淺談數(shù)字挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究

單亞軍 樂(lè)勇 周磊 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所

1 引言

電子商務(wù)在近十年內(nèi)中實(shí)現(xiàn)了良好的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用也更加普遍，只有實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)挖掘，電子商務(wù)才可以滿足更多客戶的需求，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的提升，成為很多企業(yè)關(guān)注的話題，針對(duì)電子商務(wù)平臺(tái)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)展開(kāi)探究，其意義深遠(yuǎn)。

2 數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，指的是在各種數(shù)據(jù)庫(kù)中搜集那些內(nèi)在的、隱形的以及未知的能夠給企業(yè)帶來(lái)利益的信息和模式，從中發(fā)現(xiàn)內(nèi)在的規(guī)律和模式，為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方案編制和執(zhí)行上提供有效參考。因此需要精通技術(shù)的專業(yè)人員通過(guò)技術(shù)進(jìn)行搜集和識(shí)別，整理成有效的信息，從而為企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門的決策上帶去參考。

電子商務(wù)指的是一種現(xiàn)代化商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)模式，在這種模式中，參與者包括個(gè)人、企業(yè)和國(guó)家，通過(guò)電子數(shù)據(jù)交換和電子資金轉(zhuǎn)賬等信息的交換，這些信息主要包括商品信息、訂購(gòu)信息、支付信息、資金信息和安全認(rèn)證信息等，來(lái)實(shí)現(xiàn)商品從生產(chǎn)者到消費(fèi)者的轉(zhuǎn)移，借助于各種先進(jìn)的信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高的經(jīng)濟(jì)效益。電子商務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)中隨著參與者的數(shù)量增多，尤其是大量消費(fèi)者的涌入，企業(yè)所面臨的數(shù)據(jù)信息更加龐雜，這就需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從中搜集有效的信息，讓商家更好的了解消費(fèi)者的消費(fèi)傾向和需求。

3 數(shù)據(jù)挖掘的主要方法

數(shù)據(jù)挖掘所設(shè)計(jì)的理論知識(shí)與技術(shù)比較廣泛，主要包括人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。站在商業(yè)的立場(chǎng)上進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谌碌纳虡I(yè)信息處理模式，重點(diǎn)是針對(duì)海量的商業(yè)信息進(jìn)行識(shí)別、搜集、整理、轉(zhuǎn)換與分析等，為企業(yè)決策提供科學(xué)的信息數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘方式包括關(guān)聯(lián)分析、分類分析、概括分析和聚類分析，現(xiàn)在我們對(duì)這四種方法及進(jìn)行逐步闡述：

①分類分析：進(jìn)行分類規(guī)則的設(shè)置，將每個(gè)事務(wù)或者實(shí)體根據(jù)其特征和本質(zhì)進(jìn)行類別劃分，將每種類型的數(shù)據(jù)歸集到一起，然后進(jìn)行分類模型的構(gòu)建。所謂分類，指的是相同性質(zhì)的事務(wù)或者實(shí)體歸集到一起，分類是對(duì)于某種數(shù)據(jù)的整體內(nèi)涵概述，常用于規(guī)則以及決策樹(shù)模式。②關(guān)聯(lián)分析：對(duì)于看似沒(méi)有關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出內(nèi)部的聯(lián)系，闡述各種事物內(nèi)在的相關(guān)性和依賴性，重點(diǎn)是對(duì)簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析。就電子商務(wù)而言，關(guān)聯(lián)分析主要是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)搜集那些內(nèi)在的關(guān)聯(lián)規(guī)則，在客戶進(jìn)行某種產(chǎn)品瀏覽的時(shí)候，可以在當(dāng)時(shí)頁(yè)面中記性相關(guān)產(chǎn)品的推薦。③聚類分析：對(duì)兩個(gè)或者更多實(shí)體的不同點(diǎn)和相同點(diǎn)進(jìn)行分析，將那些特征相似的實(shí)體匯集在一起，成為一個(gè)聚類，同時(shí)用某種規(guī)則對(duì)這種聚類的屬性進(jìn)行描述，設(shè)置成聚類規(guī)則。④孤立點(diǎn)分析。數(shù)據(jù)庫(kù)中有些數(shù)據(jù)和普通數(shù)據(jù)不一樣，這些數(shù)據(jù)我們將其稱之為孤立點(diǎn)，但是這些數(shù)據(jù)并不是無(wú)效的，一般會(huì)含有各種特殊的信息，常見(jiàn)于分類中的反常實(shí)例、觀測(cè)記過(guò)和模型預(yù)測(cè)值的偏差、不符合規(guī)律的特例等。

4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

當(dāng)下我國(guó)銀行、電信、零售和交通以及保險(xiǎn)業(yè)等均實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的采用，數(shù)據(jù)挖掘可以解決很多商業(yè)性質(zhì)的問(wèn)題，比如可以為數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷提供大量可供參考的信息、進(jìn)行背景分析、解決交叉銷售問(wèn)題以及進(jìn)行客戶群體的分類，明確客戶群體流失的原因，對(duì)客戶信用進(jìn)行評(píng)價(jià)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)欺詐行為等。

零售業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)οM(fèi)者的購(gòu)買傾向和需求進(jìn)行分析，根據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣和需求，對(duì)所提供的產(chǎn)品與服務(wù)進(jìn)行完善，保證所銷售的產(chǎn)品適銷對(duì)路，不斷提高服務(wù)質(zhì)量，贏得更多消費(fèi)者的認(rèn)可和信賴，減少營(yíng)銷成本，提高營(yíng)銷量和銷售業(yè)績(jī)。

數(shù)據(jù)挖掘所涉及到的知識(shí)、技術(shù)和因素等非常多，不同的挖掘技術(shù)對(duì)應(yīng)不同的流程，有著不同的特點(diǎn)，在具體的方法上，結(jié)構(gòu)、輸入和輸出的數(shù)據(jù)形式、參數(shù)設(shè)置、測(cè)試以及模型評(píng)價(jià)等都有著各自的標(biāo)準(zhǔn)，算法應(yīng)用領(lǐng)域和具體的水平也各有差異。按照理論和慣用模式，我們將數(shù)據(jù)挖掘分成定義問(wèn)題、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、實(shí)施挖掘、評(píng)價(jià)與表示等若干流程，這些流程都需要工作人員的參與和規(guī)劃。

4.1 面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)。商務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)建設(shè)上，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)為三層體系，服務(wù)端選擇的是最先進(jìn)的J2EE平臺(tái)構(gòu)架，系統(tǒng)框架比較完善，擴(kuò)展性、維護(hù)性和互聯(lián)性都非常理想。電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)構(gòu)成中，主要包括三部分，分別是客戶端、應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，體系結(jié)構(gòu)中，J2EE 企業(yè)級(jí)的構(gòu)建技術(shù)是基礎(chǔ)部分。在數(shù)據(jù)挖掘中形成的新數(shù)據(jù)保存上，系統(tǒng)設(shè)置了單獨(dú)的數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)表，這樣不會(huì)給之前的數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行產(chǎn)生影響。應(yīng)用服務(wù)器結(jié)合客戶端設(shè)置模式，對(duì)一切數(shù)據(jù)展開(kāi)搜集、轉(zhuǎn)換和挖掘。通過(guò)EJB模式對(duì)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中所有功能模塊進(jìn)行封裝，達(dá)到分布式核算和負(fù)載式平衡等標(biāo)準(zhǔn)，將大量的核算工作模塊與用戶交互模塊進(jìn)行分割。客戶端主要給出數(shù)據(jù)挖掘模塊，給出一切功能模塊參數(shù)，將可視化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行展示等。用戶結(jié)合自身需求可以創(chuàng)建挖掘模式，執(zhí)行挖掘模式，獲取到經(jīng)過(guò)系統(tǒng)處理的可視化搜索結(jié)果，具體內(nèi)容可以參考圖1：

圖1 面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)圖

5 結(jié)束語(yǔ)

電子商務(wù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的升級(jí)和更好的采用，還需要相關(guān)人員繼續(xù)努力，促使這門技術(shù)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上發(fā)揮出更高的價(jià)值，為企業(yè)和社會(huì)帶來(lái)更多的效益。企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘可以將那些內(nèi)部的、隱藏的、對(duì)企業(yè)發(fā)展有所幫助的數(shù)據(jù)挖掘出來(lái)，或者對(duì)現(xiàn)有的規(guī)律進(jìn)行檢驗(yàn)，還可以進(jìn)行規(guī)模的優(yōu)化完善等，因此對(duì)于企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)健發(fā)展意義深遠(yuǎn)。相信在不久的將來(lái)，我國(guó)電子商務(wù)企業(yè)會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取到更多科學(xué)的數(shù)據(jù)，來(lái)提高經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，形成更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，通過(guò)自身成熟的發(fā)展模式贏得更廣闊的發(fā)展空間。