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摘要：本文介绍了数据挖掘技术及其在电子商务网站建设中的应用，运用Web数据挖掘技术对客户的购买活动进行分析，并进行实验验证，实验结果表明使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群。
关键词：电子商务；电子商务网站；Web数据挖掘
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 01-0103-02
1 引言
电子商务的基本交易平台是电子商务网站，伴随其规模的扩大和功能的增加，网站的系统性能成为影响其为客户提供优质服务的瓶颈，如何提高网站系统的性能、优化网站系统的结构并为客户提供更好的个性化服务，直接影响到商务网站的效益。因此，设计一个好的电子商务网站，是电子商务活动能否成功的关键。通过使用Web数据挖掘技术对网站的销售信息进行合理的挖掘，可发现其形成和存在的规律，以及用户访问的规律，从而合理的配置资源，满足用户的需求。本文构建了一个网上书城销售系统，通过Web使用模式的挖掘，对网络客户的信息需求和上网习惯的定量研究，可以优化网络站点的结构或个性化服务提供参考[1]，从而使客户更快地找到所需要信息。
1.1 web数据挖掘技术
Web数据挖掘[1-3]（WebDataMining），是数据挖掘技术在Web环境下的应用，是从大量的Web文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘分成三类[4-5]：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，随着电子商务的兴起和迅猛发展，Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。电子商务是数据挖掘技术最恰当的应用领域，因为电子商务可以很容易满足数据挖掘所必需的因素：丰富的数据源、自动收集的可靠数据，并且可将挖掘的结果转化成商业行为，商业投资可以及时评价。其中与电子商务关系最为密切的是Web使用模式挖掘。Web内容挖掘和Web结构挖掘的对象是网上的原始数据，Web使用模式挖掘则不同与前两者，它面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。Web使用模式挖掘[6]（WebUsageMining）是对用户访问Web时在服务器方留下的访问记录进行挖掘，它通过挖掘Web日志文件及客户交易数据来发现有意义的用户访问模式和相关的潜在用户群。其主要特点是对用户信息数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。这一点对电子商务网站只至关重要，电子商务网站优化目的就是为了提高浏览者的转化率，提高客户的忠诚度。
1.2 Web数据挖掘在电子商务中的应用
为了研究web数据挖掘在电子商务网站中的作用，构建一个网上书城销售系统，该网上书城系统包含两个子系统：前台销售系统和后台图书系统。前台销售系统主要完成网上书城的在线销售功能，由用户注册、搜索、购物车三个模块组成。后台图书管理系统主要是提供给管理人员进行图书管理，由字典维护，图书批销，库存管理模块组成。
该网上书城的功能是实现用户在网上购买书籍行为，消费者进入商城可能面临三个选择：注册会员；会登录会员；查询图书。选择注册会员的消费者会按照要求先填写会员信息，填写的会员信息随着注册的成功写入网站的后台会员数据库；选择会员登录的消费者，必须是已经注册过的会员，登录过程中与用户名和密码相匹配，才能进入自己的会员页面，进入之后可以查看自己感兴趣的图书，；还有一类消费者是会先选择浏览产品，通过逐页查询或关键字查询找到自己感兴趣的书籍，在确认有自己想要的书之后再选择登录或注册。具体的操作流程如下图2-1所示：
通过构建网上书店销售系统，使用Web挖掘方法对客户的购买数量、购买书籍的类型、购买书籍时的浏览深度及客户的回访率进行分析研究.并进行了数据验证，实验结果表明使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群，以此为依据地完善和优化网站结构，具有一定的实用性。
参考文献：
[1]武森，吴庆海.Web使用挖掘在网站优化中的应用研究[J].中国管理信息化，2009，12（21）：4-6.
[2]王建会，王洪伟，申展.一种高效实用的文本分类算法[J].计算机研究与发展，2005，42（1）：85-93.
[3]何俊杰，路军.改进Web数据挖掘方法及其在个性化推荐中的应用[J].科技管理研究，2010，6：239-241.
[4]李士勇，梁家荣，唐志刚.基于危险理论的Web文本挖掘研究[J].微计算机信息，2007，27（10-3）：170-171.
[5]黄章树，廖华良.数据挖掘技术在企业市场营销中的应用[J].物流科技，2008：39-4.
[6]任新.Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究[D].贵州大学，2008：24-25.
关键词：电子商务；电子商务网站；Web数据挖掘
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 01-0103-02
1 引言
电子商务的基本交易平台是电子商务网站，伴随其规模的扩大和功能的增加，网站的系统性能成为影响其为客户提供优质服务的瓶颈，如何提高网站系统的性能、优化网站系统的结构并为客户提供更好的个性化服务，直接影响到商务网站的效益。因此，设计一个好的电子商务网站，是电子商务活动能否成功的关键。通过使用Web数据挖掘技术对网站的销售信息进行合理的挖掘，可发现其形成和存在的规律，以及用户访问的规律，从而合理的配置资源，满足用户的需求。本文构建了一个网上书城销售系统，通过Web使用模式的挖掘，对网络客户的信息需求和上网习惯的定量研究，可以优化网络站点的结构或个性化服务提供参考[1]，从而使客户更快地找到所需要信息。
1.1 web数据挖掘技术
Web数据挖掘[1-3]（WebDataMining），是数据挖掘技术在Web环境下的应用，是从大量的Web文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘分成三类[4-5]：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，随着电子商务的兴起和迅猛发展，Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。电子商务是数据挖掘技术最恰当的应用领域，因为电子商务可以很容易满足数据挖掘所必需的因素：丰富的数据源、自动收集的可靠数据，并且可将挖掘的结果转化成商业行为，商业投资可以及时评价。其中与电子商务关系最为密切的是Web使用模式挖掘。Web内容挖掘和Web结构挖掘的对象是网上的原始数据，Web使用模式挖掘则不同与前两者，它面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。Web使用模式挖掘[6]（WebUsageMining）是对用户访问Web时在服务器方留下的访问记录进行挖掘，它通过挖掘Web日志文件及客户交易数据来发现有意义的用户访问模式和相关的潜在用户群。其主要特点是对用户信息数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。这一点对电子商务网站只至关重要，电子商务网站优化目的就是为了提高浏览者的转化率，提高客户的忠诚度。
1.2 Web数据挖掘在电子商务中的应用
为了研究web数据挖掘在电子商务网站中的作用，构建一个网上书城销售系统，该网上书城系统包含两个子系统：前台销售系统和后台图书系统。前台销售系统主要完成网上书城的在线销售功能，由用户注册、搜索、购物车三个模块组成。后台图书管理系统主要是提供给管理人员进行图书管理，由字典维护，图书批销，库存管理模块组成。
该网上书城的功能是实现用户在网上购买书籍行为，消费者进入商城可能面临三个选择：注册会员；会登录会员；查询图书。选择注册会员的消费者会按照要求先填写会员信息，填写的会员信息随着注册的成功写入网站的后台会员数据库；选择会员登录的消费者，必须是已经注册过的会员，登录过程中与用户名和密码相匹配，才能进入自己的会员页面，进入之后可以查看自己感兴趣的图书，；还有一类消费者是会先选择浏览产品，通过逐页查询或关键字查询找到自己感兴趣的书籍，在确认有自己想要的书之后再选择登录或注册。具体的操作流程如下图2-1所示：
通过构建网上书店销售系统，使用Web挖掘方法对客户的购买数量、购买书籍的类型、购买书籍时的浏览深度及客户的回访率进行分析研究.并进行了数据验证，实验结果表明使用Web数据挖掘技术能够确定网站的目标客户群，以此为依据地完善和优化网站结构，具有一定的实用性。
参考文献：
[1]武森，吴庆海.Web使用挖掘在网站优化中的应用研究[J].中国管理信息化，2009，12（21）：4-6.
[2]王建会，王洪伟，申展.一种高效实用的文本分类算法[J].计算机研究与发展，2005，42（1）：85-93.
[3]何俊杰，路军.改进Web数据挖掘方法及其在个性化推荐中的应用[J].科技管理研究，2010，6：239-241.
[4]李士勇，梁家荣，唐志刚.基于危险理论的Web文本挖掘研究[J].微计算机信息，2007，27（10-3）：170-171.
[5]黄章树，廖华良.数据挖掘技术在企业市场营销中的应用[J].物流科技，2008：39-4.
[6]任新.Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究[D].贵州大学，2008：24-25.