李霈岳

摘 要 電子商務(wù)的迅猛發(fā)展也隨之產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，本文對(duì)電子商務(wù)和Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念進(jìn)行介紹；并主要針對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中應(yīng)用的手段和技術(shù)進(jìn)行了探討研究，同時(shí)也對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)發(fā)展的重要性進(jìn)行分析，希望能夠給相關(guān)研究人員帶來一定價(jià)值的參考。

關(guān)鍵詞 Web數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 應(yīng)用

一、引言

目前，中國電子商務(wù)正在蓬勃發(fā)展，以淘寶/天貓、京東等為代表的各類電子商務(wù)平臺(tái)不斷涌現(xiàn)，同時(shí)使數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)。在這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著許多潛藏著待未挖掘的有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)的發(fā)現(xiàn)，在電子商務(wù)積累下的數(shù)據(jù)中進(jìn)行基于Web的數(shù)據(jù)挖掘，可以在海量信息中找到針對(duì)性的用戶有效的信息，這對(duì)于現(xiàn)代企業(yè)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)

（一）電子商務(wù)Web數(shù)據(jù)挖掘

1.電子商務(wù)的相關(guān)概念。電子商務(wù)是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展下的產(chǎn)物，它是一種新型的商業(yè)運(yùn)營模式。在開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，買家與賣家可以在不見面的情況下在因特網(wǎng)中進(jìn)行選擇商品、支付商品等商品交易活動(dòng)。

目前，電子商務(wù)按照交易對(duì)象可以大致分為四種：

第一，B2C（Business to Customer）：即企業(yè)與消費(fèi)者之間產(chǎn)生的電子商務(wù)活動(dòng)，由消費(fèi)者直接在因特網(wǎng)中進(jìn)行商品交易活動(dòng)。第二，B2B（Business to Business）：即企業(yè)之間的商務(wù)活動(dòng)。企業(yè)可以在因特網(wǎng)中尋找合適的合作伙伴進(jìn)行交易活動(dòng)。第三，C2C（Consumer to Consumer）：即消費(fèi)者之間的電子商務(wù)活動(dòng)。消費(fèi)者可以以散戶形式在電子商務(wù)平臺(tái)中進(jìn)行銷售活動(dòng)，例如阿里巴巴平臺(tái)下的咸魚。第四，C2B（customer to business）：由消費(fèi)者對(duì)企業(yè)之間的商務(wù)活動(dòng)。對(duì)同一消費(fèi)品為目標(biāo)的消費(fèi)者可以以團(tuán)隊(duì)形式向企業(yè)發(fā)起采購，產(chǎn)生精準(zhǔn)訂單并生產(chǎn)商品，但是目前這一模式尚未成熟。

2.中國電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀。目前，中國的電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展迅猛，產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速擴(kuò)展，這也伴隨著電子商務(wù)信息、交易和技術(shù)等服務(wù)的企業(yè)不斷涌現(xiàn)。同時(shí)我國政府出臺(tái)了《國務(wù)院關(guān)于大力發(fā)展電子商務(wù)加快培育經(jīng)濟(jì)新動(dòng)力的意見》、《關(guān)于促進(jìn)跨境電子商務(wù)健康快速發(fā)展的指導(dǎo)意見》等文件以推進(jìn)B2B、B2C、C2C、C2B、移動(dòng)電子商務(wù)的發(fā)展。

根據(jù)中國據(jù)中國電子商務(wù)研究中心（100EC.CN）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，2016年中國電子商務(wù)市場(chǎng)交易規(guī)模20.2萬億元，增長(zhǎng)23.6%。其中網(wǎng)絡(luò)購物增長(zhǎng)23.9%，本地生活O2O增長(zhǎng)28.2%。龐大的交易量隨之產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，在這其中蘊(yùn)藏著很多人們未知的有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息知識(shí)等待我們?nèi)ネ诰颉?/p>

3.電子商務(wù)和Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)系。在電子商務(wù)大數(shù)據(jù)的時(shí)代，信息的數(shù)據(jù)量異常龐大，以TB為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求，現(xiàn)在已逐漸發(fā)展到以ZB、YB進(jìn)行衡量。然而如何在Web中提取出有用的信息，又如何將海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析轉(zhuǎn)化為有用信息進(jìn)行應(yīng)用，為客戶提供個(gè)性化服務(wù)以及有效的問題分析報(bào)告呢？

Web數(shù)據(jù)挖掘（WebMining）是在Web中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它是WWW技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合，在數(shù)據(jù)庫以及用戶行為的背后建立一系列聯(lián)系，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和千萬用戶相連，為用戶進(jìn)行畫像。具體過程是：通過用戶訪問Web服務(wù)器留下的日志文件，商品信息，查找信息，購買信息等進(jìn)行挖掘，從大量的Web信息中獲取有用的信息數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化分析和模型化處理，為企業(yè)的營銷決策、經(jīng)營管理、市場(chǎng)預(yù)測(cè)和發(fā)展規(guī)劃提供有力的支撐，為尋找隱含商機(jī)和新型商業(yè)模式提供可靠依據(jù)。[1]

（二）Web數(shù)據(jù)挖掘的分類

目前，Web數(shù)據(jù)分為三種類型：HTML標(biāo)記的Web文檔數(shù)據(jù)，Web文檔內(nèi)連接的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及用戶訪問的數(shù)據(jù)。根據(jù)Web數(shù)據(jù)的種類我們將數(shù)據(jù)挖掘也分為三類：

1.Web內(nèi)容挖掘（Web Content Mining）：即從多方用戶對(duì)Web訪問頁面中獲取有效信息，獲取潛在知識(shí)。在信息獲取的過程中，將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和有效性，增加對(duì)數(shù)據(jù)篩選的速度。在這種模式下，根據(jù)Web信息資源的類型又分為Web文本的挖掘和Web多媒體的挖掘。

2.Web結(jié)構(gòu)挖掘（Web Structure Mining）：在Web中，有價(jià)值的信息不僅包括在Web頁面本身，Web的頁面結(jié)構(gòu)中還隱藏有大量的數(shù)據(jù)信息。頁面之間的超鏈接反映了頁面之間的引用或是從屬關(guān)系，他們之間的相互引用反映了對(duì)彼此的重要程度。對(duì)于一個(gè)頁面，通過已知算法在其組織結(jié)構(gòu)鏈中推算到信息，將連接中提供的與網(wǎng)頁有關(guān)的信息進(jìn)行整合，并對(duì)不同連接中的信息給予不同的權(quán)重，從而得到整個(gè)頁面的權(quán)重信息。在這種數(shù)據(jù)挖掘模式下主要有超鏈接挖掘和內(nèi)部挖掘等。

（三）Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體應(yīng)用

1.為客戶提供更全面的個(gè)性化服務(wù)。通過對(duì)用戶訪問信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘分析，獲得顧客購買的行為特點(diǎn)和偏好，了解用戶的習(xí)慣、興趣、潛在需求以及忠實(shí)度等問題以對(duì)用戶特征畫像，減少不必要內(nèi)容的推送。以淘寶網(wǎng)為例，對(duì)客戶的特定時(shí)間段內(nèi)訪問方式以及訂單的相關(guān)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的挖掘，從而了解購買者的需求或是預(yù)測(cè)他們錢在購買的可能，并有針對(duì)性地進(jìn)行網(wǎng)頁內(nèi)容和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，依靠適當(dāng)?shù)臓I銷策略對(duì)每一個(gè)客戶指定專屬的個(gè)性化服務(wù)套餐或是優(yōu)惠組合，從而為電子商務(wù)平臺(tái)中的商鋪帶來利潤。

2.優(yōu)化設(shè)計(jì)網(wǎng)站內(nèi)容。網(wǎng)站內(nèi)容的分布策略與現(xiàn)實(shí)超市中商品的分布策略相似。根據(jù)關(guān)聯(lián)原則將相關(guān)物品放在同一板塊或是根據(jù)大眾瀏覽行為模式對(duì)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，中有助于消費(fèi)者更好的尋找所需商品。線上購物不同于實(shí)體購物，根據(jù)商品圖片點(diǎn)擊位置的數(shù)據(jù)信息挖掘，可以分析得到商品對(duì)消費(fèi)者的何種展現(xiàn)形式能達(dá)到最好的效果，對(duì)商品宣傳方式重新規(guī)劃，以達(dá)到提高商品銷量增加利潤的效果。

3.對(duì)客戶進(jìn)行聚類分析。電子商務(wù)平臺(tái)可以根據(jù)客戶的特征、職業(yè)、購買周期、歷史訂單信息、購買能力等數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、歸類、分析，尋找相似軌跡的客戶并將客戶歸為一類。利用聚類分析的知識(shí)，我們對(duì)相似瀏覽的用戶進(jìn)行歸類和活動(dòng)分析。在之后商品推薦活動(dòng)中，根據(jù)具有相同的愛好、購物習(xí)慣以及擁有相同產(chǎn)品的客戶的中的某些的歷史瀏覽、購買數(shù)據(jù)推薦給其他客戶相似商品。同時(shí)我們也可以根據(jù)同類客戶的購買數(shù)據(jù)幫助發(fā)現(xiàn)這一類用戶的潛在需求，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出用戶行為。對(duì)客戶進(jìn)行聚類分析是Web數(shù)據(jù)挖掘中最具前瞻的一大應(yīng)用。

4.廣告效益的評(píng)估和調(diào)整。利用Web數(shù)據(jù)挖掘消費(fèi)者的購買行為，能夠精確評(píng)估廣告策劃的增長(zhǎng)率，進(jìn)而對(duì)商品廣告宣傳方案進(jìn)行調(diào)整；根據(jù)訪問者數(shù)量的增長(zhǎng)模式?jīng)Q定廣告的投放方式，增強(qiáng)廣告的針對(duì)性，從而提高廣告收益。

三、結(jié)語

電子商務(wù)使大眾足不出戶即可購買商品，同時(shí)在中國政府的大力倡導(dǎo)下，跨境電商、涉農(nóng)電商等各種電子商務(wù)經(jīng)營形式應(yīng)運(yùn)而生，這種便捷的商業(yè)運(yùn)行模式必然在未來經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展中占有重要地位。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在為描繪客戶購買特征，識(shí)別潛在商機(jī)，廣告效益評(píng)估等方面提供重要依據(jù)，將在電商競(jìng)爭(zhēng)中起著不可忽視的作用，因此如何利用好Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、轉(zhuǎn)化、分析、應(yīng)用具有關(guān)鍵作用。

（作者單位為遼寧對(duì)外經(jīng)貿(mào)學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

[1] 孟強(qiáng)，李海晨. Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究[J].湖南：電腦與信息技術(shù)， 2017，25（1）：59-62.

[2] 吳思源.WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].遼寧：智能城市，2016，12（25）：20-26.