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基于Web使用挖掘的智能电子商务及研究 　　摘 要 在当代电子商务企业逐步发展的背景下，用户访问模式问题逐渐引起了人们的关注。在此基础上，为了优化电子商务领域中数据预处理、模式发现、模式分析等环节，需加强对Web使用挖掘的探索，即从Web使用挖掘技术内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘等层面入手，做好Web挖掘研究工作，最终实现对服务器、浏览器日志记录等信息的了解，吸引更多客户群体。本文从Web使用挖掘概念分析入手，详细阐述了Web使用挖掘的具体应用。 　　关键词 Web挖掘 智能 电子商务 　　一、前言 　　在电子商务市场竞争日益剧烈的背景下，当代电子商务行业在发展过程中应注重结合Internet流量、规模复杂问题，于电子商务平台建构数据挖掘体系，即在数据搜集、整理过程中，从政府网站、远程教育、金融管理等角度出发，做好数据挖掘工作，继而通过对数据的高效利用、预测客户行为等，打造良好的电子商务运营空间，增强自身经济效益。以下就是对智能电子商务发展问题的详细阐述。 　　二、Web使用挖掘概念 　　Web使用挖掘，即要求电子商务等领域在数据搜集与利用过程中，注重借助Web服务器日志，即访问者浏览行为，对用户浏览行为等信息进行挖掘，继而通过聚类方式，提供高效性服务项目，提高客户满意度。同时，Web日志定义中指出，在服务器访问“脚印”记录的过程中，需遵从page、method、request status、remote host、time记录原则，对网站访问者浏览习惯进行全方位分析，继而便于在Web使用挖掘技术应用过程中，借助客户端请求、IP地址、请求页面、状态码等内容，收集、整理挖掘数据，达到最佳的Web使用挖掘作业状态。此外，由于在Internet中服务器日志格式存在差异性，所以在Web使用挖掘作业中，需依据日志格式的不同，对用户访问信息进行有针对性的表示。[1]例如，在用户访问页面为logi、logj的基础上，应将访问者浏览行为表示为：Web logi={page、method、request status、remote host、time}，而logj单独表示，就此实现对访问者浏览信息的高效提取，满足Web使用挖掘作业条件。从以上的分析可以看出，Web使用挖掘有助于满足智能电子商务顾客行为分析要求，为此，应提高对其的重视程度。 　　三、智能电子商务中Web使用挖掘功能的体现 　　就当前的状况来看，Web使用挖掘功能在智能电子商务中的体现，主要呈现在以下几个方面： 　　第一，数据采集，即在智能电子商务顾客行为习惯分析作业中，可将Web使用挖掘技术应用于数据源领域，如服务器日志、代理日志、拓扑结构、用户注册信息等领域中，对电子商务平台用户信息进行采集，且在数据采集过程中注重完善数据清洗、事务识别、数据集成、数据转换等板块，满足数据采集需求。 　　第二，用户识别，即在智能电子商务平台建构过程中，可借助WUM工具，即日志/站点分析方法，对电子商务类客户进行有效识别。而在用户识别作业中，需结合IP地址、操作系统、浏览器类型等行为信息，确定用户行为习惯，继而有针对性地完善电子商务营销模式，吸引客户重视。[2] 　　第三，会话识别，即在电子商务营销活动开展过程中，可将用户会话定义为S=，就此通过对用户标识、Web页面、请求时间等的分析、整理，达到长度模型、页面类型等会话识别目的，最终以会话识别数据的整理，了解智能电子商务运营现状。 　　四、Web使用挖掘的智能电子商务应用 　　（一）商务原型系统 　　Web使用挖掘在智能电子商务中的应用，首先要求电气商务企业在可持续发展过程中注重将商务原型系统划分为数据预处理、聚类处理两个部分，而在数据预处理板块中，需将用户识别、数据清理、事务识别作为导向，针对服务器中站点文件、日志文件等进行挖掘，并待数据挖掘作业完毕后，生成用户事务序列文件，以txt格式存储于服务器中，继而便于智能电子商务操作人员结合序列编号、用户ID、用户访问ID、用户访问网站时间、用户序列具体内容等，将Web使用挖掘内容转换为数据表格，就此制定有针对性的电子商务营销计划，提升电子商务销售水平。[3]此外，在商务原型系统的基础上，需在Web使用挖掘应用过程中，借助EACC算法，对挖掘数据进行处理，并建构结构关系图，反馈电子商务聚类结果。 　　（二）原型系统应用案例 　　某电子商务平台在二手商品交易信息、商家打折信息、虚拟货币交易、在线游戏等功能提供过程中，为了打造良好的“用户自动聚合”空间，引入了Web使用挖掘技术。同时，在Web使用挖掘应用过程中，将统计参数时间设定为20s，而RMFRM中，有效访问页面N=80，继而将用户日志信息导入至用户事务系列表结构中，实现对用户信息的高效挖掘。且允许用户在Groups操控