和访问日志集成，以进步数据挖掘的正确度。交易数据库存储用户在商务网站上购买商品的信息，其内容随数据库结构的不同而有所不同，一般包括：用户名、时间、商品ID、采购数目及价格等。
　　数据处理层实现对数据采集层所采集的源数据进行处理，包括日志文件的处理和数据仓库的建立。日志文件处理得好坏直接影响挖掘算法产生的结果，其处理过程是保证Web挖掘质量的关键。经过处理后的数据由数据存储层进行保存和治理。