伍 潔

（湖南信息學(xué)院，湖南 長沙 410151）

近年來，隨著Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷成熟以及電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，越來越多的電商平臺(tái)開始應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)去發(fā)現(xiàn)潛在客戶、優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)等，以便提供更好的用戶體驗(yàn)和擴(kuò)大更多利潤空間。但是很多企業(yè)在收集了大量的用戶數(shù)據(jù)后卻不知道如何快速、有效地提取有價(jià)值信息，面對(duì)“爆發(fā)式”的用戶數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)商務(wù)模式很難應(yīng)對(duì)。

1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

我國關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的研究最早可以追溯到1993年，當(dāng)時(shí)我國的自然科學(xué)基金第一次支持了中科院合肥分院對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究。此后，各大高校與研究機(jī)構(gòu)開始競相開展數(shù)據(jù)挖掘的理論研究。直到1999年，隨著諸如8848、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)等早期電子商務(wù)零售網(wǎng)站的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開始了從理論到實(shí)際的廣泛應(yīng)用。

在Web數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用方面，我國各大高校與研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)取得了不少成就。為了便于商家制定精確的促銷策略，國防科技大學(xué)周斌等[1]提出了基于E-OEM數(shù)據(jù)模型及算法，提供了可從大量用戶數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息的數(shù)據(jù)模型。西南師范大學(xué)的鄒顯春等[2]則以改進(jìn)電商平臺(tái)的站點(diǎn)結(jié)構(gòu)為出發(fā)點(diǎn)，通過對(duì)服務(wù)器上用戶的訪問日志進(jìn)行Web數(shù)據(jù)挖掘來了解用戶行為模式，制定出相應(yīng)的市場策略。武漢大學(xué)黃解軍[3]則通過市場營銷、資源優(yōu)化、客戶管理和信用評(píng)估4個(gè)方面的研究具體闡述了Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用。

隨著理論研究不斷深入和大量的實(shí)際應(yīng)用，我國Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用已經(jīng)有了大量研究經(jīng)驗(yàn)，電子商務(wù)的成熟與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展息息相關(guān)。

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

Web數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web環(huán)境下的應(yīng)用，從大量的Web文檔集合和站點(diǎn)內(nèi)用戶的相關(guān)瀏覽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)Web存取模式、Web結(jié)構(gòu)和規(guī)則以及動(dòng)態(tài)Web內(nèi)容查找。Web數(shù)據(jù)挖掘可分為3類：Web結(jié)構(gòu)挖掘、Web內(nèi)容挖掘和Web使用挖掘[4]。Web結(jié)構(gòu)挖掘是挖掘Web潛在的鏈接結(jié)構(gòu)模式，是對(duì)Web文檔內(nèi)部結(jié)構(gòu)、文檔URL中目錄途徑結(jié)構(gòu)的挖掘。Web內(nèi)容挖掘主要是挖掘頁面內(nèi)容和后臺(tái)交易數(shù)據(jù)庫，通過頁面內(nèi)容和文檔數(shù)據(jù)選擇出有價(jià)值的信息。Web使用挖掘可用于發(fā)現(xiàn)用戶使用習(xí)慣，例如可以通過用戶經(jīng)常點(diǎn)擊的商品鏈接判斷用戶興趣，然后制定出更具有針對(duì)性的商品推薦。

2.2 電子商務(wù)

電子商務(wù)是指以盈利為目的，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)以及包括計(jì)算機(jī)及其軟件系統(tǒng)、移動(dòng)商務(wù)工具在內(nèi)的各種電子工具進(jìn)行商務(wù)活動(dòng)的總稱[5]。商家通過電子商務(wù)模式進(jìn)行產(chǎn)品銷售，發(fā)貨后通過物流系統(tǒng)把產(chǎn)品送至用戶，涉及網(wǎng)絡(luò)營銷和服務(wù)質(zhì)量兩個(gè)方面的問題，整個(gè)運(yùn)營過程必須保證用戶個(gè)人信息安全與資金交易安全，因而網(wǎng)絡(luò)安全需要加以保證。

3 Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用

個(gè)性化推薦可以提升用戶體驗(yàn)，幫助商家更快盈利，商家優(yōu)質(zhì)的服務(wù)可以留住大量優(yōu)質(zhì)客源，有利于電商平臺(tái)的持久發(fā)展。信息安全直接關(guān)乎用戶個(gè)人隱私和商家資金安全，網(wǎng)絡(luò)安全是信息安全的重要保證。本文對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這幾個(gè)方面中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，探討Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用。

3.1 Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)營銷中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在確定網(wǎng)絡(luò)營銷目標(biāo)、制定網(wǎng)絡(luò)營銷計(jì)劃以及獨(dú)立進(jìn)行電子商務(wù)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)營銷3個(gè)方面[6]。為了達(dá)到預(yù)期銷量與營業(yè)額，需要對(duì)市場數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以更好地分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)進(jìn)行市場定位。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院張家端[7]基于支付寶的網(wǎng)絡(luò)營銷案例，從市場定位研究、調(diào)研能力考察、技術(shù)條件升級(jí)和信用體系建設(shè)4個(gè)方面，將基于Web數(shù)據(jù)挖掘的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到電子商務(wù)活動(dòng)中。

為了電子商務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)商家的利益最大化與用戶的體驗(yàn)最優(yōu)化，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)營銷中，具體分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析與挖掘與決策樹的建立3個(gè)步驟。首先，基于企業(yè)自身的要求采集數(shù)據(jù)；其次，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘出隱藏的、有價(jià)值的信息；最后，構(gòu)建決策樹使采集到的信息利于理解和應(yīng)用。例如，客戶在購買手機(jī)時(shí)，會(huì)經(jīng)常性地購買耳機(jī)、充電器等外設(shè)。依據(jù)決策樹對(duì)客戶的購買習(xí)慣進(jìn)行相對(duì)精準(zhǔn)的判斷，便可以針對(duì)不同的客戶制定個(gè)性化的銷售方案，進(jìn)行產(chǎn)品的優(yōu)先推薦。

3.2 Web數(shù)據(jù)挖掘在提高電子商務(wù)服務(wù)質(zhì)量中的應(yīng)用

服務(wù)質(zhì)量是評(píng)價(jià)電商的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)，有好的口碑才會(huì)有更多忠實(shí)客戶，達(dá)到用戶體驗(yàn)良好和企業(yè)創(chuàng)收的雙贏局面。一方面，可以通過改進(jìn)用戶在網(wǎng)站的購物體驗(yàn)來提高用戶對(duì)商家的好評(píng)率；另一方面，可以利用優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)留住客源。在提高用戶體驗(yàn)方面，可以利用Web使用挖掘來發(fā)現(xiàn)用戶喜好的商品，做到商品精確推送，提高成交率。在提供優(yōu)質(zhì)售后服務(wù)方面，可以利用Web內(nèi)容挖掘?qū)⒖蛻艚?jīng)常遇到的問題進(jìn)行匯總，當(dāng)客戶再次遇到問題時(shí)可以快速響應(yīng)、快速處理。

天津大學(xué)曲爍[8]就如何使用Web使用挖掘?yàn)橛脩籼峁﹤€(gè)性化的服務(wù)進(jìn)行研究，并指出，Web挖掘模式在電子商務(wù)環(huán)境下可以為企業(yè)創(chuàng)造更多的收益。浙江大學(xué)的圖書館館員張冬梅[9]提出了基于Web數(shù)據(jù)挖掘的信息服務(wù)體系，對(duì)Web中大量半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)建立統(tǒng)一的視圖，解決了異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集問題。而Web站點(diǎn)中存在著大量的異構(gòu)信息，例如網(wǎng)站不同板塊的信息分布不統(tǒng)一但卻有著實(shí)際的聯(lián)系，電商平臺(tái)的日流量和用戶的評(píng)價(jià)都在一定程度上反應(yīng)商家的服務(wù)質(zhì)量，這些信息在提升服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化用戶體驗(yàn)等方面有很大的參考價(jià)值。

3.3 Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

電商平臺(tái)在與用戶交互的過程中涉及大量的用戶個(gè)人信息和商家的資金信息，網(wǎng)絡(luò)安全的重要性不言而喻。一個(gè)完備的電商平臺(tái)應(yīng)該以網(wǎng)絡(luò)安全為基石，保障用戶的個(gè)人信息安全和商家的資金安全。網(wǎng)絡(luò)安全在電子商務(wù)中主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)加密技術(shù)、防火墻技術(shù)、反病毒技術(shù)以及身份認(rèn)證技術(shù)4個(gè)方面[10]。

南京郵電大學(xué)錢萍等[11]指出，基于同態(tài)加密的分類挖掘算法、保護(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法以及聚類挖掘算法可以有效保證用戶個(gè)人信息的安全。黃河科技學(xué)院的馬利等[12]通過對(duì)用戶實(shí)際使用情況進(jìn)行分析，闡述了日志監(jiān)控在提高防火墻篩選能力和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量中的重要指導(dǎo)作用，而Web內(nèi)容挖掘和Web使用挖掘可以提高分析防火墻日志的效率、快速定位日志關(guān)鍵信息。河南大學(xué)的孫麗娜[13]采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建了病毒入侵檢測(cè)模塊，用于發(fā)現(xiàn)病毒入侵的特點(diǎn)，并結(jié)合防火墻技術(shù)設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)防御系統(tǒng)，實(shí)踐證明采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)病毒防御系統(tǒng)比傳統(tǒng)防火墻病毒防御方法的防御能力提高了80%。西安工業(yè)大學(xué)的劉瀟誼[14]在安全登錄系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程中得出了基于Web日志挖掘的用戶行為認(rèn)證策略可以有效保證用戶登錄安全的結(jié)論。

通過Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提高網(wǎng)絡(luò)安全的例子還有很多，例如，當(dāng)不法分子盜用用戶登錄口令登錄用戶的賬戶時(shí)，基于Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的防御機(jī)制便會(huì)通過IP檢測(cè)等技術(shù)發(fā)現(xiàn)用戶的異常行為狀態(tài)，若想要繼續(xù)對(duì)賬戶進(jìn)行操作就需要二次驗(yàn)證，通過短信驗(yàn)證、郵箱驗(yàn)證等與用戶緊密相關(guān)的信息驗(yàn)證方式驗(yàn)證，否則便不能進(jìn)行操作，保證了用戶的信息安全與資金安全。

3.4 應(yīng)用分析總結(jié)

電子商務(wù)時(shí)代，每天有大量的交易訂單和數(shù)以萬計(jì)的新注冊(cè)用戶，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)很難滿足目前眾多電商平臺(tái)的業(yè)務(wù)需求。Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)的應(yīng)用中怎樣更好地理解數(shù)據(jù)是一個(gè)不容忽視的重點(diǎn)，可視化技術(shù)可以直觀地將數(shù)據(jù)信息和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系呈現(xiàn)出來，便于理解數(shù)據(jù)。

在網(wǎng)絡(luò)營銷過程中，常常會(huì)有大量的報(bào)表和用戶訪問信息，通過可視化的技術(shù)可以對(duì)信息進(jìn)行整合，制定出相應(yīng)的營銷策略。在提高電商平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化用戶體驗(yàn)的過程中，利用可視化的技術(shù)，可以將挖掘到的用戶使用習(xí)慣和對(duì)商家的評(píng)價(jià)以圖表的形式展示處理，商家可以據(jù)此制定出更具有個(gè)性化的商品推薦和提供更好的服務(wù)。在提高電商平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)安全、有效保護(hù)用戶個(gè)人信息的過程中，應(yīng)用可視化技術(shù)可以在眾多的防火墻日志文件中將關(guān)鍵信息在第一時(shí)間以直觀的形式展示給平臺(tái)管理人員，以防錯(cuò)過重要信息造成系統(tǒng)故障?？梢暬腤eb數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)直觀和快速響應(yīng)的特點(diǎn)與現(xiàn)代電子商務(wù)大流量、高并發(fā)的特點(diǎn)很好地契合了，在面對(duì)大量數(shù)據(jù)的時(shí)候也可以通過圖表的方式直觀展示，相關(guān)人員通過圖表更快地找出當(dāng)前存在的問題，為之后的工作提供重要的理論依據(jù)。

阿里巴巴推出的淘寶指數(shù)是基于可視化Web數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分享平臺(tái)。商家通過淘寶指數(shù)直觀地了解當(dāng)前的市場行情，從而制定出更精確的營銷方案。另外，可視化的數(shù)據(jù)模式也有利于商家提高服務(wù)質(zhì)量，例如，通過可視化技術(shù)將挖掘到的用戶訪問習(xí)慣與訪問時(shí)間生成圖表，管理人員就可以根據(jù)圖表上直觀的數(shù)據(jù)更合理地分配網(wǎng)絡(luò)資源，在訪問平臺(tái)的用戶較多時(shí)分配更多的網(wǎng)絡(luò)資源，防止出現(xiàn)卡頓，而在訪問平臺(tái)的人數(shù)較少時(shí)則可以釋放部分網(wǎng)絡(luò)資源，防止資源浪費(fèi)，有效提高了資源利用率。

4 結(jié)語

隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展和Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷完善，基于Web數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)是很有發(fā)展前景的領(lǐng)域。本文結(jié)合國內(nèi)研究現(xiàn)狀，分析了Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用，可以看出，國內(nèi)各大高校和企業(yè)機(jī)構(gòu)也正著力于這方面的研究，并取得了不少成果，但Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用絕不僅于此。可視化技術(shù)的發(fā)展催生了可視化的Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用，這也是未來的一個(gè)重要發(fā)展方向，有很多電商企業(yè)也正通過該技術(shù)制定營銷方案，在為用戶提供高質(zhì)量服務(wù)的同時(shí)做到利益最大化。