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1、电子商务中数据挖掘方法浅论论文摘要在电子商务中，数据发掘有助于发现业务发展的趋 势，匡助企业做出正确的决策。本文对于目前电子商务中的Web数据 发掘法子进行了总结，并对于电子商务中的Web数据对于象进行了分 类,对于网络数据发掘的作用进行了分析,为今后电子商务中实用Web 数据发掘软件的开发与利用提供了参考。1、电子商务以及数据发掘简介电子商务是指个人或者企业通过Internet网络,采取数字化电 子方式进行商务数据交流以及展开商务业务流动。目前国内已经有网 上商情广告、电子票据交流、网上订购，网上银行、网上支付结算等 多种类型的电子商务情势。电子商务正以其本钱低廉、利便、快捷、 安全、可靠、
2、不受时间以及空间的限制等凸起优点而逐渐在全世界流 行。数据发掘(Data Mining)是伴同着数据仓库技术的发展而逐渐完 美起来的。数据发掘主要是为了匡助商业用户处理大量存在的数据, 发现其后隐含的规律性，同时将其模型化,来完成辅助决策的作用。它 请求从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的以及随机的数据中，提 取人们事前不知道的但又是潜伏有用的信息以及知识。数据发掘的进 程有时也叫知识发现的进程。而电子商务中的数据发掘即Web发掘，是应用数据发掘技术从WWW的资源（即Web文档）以及行动（即We服务）中自动发现并提取感 兴致的、有用的模式以及隐含的信息，它是1项综合技术触及到 Internet
3、技术学、人工智能、计算机语言、信息学、统计学等多个 领域。2、Web数据发掘对于象的分类Web数据有三种类型:HTML标记的Web文档数据,Web文档内连接 的结构数据以及用户走访数据。依照对于应的数据类型,Web发掘可 以分为三类：一.Web内容发掘：就是从Web文档或者其描写中筛选知识的进程。二.Web结构发掘:就是从呢b的组织结构以及链接瓜葛中推导知 识。它的目的是通过聚类以及分析网页的链接，发现网页的结构以及 有用的模式，找出权威网页。三.Web使用记录发掘:就是指通过发掘存储在Web上的走访日志, 来发现用户走访Web页面的模式及潜伏客户等信息的进程。3、电子商务中数据发掘的法子针对
4、于电子商务中不同的发掘目标可以采取不同的数据发掘法 子,数据发掘的法子有良多，主要包含下面三大类:统计分析或者数据 分析,知识发现,基于预测模型的发掘法子等。一.统计分析。统计分析主要用于检查数据中的数学规律,然后应 用统计模型以及数学模型来解释这些规律。通常使用的法子有线性分 析以及非线性分析、连续回归分析以及逻辑回归分析、单变量以及多 变量分析,和时间序列分析等。统计分析法子有助于查找大量数据间 的瓜葛，例如,辨认时间序列数据中的模式、异样数据等，匡助选择合 用于数据的恰当的统计模型，包含多维表、剖分、排序，同时应生成恰 当的图表提供给分析人员，统计功能是通过相应的统计工具来完成回 归分析
5、、多变量分析等,数据管理用于查找详细数据，阅读子集,删除 了冗余等。二.知识发现。知识发现源于人工智能以及机器学习，它应用1种 数据搜索进程,去数据中抽守信息,这些信息表示了数据元素的瓜葛 以及模式,能够从中发现商业规则以及商业事实。应用数据可视化工 具以及阅读工拥有助于开发分析之前发掘的数据，以进1步增强数据 挖掘能力。其他数据发掘法子,如可视化系统可给出带有多变量的图 形化分析数据，匡助商、业分析人员进行知识发现。三.预测模型的发掘法子。预测模型的发掘法子是将机器学习以 及人工智能利用于数据发掘系统。预测模型基于这样1个假定:消费 者的消费行动拥有必定的重复性以及规津性，这使患上商家可以通过 分析搜集存储在数据库中的交易信息,预测消费者的消费行动。按消 费者所拥有的特定的消费行动将其分类,商家就能将销售工作集中于 1部份消费者，即实现针对于性销售。