面向關聯數據的電子商務信用信息服務模型研究

劉海艷　陸映峰

[摘要]電子商務拉近了消費者與生產廠家的距離和關系，消費者可通過互聯網聯系廠家，并完成交易，大大縮減了中間環節，因此也就減少了費用開支。數據的出現，進一步放大這一功能，供應商、電商更以及用戶之間的信息交流更加便捷。該文將對當前數據時代背景下的電子商務服務模式革新進行分析，并在此基礎上談一下個人的觀點和認識，僅供參考。

[關鍵詞]數據 電子商務 服務模式

1數據的電子商務發展的特點

1.1數據化運營發展模式

在數據化運營模式下，電子商務企業的管理流程與經濟活動環節表現行為是數據活動，無論是原料的采購，還是產品的制造，抑或是產品的營銷，數據化的運營方式貫穿始終。利用數據分析，電子商務運營管理部門能夠掌握消費者的消費觀念和消費習慣，并對其進行分析研究，從而巧妙地利用市場供求調整產品分配，滿足社會需求。

1.2行業應用垂直整合

數據的電子商務發展還具有行業垂直整合的特點。在數據環境下，電子商務可以充分利用數據整合與處理技術，通過供應鏈上下游的協調規劃以實現數據信息和數據資源之間的及時共享。眾所周知，電子商務經濟活動的開展需要以市場為導向，其最大目的就是吸引用戶，實現自身的經濟效益。這就要求電子商務企業在開展經濟活動的過程中需要借助數據分析總結出一套行業應用垂直標準，從企業的文化戰略、產品營銷、市場開拓、技術管理等內容出發，促進自身產業結構的轉型。

2數據的電子商務服務模式探討

2.1個性化的數據導購模式

用戶在利用互聯網瀏覽網頁的時候，會留下消費痕跡，這些消費痕跡蘊含著非常豐富的數據信息，電子商務必須要利用這些數據信息，挖掘出其中隱藏的價值，進行個性化導購。第一，個性化廣告。個性化廣告是指在分析用戶的網頁瀏覽記錄、消費記錄的情況下，利用數據信息庫自動對用戶的消費理念和消費習慣進行調查，在相關頁面向用戶推薦同類型的產品。第二，個性化推薦。用戶在網絡環境下，面對各式各樣的商品，雖然選擇很多，但是選擇起來卻非常困難，尤其是對患有選擇綜合征的用戶而言，選擇的難度更加大。個性化推薦要求為用戶推薦更多有價值的產品，盡可能地縮短用戶選購的時間，將用戶從繁瑣的商品信息中“拯救”出來。

2.2構建垂直細分的服務模式

數據分析在電子商務的日常運營中具有非常重要的作用，電子商務要借助數據分析的優勢，建立起垂直細分的服務模式。特別是結合當前電子商務行業的發展情況，淘寶、京東、天貓等電子商務網站占據著大量的市場份額，一些小型的電子商務網站要想實現快速發展，就必須要利用數據分析，從細節著手，專門構建起某一專業領域的銷售網站。以某小型的電子商務網站為例，在對市場數據進行研究的基礎上，了解到用戶的年齡結構、地域分布，從中對用戶的消費觀念、消費習慣進行掌握，實現精品化發展。

2.3強化數據服務模式

電商企業應當不斷創新業務，提供服務定位準確度，并對產品進行細分、細化，從而使消費者在瀏覽網頁時精準定位服務，節省檢索時間。同時，還要為廣大消費者提供個性化服務，及時引導客戶，立足于佃性化服務水平提高與提供第三方服務的有機結合，深挖導購型服務模式。需數據集合體，比如消費者瀏覽、購買以及消費喜好等歷史記錄。電子商務本身也有短板，僅靠視覺、服務以及搜索引擎等營銷工具進行消費。

3電子商務信用信息關聯結構

3.1信用信息實體關系

商家（消費者）與電子商務交易平臺之間存在使用關系（Userof），是平臺的使用者；商家和消費者之間存在相互評價關系（Eval-uate）；商家和商品之間是銷售關系（Sell）；消費者和商品之間是購買關系（Buy）；社會信用機構能夠提供交易主體的信用報告和資質證明（Provide information of）；同類商品或者具有相似屬性的商品之間具有參考關系（Reference）；交易平臺提供交易商品的場所，與商品之間存在展示關系（Show）；銷售同一（類）商品的商家之間具有競爭關系（Compete）；另外，商家（消費者）在兩個或兩個以上的電子商務交易平臺都存在交易活動，那么在不同交易平臺上的同一商家就具有同指關系（Same as）等。實體關系的揭示為建立信用信息本體提供指導，確定了類與類之間的關系。

3.2信用信息實體屬性

實體都有特定的屬性來描述自身的基本信息項目，例如消費者都有唯一標識的身份證ID。實體屬性可以作為關聯數據融合過程中實體識別的依據，通過實體屬性的相似度判斷不同數據源中兩個實體的同一關系。

3.3信用信息本體構建

通過上述信用信息實體之間的關聯關系以及實體屬性描述分析，可以使用Prot6g6構建信用信息本體。商家、消費者、信用機構、電子商務交易平臺以及商品就是5個一級類目，屬性的設置一般包括兩類：一類是對象屬性，另一類是數據屬性。對象屬性描述了類間關系的表達方式，數據屬性則表達各個類的屬性的賦值情況。

4基于關聯數據的電子商務信用信息服務模型

根據關聯數據在電子商務信用信息服務中的作用，針對網絡環境、數據、技術的特點，在信息提供與利用的一般過程的基礎上，分析基于關聯數據的電子商務信用信息提供與利用的過程，（1）數據采集：電子商務信用信息來源分為兩部分，一部分是采集本地數據庫，主要來源是相關認證機構關系型數據庫資源和電子商務網絡平臺的信息；另一部分是從現在已廣泛應用的關聯數據開放網絡（LOD）中根據用戶需求篩選出電子商務信用信息相關的數據源。（2）關聯數據發布：這里需要發布的數據是指在數據采集過程的第一部分數據，將采集到的不同來源的分布異構的信用信息按照關聯數據的發布原則發布到網絡上，并根據電子商務信用信息之間的關聯結構來構建數據集內部和數據集之間的關聯關系。（3）關聯數據的整合：整合過程的主要內容是建立由本地數據集發布的關聯數據集與從LOD中獲取的關聯數據集之間的關聯鏈接，同時消除數據的不一致和歧義，將實體根據規范的表示進行合并等一系列清理融合工作，最終形成面向電子商務信用信息服務的特定關聯數據集

5結束語

總之，隨著數據時代的來臨，數據分析的地位和作用更加凸顯。在當前電子商務市場競爭如此激勵的情況下，要想占據更多的市場份額，保持自己身在行業中的競爭力，電子商務企業必須充分利用數據分析的技術優勢，構架起以數據處理為中心的電子商務服務模式，提升企業的管理和經營水平，從而實現經濟效益和社會效益的雙豐收。