Web数据挖掘在农业电子商务中的应用

1、 计算机与现代化2009年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA 总第161期文章编号:100622475(2009 0120133203收稿日期:2008201217基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划 (2006AA10Z271作者简介:杨毅超(19792 , 男, 湖南常德人, 湖南农业大学信息科学技术学院讲师, 硕士, 研究方向:电子商务。W eb 数据挖掘在农业电子商务中的应用杨毅超1, 黄璜2(1. 湖南农业大学信息科学技术学院, 湖南长沙410128; 2. 湖南农业大学农学院, 湖南长沙410128摘要:电子商务是一种新型的现代商务模式,

2、 如何将W eb 挖掘应用于农业电子商务, , 成为农产品企业关注的问题。本文介绍了W eb 挖掘的概念和分类, 阐述了W eb , 讨论了W eb 挖掘在农业电子商务中的典型应用。关键词:Web 挖掘; 农业; 电子商务; 数据挖掘中图分类号:TP311. 1文献标识码:AW eb Da Its ca ti on i n Agr i cultura l E 2comm erceY ANG Yi 2chao 1, HUANG Huang 2(1. College of I nf or mati on Science and Technol ogy, HNAU, Changsha 410128,

3、 China;2. College of Agr onomy, HNAU, Changsha 410128, China Abstract:Electr onic commerce is a new business mode . App lying W eb data m ining t o agricultural electr onic commerce has be 2 come a hot issue . This paper intr oducesW eb m ining, exp lains its m ining method and p r ocess, and sets f

4、orth its typ ical app lica 2 ti on in agricultural electr onic commerce .Key words:W eb m ining; agriculture; electr onic commerce; data 2m ining0引言随着互联网的高速发展, 农业产业化和信息化力度加大, 农业电子商务逐步开展。面对大量的商品交易信息, 找出用户感兴趣的信息加以组织和利用, 加强农产品企业和客户关系的管理, 提高客户满意度,改善企业与客户的关系, 加大农产品生产企业管理的集约化与现代化, 成为农业电子商务发展必须要解决的问题。对于企业而

5、言, W eb 数据挖掘有助于发现业务发展的趋势, 帮助企业做出正确的决策, 使企业处于更有利的竞争位置。1W eb 挖掘的概念和分类1. 1W eb 挖掘的概念W eb 挖掘就是从W eb 文档和W eb 活动中发现、抽取潜在的有用模式和隐藏的信息。具体来说它是以挖掘有用信息为目标, 以数据挖掘、文档挖掘、多媒体挖掘为基础, 并综合运用计算机网络、数据库与数据仓库、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等技术和传统的数据挖掘有机结合的一门学科。与传统的数据和数据仓库相比, W eb 上的信息是非结构化或半结构化的, 并且容易造成混淆; 从数据库研究的角度出发, W eb 网站的信息也可以看

6、作是一个更大的、复杂程度更高的数据库。1. 2W eb 挖掘技术的分类一般而言, W eb 挖掘可分为三类:W eb 内容挖掘、W eb 结构挖掘和W eb 使用挖掘。图l 给出了W eb 挖掘的分类 。图1W eb 挖掘的分类134计算机与现代化2009年第1期(1 W eb 内容挖掘又可以分为W eb 页面内容挖掘和搜索结果挖掘。页面内容挖掘指的是对W eb 页面上的数据进行挖掘。而搜索结果挖掘则指的是以搜索引擎为基础, 对已搜索的结果所进行的挖掘, 以得到更精确的信息。(2 W eb 结构挖掘是从WWW 的组织结构和链接关系中推导知识。W eb 结构挖掘的目的是通过聚类和分析网页的链接,

7、 发现网页的结构和有用的模式以找出对决策者有用的页面。(3 W eb 使用挖掘是对用户访问服务器时留下的信息进行挖掘的过程。在WWW 中保存了访问日志, 分析这些数据可以帮助理解用户的行为, 从而改善站点结构或为用户提供个性化的服务。2电子商务中W eb 电子商务中的W 的阶段组成:。(1 数据准备。这个阶段又可进一步分成三个子步骤:数据集成、数据选择和数据预处理。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; 数据选择目的是辨别出需要分析的数据集合, 缩小处理范围, 提高数据挖掘的质量; 数据预处理是为了克服目前数据挖掘工具的局限性, 对数据进行初步准备和筛选。(2 数据操作。这个

8、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; 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。图2给出了W eb 数据挖掘原理图。 图2W eb 数据挖掘原理图3W eb 挖掘在农业电子商务中的应用互联网技术的应用, 给我国的农产品流通注入了新的生机和活力。从传统模式下的农产品手对手交易到通过对各种资源的整合, 利用先进、便捷的技术搭建农业信息

9、应用平台, 在网络上实施农产品的交易, 对改善我国的农业价值链和提高农业竞争力有着极大的促进作用。W eb W , 将促进农产品生产企、农产品资源的重组与优化。通过W eb 数据挖掘, 能快速地从海量交易信息中提取农产品销售信息分析结果, 使企业准确地把握市场动态, 极大地提高农产品企业对市场变化的响应能力和创新能力。运用W eb 数据挖掘技术, 还能极大地提高农业企业对农业生产控制、农产品加工制造和农业资源管理的能力, 使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源, 合理协调企业内外部资源的关系, 产生最佳的经济效益。3. 2W eb 数据挖掘在农业客户关系管理中的应用客户关系管理是一种

10、以客户为中心的经营策略, 它通过现代信息技术, 充分利用客户信息, 挖掘有用的商业知识, 指导企业的产品开发、市场营销和管理决策, 提高企业的市场竞争能力。基于W eb 数据挖掘技术, 农业企业将最大限度地利用客户资源, 开展客户行为的分析与预测, 对客户进行分类, 这样有助于客户盈利能力分析, 寻找潜在的有价值的客户, 开展个性化服务, 提高客户的满意度和忠诚度, 使企业与客户的关系及企业利润得到最优。3. 3W eb 数据挖掘在农产品信用评估中的应用低劣的信用状况是影响商业秩序的突出问题, 已经引起世人的广泛关注。利用W eb 数据挖掘技术可以对农产品企业经营进行跟踪, 开展企业的资产评估

11、、利润收益分析和发展潜力预测以构建完善的安全保障体系。4在农业电子商务中进行W eb 数据挖掘的方法根据农产品电子商务交易平台中产品关联性强、农产品特性区别较大和用户个性化服务需求较高的特点, 采用W eb 挖掘数据方法主要有以下5种:(1 路径分析:它可以被用于判定在一个W eb 站点中最 2009年第1期杨毅超等:Web 数据挖掘在农业电子商务中的应用135频繁访问的路径和其它有关路径的信息。通过路径分析, 可以改进页面及网站结构的设计。(2 关联规则的发现:关联规则就是为了发现事物之间的联系和规则。进行W eb 上的数据挖掘, 构建关联模型, 可以更好地组织站点, 减少用户过滤信息的负担

12、。(3 序列模型的发现:序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后或因果关系就是在时间有序的事务集中, 找到那些项目关联的内部事务模式。发现序列模式能够便于农业电子商务的组织者预测客户的访问模式, 对客户提供个性化的服务。(4 分类规则的发现:数据分类是基于数据的某些属性的值进行的。数据分类方法很多, 最为典型的是基于决策树的分类方法。它是从实际数据中构造决策树,的学习方法。得到分类后,开商务活动,(5的记录, , , 并用显式或隐式的方法描述不同的类别。在农业电子商务中可以通过聚类具有相似浏览行为的客户, 使管理员更多地了解客户, 提供更适合、使客户更满意的服务。5结束语电子商务正在企业和商贸

13、领域占据着越来越多的市场份额,W eb 挖掘支持网络应用, 具有很强的平台适用性和可移植性。W eb 数据挖掘作为电子商务成功的重要因素也必将帮助农产品商家更有效地获得和保留客户, 根据数据挖掘结果, 调整农产品的生产策略, 促进农业电子商务的更快更好的发展。 参考文献:1邱均平, 黄晓斌. 网络数据分析M.北京:北京大学出版社, 2004.2朱明. 数据挖掘M.合肥:中国科学技术大学出版社, 2002.3涂乘胜, 鲁明羽, 陆玉昌. W eb 挖掘研究综述J .计算机工程与应用, 2003, 39(10 :90293.4Han J ia wei, Ka mber M icheline . 数

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