第六章 电子商务基础技术4、5课件

第六章电子商务基础技术计算机网络无线通信网络

安全技术数据库技术智能agent技术

第六章电子商务基础技术4、5第四节数据库技术一、动态页面与数据处理所谓动态页面是指用户浏览器向服务器发出请求，Web服务器接到请求后，在服务器端调用后台程序进行相应处理，并将处理的结果以HTML形式传回用户浏览器显示处理结果的页面。由于浏览器端显示的页面是根据服务器后台程序运行结果“动态”产生的，故称为动态页面技术，这里的“动态”是针对页面信息内容而言的Web服务器要与数据库服务器进行交互，必须通过中间件才能实现，这里的中间件就包括动态页面技术。常用的动态页面技术有CGI、ASP、PHP、JSP、Perl等。公共网关接口(CommonGatewayInterface，CGI)为HTTP服务器定义了一种与外部应用程序共享信息的方法。它通过浏览器端的表单，向服务器端的CGI程序发出请求，并经过处理后再返回到浏览器端，实现信息的交互。第六章电子商务基础技术4、5一、动态页面与数据处理（2）PHP(PHPHypertextPreprocessor)意思是“纯文本预处理器”，是一种类似于ASP可嵌入HTML的CGI编程语言，它混合了C、Java、Perl以及PHP式的新语法，可以比传统CGI更快速地执行动态网页。PHP的源代码是完全公开的，任何人均可免费使用并进行源码改写，使用者还可以通过PHP的站点、邮件列表等方式获得支持。JSP它继承了标准Java跨平台的特性，JSP允许网页设计人员利用JavaScript这类简单的脚本语言，产生各种动态的网页内容，而且JSP在功能上比ASP更有弹性，也更开放。WWW站点上的信息是随时间动态变化的，一方面，信息内容的增删改需要及时地反映到WWW页面中。另一方面，站点的页面组织结构可能发生改变，这也要及时反映到站点页面的目录层次结构中。第六章电子商务基础技术4、5一、动态页面与数据处理（3）动态页面基本原理

浏览器InternetWeb服务器务器中间件数据库HTMLEDI通信网络HTML数据描述语言与SQL有区别，数据库不能直接接收它第六章电子商务基础技术4、5二、数据库连接方法：开放数据库连接（1）开放数据库连接(OpenDataBaseConnectivity，ODBC)是微软公司开发的一个标准数据库接口，通过ODBC，能够将Web服务器和各种数据库服务器相连，使应用程序能够按照相同的方式访问各种不同结构的数据库ODBC基于SQL，能够提供最大限度的互操作性，在Web数据库系统中使用ODBC接口的优势就使前台动态网页程序有很好的数据库兼容性，即使升级和更换数据库系统也不需要修改程序。ODBC的灵活性主要表现在以下几个方面：应用程序不会受制于某种专用的应用程序设计接口。SQL语句以源代码的方式直接嵌入在应用程序中。应用程序可以以自己的格式接收和发送数据。ODBC的设计完全和ISOCall-LevelInterface兼容。现在的ODBC数据库驱动程序支持数十家公司的数据库产品。第六章电子商务基础技术4、5二、数据库连接方法：开放数据库连接（2）要使Web系统能够使用数据库，必须在ODBC管理器中进行适当的设置，建立起数据库与Web系统的连接首先，需要在ODBC管理器中安装数据库系统的ODBC驱动程序，使ODBC管理器能够对数据库进行管理。一般而言，ODBC驱动程序在数据库系统安装过程中会自动添加到系统中，如果没有安装，可以在数据库安装盘内找到相应的安装包。安装完ODBC驱动程序后，在ODBC管理器的驱动程序列表中会显示该数据库系统的驱动程序（图在下页），然后，就开始设置系统的数据源名(DataSourceName，DSN)。在利用ODBC建立数据库连接的Web系统中，Web系统是通过DSN来识别和连接数据库的。ODBC数据源分为以下3类：用户数据源、系统数据源、文件数据源。在ODBC管理器中添加新的数据源后，就可以在Web系统的开发过程中直接使用该数据库源实现与数据库系统的连接和访问。在Web数据库系统中，需要使用“系统数据源”方式，这样Web服务器才能访问到数据库系统。第六章电子商务基础技术4、5二、数据库连接方法：开放数据库连接（3）第六章电子商务基础技术4、5二、数据库连接方法：直接数据库连接

所谓直接数据库连接是指应用程序不通过ODBC或其他数据库接口(如JDBC)，而是直接与数据库系统连接。直接连接的优势在于应用系统与数据库系统直接交换数据和控制命令，可以提高系统的运行速度和效率。另一方面，直接连接可以充分利用数据库系统的特点和运行特色，可以使用特定的功能，而使用ODBC往往就只能执行标准的SQL语言。在各种动态网页开发系统中，除提供对ODBC支持的函数库外，还提供了许多针对常用数据库系统的开发函数库。当然，如果利用直接数据库连接，就必须牺牲动态网页程序对数据库的兼容性。由于不同程序对数据库系统的访问采用不同的函数库，因此改变数据库系统就会导致程序不能访问新的数据库系统，必须重新改写程序。所以，在动态网页程序中采用何种方式访问数据库系统必须仔细考虑。如果暂时无法决定，还是采用ODBC方式比较可靠。第六章电子商务基础技术4、5三、数据仓库与数据挖掘：数据仓库技术

（1）数据仓库是一种用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层。它从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换、聚集为针对决策目标的数据集。W．H．Inmon对数据仓库的定义是：数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。主题是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等。面向主题是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按主题来提供信息集成的是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简单拼凑与汇总，而是经过系统地加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。随时间变化是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时间点的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。信息本身相对稳定是指数据一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。第六章电子商务基础技术4、5三、数据仓库与数据挖掘：数据仓库技术（2）数据仓库组织和管理数据的方法与普通数据库不同。主要表现在三个方面：（1）它依据决策要求，只从数据库中抽取那些需要的数据，并进行一定的处理。（2）数据仓库是多维的，即数据仓库的数据的组织方式有多层的行和列。（3）它支持决策处理，不同于普通的事务处理。数据仓库需要以下数据库技术的支持：(1)并行数据库技术。数据仓库中的数据量很大，一般要达到GB级，有的甚至要到TB级。对于处理如此大规模的数据，使用并行技术对提高运行效率是很有帮助的。(2)高性能的数据库服务器。传统数据库应用是操作型的，而数据仓库的应用是分析型的，它需要有高性能的数据库服务器配合工作，对DBMS核心的性能也有很高的要求。(3)数据库互操作技术。数据仓库的数据来源多种多样，可能来自数据库，也可能来自文件系统。即使都来自数据库，这些数据库也往往是异构的。为了从这些异构数据源中定期抽取、转换和集成所需要的数据存入库中，异构数据库之间的互操作技术是必需的。第六章电子商务基础技术4、5三、数据仓库与数据挖掘：数据分析与知识发现

（1）特定查询(ad-hocquery)是为完成某个特定目标的查询，一般周期性的报表不提供这些数据。查询结果直接返回给决策者，查询系统要有足够的智能理解用户的真正需求。可以菜单驱动，或使用SQL，或使用案例查询等。联机分析处理查询联机分析处理(Onlineanalyticalprocessing,OLAP)是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式的存取，对数据进行多层次、多阶段的分析处理，以获得高度归纳的分析结果。联机分析处理是一种自上而下、不断深入的分析工具，在用户提出问题或假设之后，它负责提取出关于此问题的详细信息，并以一种比较直观的方式呈现给用户。联机分析处理要求按多维方式组织企业的数据，传统的关系数据库难以胜任。为此，人们提出了多维数据库的概念。

第六章电子商务基础技术4、5三、数据仓库与数据挖掘：数据分析与知识发现

（2）目前，联机分析处理的工具可分为两大类，一类是基于多维数据库的，另一类是基于关系数据库的。两者的相同点是基本数据源仍是数据库和数据仓库，都是基于关系数据模型的，都向用户显示多维数据视图；不同点在于，前者是把分析所需的数据从数据仓库中抽取出来，物理地组织成多维数据库，而后者则是利用关系表来模拟多维数据，并不是物理地生成多维数据库。OLAP使用的主要手段是复杂查询，涉及的数据量较大，数据关系复杂。具体的任务是分析企业各类数据间的关系(如销售、产品、地区、渠道等)，并按期对数据汇总(如年季月汇总销量、预算、成本)；其目标是通过这些关系的分析寻求某些模式、趋势、例外等。第六章电子商务基础技术4、5三、数据仓库与数据挖掘：数据分析与知识发现

（3）知识发现与数据挖掘技术知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)是从大量的数据库中发现有效的、新奇的、有潜在应用价值且最终能被理解的模式的过程。知识发现主要依赖三项技术：海量数据收集技术；强大的计算能力；数据挖掘算法。数据挖掘(datamining)是从大量数据中发现事先未知的模式的过程。KDD和数据挖掘的概念常常被混用。从数据库的角度看，数据挖掘就是这样一个过程，它从数据库的数据中识别出有效的、新颖的、具有潜在效用的并最终可理解的信息(如规则、约束等)的非平凡过程。非平凡是一个数学概念，即数据挖掘既不是把数据全部袖取，也不是一点儿也不抽取，而是抽取出隐含的、未知的和可能有用的信息。从决策支持的角度看，数据挖掘是一种决策支持的过程，主要基于人工智能、机器学习、统计学和数据库技术等多种技术，能高度自动地分析企业原有的数据，进行归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略，从而减少风险，辅助做出正确的决策。它是提高商业和科学决策过程中的质量和效率的一种新方法。第六章电子商务基础技术4、5三、数据仓库与数据挖掘：数据分析与知识发现

（4）数据挖掘可以帮助用户进行趋势和行为的自动预测、自动发现预先未知的模式等。数据挖掘的输出结果有：关联规则：某个时间出现的事件间的关系；序列模式：经过某个周期后的数据与此前数据的关系；分类：定义某一类对象的特征，什么特征的客户愿意在线购物；聚类：一组在数据挖掘前未知的、具有相似特征的对象；预测：根据存在于大数据集内的模式预测未来值，如市场需求预测。数据挖掘的主要应用有：零售业及销售分布。预测销量，确定库存水平、制定分销计划。银行业。如坏账水平预测、信用卡欺诈、新用户信用卡使用。制造业及产量。控制优化生产能力的主要因素、机械故障预测等。经纪人及安全交易：债券价格、股票价格。其他：保险、计算机软硬件、公共安全、航空公司、医疗卫生、广播第六章电子商务基础技术4、5第六章电子商务基础技术计算机网络无线通信网络

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第六章电子商务基础技术4、5第五节智能agent技术一、智能agent基本概念智能代理(Intelligentagents)是一种新的软件系统开发范例，广泛应用于不同的领域。智能agent是指具有以下特征的硬件或软件计算机系统：自主性：智能agent不需要人或其他对象直接干预而运行社会性：智能agent可以通过agent通信语言与人或其他agent交互；反应性：agent可以感知其环境并能做出即时的、正确的响应；前摄性：agent并不只是简单地响应环境，它还能采取指向目标的主动行为。电子商务有许多复杂的任务，如安全、信任、声誉、法律、支付机制、广告宣传、在线目录、中介、多媒体购物体验、后台管理等，这些任务都可以借助智能agent完成第六章电子商务基础技术4、5二、智能Agent分类（1）Russell和Norvig提出了一个agent体系结构的分类简单反应型agent。该类agent是最简单的一种，根据“条件-行动”规则，agent感知到当前的环境条件就采取对应的行动，它没有任何记忆功能。基于模型的反应型agent。当agent不能感知整个环境时，基于模型的反应agent可跟踪它当前不能观察到的部分环境。为此，在其内部有一个环境描述，即“现实模型”来帮助agent猜测环境的演变、agent行动对环境的影响。与简单反应型agent相似，它也是根据“条件-行动”规则选择行动，但它的条件仅依赖于“现实模型”，而不是根据对环境的即时感知。基于模型和目标的agent。由于“现实模型”的当前状态不足以支持行动的有效选择，因此需要有一个描述期望状态的目标信息给予引导。模型详细描述了agent执行某个行动会导致的结果，需要付出的代价。在此模型支持下，根据预测，选择执行相应的行动即可达到最终目标。第六章电子商务基础技术4、5二、智能Agent分类（2）基于效用的agent。目标只能将期望状态与不期望状态区别开来，但缺少更进一步的细节，如达到期望状态的速度、代价、安全性等。因此为了改善agent行为的质量，为agent提供一个效用函数将模型中的状态映射成agent的幸福指数。相较于基于目标的agent，基于效用的agent不是为了达到目标来选择行动，而是根据是否增加效用来选择行动。虽然两者最终都是为了实现目标，但基于效用的agent更强调如何最有效地实现目标，即不仅要实现目标，而且要选择一条最优路径实现目标。学习型agent。学习型agent强调对未知环境的适应能力，并不断地完善自身的行为。学习型agent应用反馈机制：即根据过去的行为效果来改进未来的行动，优化其行为，使效用最大化。第六章电子商务基础技术4、5三、智能Agent在电子商务中的应用（1）信息agent：WWW是互联网上最重要、最大的信息来源。由于WWW上的WEB页面数量庞大、结构得杂，给访问者的直接使用造成了困难。信息Agent可根据访问者的需求先对WWW上的WEB信息进行抽取、识别、分析处理，最后将结果提供给访问者智能交易agent：可根据消费者设定的选择准则自动访问不同的网站，并对所搜索的产品信息进行评估、比较、匹配，并不断返回匹配结果。agent在进行商品匹配时还可能借鉴相似客户的购买偏好。同时它还能帮助消费者决定从谁那里购买，根据消费者的选择准则，如价格、信誉、可用性、配送时间等对所有可替代的商家进行比较、评估、选择。在此过程中消费者可随时中断agent的工作，也可修改原有指令或发送新的指令，直到交易结束。第六章电子商务基础技术4、5三、智能Agent在电子商务中的应用（2）站点