[140401126罗浩文库编辑素材第五章Web数据挖掘.docxVIP

关于Web数据挖掘的相关研究姓 名：罗 浩系 部：管 理 系 专 业：市场营销 班 级：14营销班 指导教师：卜 庆 锋 完成日期 2016 年 6 月3 日第五章Web数据挖掘电子商务个性化推荐可以根据用户的偏好、历史访问数据，以及相似用户的相关信息，帮助用户完成网上浏览、购买等过程，为用户提供个性化服务。Web挖掘技术可以从不同的角度和层次对网站信息和用户的使用偏好进行分析，并成为提高电子商务网站声誉和效益的有效途径之一。向用户提供及时有效的信息是提高电子商务网站声誉和效益的基础，Web挖掘可以通过分析用户的使用偏好，帮助用户高效地检索到所关心的信息。在电子商务领域，通过Web数据挖掘，不仅可以从大量多种多样信息的Web页中提取出我们需要的有用的知识，还可以得到关于群体用户访问行为和方式的普通知识，用以改进Web服务设计。更重要的是，通过对用户特征的理解和分析，如对用户访问行为、频度、内容等的分析，提取出用户的特征，从而为用户定制个性化的界面，以便开展有针对性的电子商务活动。电子商务站点的成功很大程度上取决于保持已有用户和将随意浏览者转化为现实购买 者的能力。因此，怎样在电子商务环境中吸引新用户，并确保自己可以提供足够的产品或 服务留住老用户，成为许多电子商务站点所关注的主要问题；另一方面，用户面对电子商 务站点所提供的众多选择，要挑选出自己真正需要的产品或服务犹如大海捞针。人们为了 实现从海量Web数据中查找自己想要的数据和有用信息，提出了Web挖掘(Web Mining)。Web挖掘可以帮助人们从Web文档和Web活动中发现和抽取潜在的、有意义的模式和知识。它将传统的数据挖掘技术与Web结合起来，并综合运用了统计学、计算机网络、数据库与数据仓库、可视化等众多领域的技术，形成了对Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web使用挖掘的研究与应用体系。一、Web数据挖掘简介当今Web 上存在着大量的数据，获取有用信息成为人们关注的热点。但Web是无结构的、动态的，Web页面极其复杂。这样就使得人们从成千上万的Web站点中找到有用的数据变得比较困难。于是，人们就越来越关注如何开发和利用Web上的数据资源。Web数据挖掘就是解决上述问题的一个途径。当数据挖掘技术应用于网络环境下的 Web中,就成为Web数据挖掘。Web数据挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。Web挖掘可以分为三类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。Web内容挖掘是用来提取文字、图片或其他组成网页内容成分的信息；Web结构挖掘是用来提取网络的拓扑信息，即网页之间的衔接的信息；Web使用挖掘是用来提取关于客户如何运用浏览器浏览和使用这些衔接的信息。Web挖掘能做什么呢？（1）获取竞争对手和客户信息Web不仅由页面组成，而且还包含了从一个页面指向另一个页面的超链接。一个Web页面的作者建立指向另一个页面的指针，就可以看作是作者对另一页面的认可。把另一页面的来自不同作者的注解收集起来，就可以用来反映该页面的重要性，并可以很自然地用于权威页面的发现；另外一种重要的Web页面是一个或多个Web页面，它提供了指向权威页面的链接集合，称为Hub。Hub页面本身可能并不突出，或者说可能没有几个链接指向它们，但是Hub页面却提供了指向就某个话题而言最为突出的站点的链接。通过分析这类信息，企业可以获得零售商、中间商、合作商以及竞争对手的信息。（2）发现用户访问模式分析和探究Web日志记录中的规律可以识别电子商务的潜在客户，提高对最终用户的服务质量，改进Web服务器的系统性能。Web日志记录数据库提供了有关Web动态的，基于URL、时间、IP地址和Web页面的丰窜信息，通过分析，有助于发现潜在客户、用户和市场，聚类用户并将用户分门别类，以实现个性化的市场服。（3）反竞争情报活动反竞争情报是企业竞争情报活动的重要组成部分。忽视竞争对手的竞争情报活动、低估竞争对手搜集竞争情报的能力势必导致企业失去已有的竞争优势。Web站点是企业与外界进行交流的窗口,也是竞争对手获取竞争情报的一个重要信息源。在竞争情报计算机系统中，可以利用Web挖掘技术，运用分析访问者的IP地址、客户端所属域、信息访问路径，统计敏感信息访问率等方法识别竞争对手,保护企业敏感性信息。二、Web数据挖掘的概念及来源基于Web数据挖掘的确切定义到目前为止还没有很明确而权威的说法。国外有人认为，基于Web数据就是利用数据挖掘技术自动地丛网络文档以及服务中发现和抽取信息的过程。国内则认为是在大量已知数据样本的基础上得到数据对象间的内在特性并以此为依据在Web中进行有目的的信息提取过程。电子商务中Web数据挖掘的来源主要有两个：服务器的数据以及客户登记的信