浅谈数据挖掘在电子商务中的应用经济论文

1、浅谈数据挖掘在电子商务中的应用经济论文摘要：在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数 据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘， 有效了解客户的购买欲 望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电 子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用， 从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。关键词：数据挖掘电子商务数据源 一、电子商务中数据挖掘的数据源1. 服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相 应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为 Ser-vicelogs 、Errorlogs 、Cookielogs 。其中 Servicelogs

2、 文件格 式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。 标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。 标准组合日 志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令， 如版本号， 会话监 控开始和结束的日期等。在日志文件中， Cookielogs 日志文件是很 重要的日志文件， 是服务器为了自动追踪网站访问者， 为单个客户浏 览器生成日志 1 。2. 客户登记信息客户登记信息是指客户通过 WebM输入的、并提交给服务器的 相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以 提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。3.w

3、eb 页面的超级链接辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的请求信息。此 部分数据主要浏览者的点击流， 用于考察用户的行为表现。 网络底层 信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、 目标主机、 服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据， 然后进行进一步的 处理，如关键字的搜索等， 最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数 据接受程序存储到数据库中进行分析统计。二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积 累、仔细分析， 再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的 目的，而这些服务主要有以下几种。1. 改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户 与销售商之间的

4、空间距离在电子商务中已经不存在了，在 Inter 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， 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， 就应该对客户的访问信息进行挖掘， 通过挖掘就能知道客户的浏览行为， 从而了解客户的兴趣及需求所在， 并根据需求动态地调整页面， 向客户展示一个特殊的页面， 提供特有 的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。2. 发现潜在客户在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Inter 上找到未来的潜在客户。 获得这些潜在的客户通常的市场策略是： 先 对已经存在

5、的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在Web上 的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述， 从而对这个新客户进行正确的归类。 然后从它所属类判断这个新客户 是否为潜在的购买者， 决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对 待。客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示 Wet页面，页面 的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以 把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。3. 个性化服务 根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是 许多互联网应用， 尤其是互联网信息服务或电子商务

6、（网站） 所追求的 目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐， 对许多 应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目 标的方式。通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优 化电子商务网站的经营模式。 通过把所掌握的大量客户分成不同的类， 对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度， 从而保住老客 户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组， 提取组中客户的共同 特征，从而实现客户的聚类， 这可以帮助电子商务企业更好地了解客 户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他 们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量， 提高营

7、销效果。例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘 宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过”类似的信息， 这就是个性化服务的代表。4. 交易评价 现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评 价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交 易历史及其评价进行记录。 在声誉效应的影响下， 卖家也更加重视买 家的交易满意度， 并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量 的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括 中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷， 这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果， 这些问题的解决对卖 家的经营具有重要的指导价值。总结 数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用 前景和巨大的现实意义。 借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台， 增加企业的经营业绩， 拓宽