Web数据挖掘技术分析
在我们的日常学习、工作和生活中，每个人都会在一定程度上接触到论文。论文对所有教育工作者和整个人类认识的提高都具有重要意义。那你知道怎么写好论文吗？以下是我收集的关于Web数据挖掘技术的论文，供大家参考，希望对有需要的朋友有所帮助。
浅析Web数据挖掘技术论文简介1
目前，随着网络技术和数据库技术的快速发展，有效地促进了商务活动从传统活动向电子商务的转变。电子商务是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。随着基于互联网的电子商务的快速发展，现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用的信息，还能使其他现代企业管理者及时、准确地收集大量数据。拜访客户提供更多更好的服务已经成为电子商务成败的关键因素，因此受到了现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种全新的技术，能够从互联网上获取大量数据，有效提取有用信息，供企业决策者分析参考，从而科学合理地制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效的服务。目前，它已经成为电子商务活动中不可或缺的载体。
计算机web数据挖掘综述
1.计算机web数据挖掘的起源
计算机Web数据挖掘是从Web资源中过滤有用数据信息的过程。Web数据挖掘是将传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中选择感兴趣的、有用的模式或隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘在很多领域都能显示出它的作用，它已经广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等领域，其中最明显的是它对商业活动的变革起到了巨大的推动作用。
2.计算机Web数据挖掘的含义和特点。
(1)Web数据挖掘的意义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境中的应用。它是数据挖掘技术与WWW技术相结合的新技术，已被广泛应用于计算机语言、互联网、人工智能、统计学、信息学等领域。具体来说，就是充分利用互联网，从日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息和网络用户注册信息中发现隐藏的、潜在有用的、有价值的信息，进而用于企业管理和经营决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点:第一，用户不需要提供主观评价信息；第二，用户的“动态获取模式获取”不会过时；第三，可以处理大规模数据，使用方便；第四，与传统的数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的分类
web数据挖掘技术有三种:第一种是Web使用记录挖掘。它是通过网络挖掘Web日志记录来发现用户对网页的访问模式和潜在客户等信息，从而提高其网站上所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。它是指从Web文档中提取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。通过对Web上大量文档的内容进行总结、聚类和分析，可以从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关的信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
随着计算机技术和网络技术的成熟，电子商务以其快捷、方便的特点越来越受到企业和个人的重视。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品数量和客户数量也迅速增加，电子商务企业获得了大量的数据，这些数据正在成为电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，给企业和客户带来更多的便利和收益，各种数据挖掘技术逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(尤其是web数据挖掘)技术的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一个趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段:数据准备阶段、数据挖掘操作阶段和结果表达与解释阶段。如果分析结果在结果表达阶段不能让电商企业决策者满意，就要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
目前，电子商务在企业中的广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起。通过分析用户在一定时间段内对网站的访问信息，可以发现商务网站上的潜在客户群体、相关页面、集群客户等数据信息，企业信息系统会得到大量的数据。如此多的数据使得Web数据挖掘有了丰富的数据基础，这使得它在各种商业领域中更加重要和实用。因此，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主要方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包括以下几个方面:
首先是寻找潜在客户。在电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在互联网上寻找潜在客户，通过挖掘Web日志等信息资源对访问者进行分类，找到访问客户的特征和规律，然后从已有的分类中寻找潜在客户。
二是留住来访客户。电子商务企业可以通过商务网站充分挖掘客户在浏览访问过程中留下的信息，了解其浏览行为，然后根据访问客户的不同爱好和要求，及时做出令其满意的页面推荐和专业化产品，从而不断提高网站访问的满意度，最大化客户的停留时间，达到留住老客户和发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业厂商可以挖掘商品的通路和销售情况，同时结合市场的变化，通过聚类分析，推导出客户访问、不同消费需求、消费品生命周期的规律，为决策提供及时准确的信息参考，使决策者及时调整商品销售策略，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站的设计者可以利用关联规则来了解客户的行为记录和反馈，并以此为基础来改进网站，不断优化网站的组织结构以方便客户的访问，不断提高网站的点击率。
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本文对Web数据挖掘技术进行了概述，并阐述了其在电子商务中的广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术的快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为一个非常重要的研究领域，具有巨大的研究前景和深远的意义。目前，Web数据在我国的应用还处于起步阶段，还有很多问题值得深入研究。
Web数据挖掘技术分析论文2摘要:本文介绍了电子商务和数据挖掘的基础知识，从几个方面分析了WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用。
关键词:电子商务；数据挖掘；app应用
1概述
电子商务是指企业或个人利用以网络为载体的现代信息技术，采用电子化手段，交换商务数据，开展商务服务的活动。随着互联网的快速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势。电子商务因其方便、灵活、快捷，逐渐成为人们生活中不可或缺的活动。目前电商平台网站众多，行业竞争激烈。为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理，改善经营理念，增强售后服务。数据挖掘是从数据集中识别隐藏的、潜在有用的、有效的、新颖的和可理解的信息和知识的过程。从数据集进行归纳推理，从中挖掘，进行业务预测，可以帮助电子商务企业的决策者根据预测调整市场策略，从而降低企业风险，做出正确决策，实现利润最大化。随着电子商务应用的日益广泛，在电子商务活动中会产生大量有用的数据。怎样才能挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣爱好，对客户进行分类，分别向相关客户推荐自己喜欢的产品。因此，如何在电子商务平台上进行数据挖掘已经成为一个热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘，也称为知识发现数据库(KDD)。数据挖掘一般是指应用算法从海量数据中发现隐藏的未知信息的过程。数据挖掘是在大数据资源中利用分析工具发现模型和数据之间关系的过程。数据挖掘对决策者发现数据之间的一些潜在关系和发现隐藏因素起着关键作用。这些模式有潜在的价值，也是可以理解的。数据挖掘是一门多学科交叉的知识，融合了人工智能、机器学习、数据库、统计学、可视化、信息检索、并行计算等领域的理论和技术。这些学科也为数据挖掘提供了强大的技术支持。
3Web数据挖掘特征
Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用。Web数据挖掘的目的是从网页内容、超链接结构和万维网的使用日志记录中发现有价值的数据或信息。根据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可以分为:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘。
1)网页内容挖掘是指提取构成网页内容的文本、图片或其他信息。挖掘的对象通常包括文本、图形、音视频、多媒体等各种类型的数据。
2)网页结构挖掘是挖掘网页之间的结构，描述内容是如何组织的，从网页的超链接结构中发现网页结构和页面结构中有价值的模式。比如从这些链接中找出哪些是重要的网页，根据主题自动聚类分类，针对不同的目的，根据模式从网页中获取有用的信息，从而提高检索的质量和效率。
3)Web使用记录挖掘是一种基于用户访问服务器的访问记录的方法。Web使用挖掘将日志数据映射到关系表中，并使用相应的数据挖掘技术访问日志数据，通过收集和分析用户点击事件来发现用户导航行为。它用于提取有关客户如何浏览和使用链接访问网页的信息。比如你访问过哪些页面？你在每一页停留多长时间？接下来你点击了什么？你是在什么路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所要解决的问题。
4 Web挖掘技术在电子商务中的应用分析
1)序列模式分析在电子商务中的应用
序列模式数据挖掘是基于时间或其他序列来挖掘模式。例如，在一组按时间顺序排列的对话或交易中，一个项目存在于另一个项目之后。通过这种方法，网络供应商可以预测未来的访问模式，以帮助为特定的用户群设置广告发射。研究发现，顺序模式容易使消费者的行为被电子商务的组织者所预测。用户在浏览网站时，要尽可能迎合每个用户的浏览习惯，根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能满足每个用户。利用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在Web使用记录挖掘的应用中，序列模式挖掘可以用来捕获用户路径中的公共导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员可以搜索出访问者对网站的访问序列模式，并推荐访问者感兴趣但未浏览过的页面。序列模式分析还可以分析商品购买的顺序，从而向顾客提出建议。例如，当搜索引擎发出查询请求或浏览网页信息时，就会弹出与该信息相关的广告。比如购买打印机的用户，一般会很快购买打印纸、硒鼓等打印耗材。一个优秀的推荐系统会为客户建立一个专属店铺，网站内容会根据每个客户的特点进行调整。我们也可以从一些挖掘出来的序列模式来分析网站和产品推广的效果。
2)关联规则在电子商务中的应用
关联规则揭示了数据之间的隐含关系，关联分析的任务是发现事物之间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是找出数据项中各数据信息的内在关系。挖掘关联规则就是在服务器上搜索出用户访问的内容、页面、文件之间的关系，从而改进电子商务网站的设计。可以更好的整理网站，减轻用户过滤网站信息的负担。顾客在购物时可能会同时购买哪些产品？关联规则技术可以通过购物篮中不同商品之间的关系来分析客户的购物习惯。比如90%买牛奶的顾客同时也买面包，这是一个关联规则。如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，其销售额将会增加。关联规则挖掘的目标是通过工具分析客户购买之间的关系，这也是典型的购物篮数据分析的应用。关联规则是寻找相似事件中不同物品的相关性，比如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应的算法找出关联规则。比如上面的例子，商家可以根据商品之间的关联来改进商品的摆放。顾客买手机，就会把充电宝放进推荐商品里。如果同时购买某些商品的概率很高，说明这些商品是有关联的。商家可以把这些相关的商品链接放在一起推荐给顾客，有利于商品的销售，商家也可以根据关联有效匹配和购买商品，从而提高商品的管理水平。顾客买灯具的话，大部分也会买开关插座。所以灯具和开关插座一般会放在一个区域，供顾客选择。根据分析可以找出客户需要的商品的关联规则，从挖掘分析的结果中向客户推荐需要的商品，即可以推荐客户可能感兴趣的商品，这将大大提高商品的销量。
3)路径分析技术在电子商务中的应用。
路径分析技术是通过分析Web服务器的日志文件中客户访问网站的次数，找出网站中最常访问的路径，调整网站结构，从而帮助用户以最快的速度找到自己需要的产品或信息。比如用户访问一个网站，如果有很多用户不感兴趣的页面，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，增加整个网站的维护成本。利用路径分析技术，可以充分把握网站的页面之间的关系和超链接之间的链接，通过分析得到最常访问的页面，从而改进网站结构和页面设计。
4)分类分析在电子商务中的应用。
分类技术在根据各种预定义规则对用户建模的Web分析应用程序中起着非常重要的作用。例如，给定一组用户交易，可以计算每个用户在某个时期购买记录的总和。基于这些数据，可以建立分类模型，将用户分为倾向购买和不倾向购买两类，以及需要考虑的特征，比如用户的统计属性和导航活动。分类技术可以用来预测哪些客户对哪些推广方式感兴趣，也可以对客户进行预测和分类。通过电子商务中的分类分析，可以了解各类客户的兴趣和购买意向，从而发现一些潜在客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务，开展有针对性的商务活动。通过分类定位模型，可以辅助决策者定位自己的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度和忠诚度，实现客户收益率最大化，从而降低成本，增加收入。
5)聚类分析在电子商务中的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚集成一类。聚类分析是将数据库中的相关数据进行比较，找出数据之间的关系，并将具有不同性质和特征的数据进行分类。聚类分析的目标是收集数据，在相似性的基础上进行分类。根据相同或相似的客户购买行为和客户特征，利用聚类分析技术可以对市场进行有效的细分，细分后要针对每一类市场制定有针对性的营销策略。聚类有两种:页面聚类和用户聚类。用户聚类是建立浏览模式相同的用户群，可以在电子商务中划分市场，或者为兴趣相似的用户提供个性化的网页内容。基于对用户统计属性(如年龄、性别、收入等)的分析，可以发现更有价值的商业智能。)在用户组里。在电子商务中，就是利用聚类分析技术对市场进行详细划分。聚类分析可以根据客户的购买行为划分出具有不同客户特征的不同客户群体。营销人员通过对浏览行为相似的客户进行聚类，将客户细分成类别，可以为客户提供更加人性化和贴心的服务。例如，通过对聚类技术的分析，发现一些客户喜欢访问有关汽车零部件的网页内容，这样网站的内容可以动态变化，网络可以通过聚类自动向这些客户发送有关汽车零部件的新产品信息或电子邮件。分类和聚类经常相互作用。通过对电子商务中行为或习惯相似的客户进行聚类，可以为客户提供更满意的服务。在分析中，技术人员先用聚类分析对待分析的数据进行细分，然后用分类分析对数据集进行分类标记，再对标记进行重新分类，以此类推，两种分析方法循环往复，得到了相对满意的结果。
5结论
随着互联网的快速发展，大数据分析的应用越来越广泛。电子商务在商业贸易中的比重越来越大。利用web挖掘技术对海量商业数据进行挖掘和处理，分析客户的购买偏好，跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策，提高企业的市场竞争力具有重要意义。
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