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浅析:Web数据挖掘在农业电子商务中的应用
发布时间:2013年05月20日 09:38:14

(电子商务研究中心讯)  电子商务的迅猛发展给农业的发展注入了活力和生机,电子商务技术为农业信息应用平台的搭建提供了技术保障,因此越来越多的农业电子商务门户实现网上农产品销售,越来越多的农民通过商务网站发布农产品信息,电子商务的发展带动了农产品市场的繁荣,大量的商品、信息在现有的网络平台上得以交易,简化了交易方式,节约了时间,提高了效率。但另一方面,农业电子商务的实施带来了繁杂的数据信息,如何有效利用信息成为制约农业电子商务发展的瓶颈。同时,商务网站相对杂乱无章,无法获得每个模块的效率,无法提供个性化服务设置,无法保障交易安全性,这些都影响着农业电子商务的开展。

  Web数据挖掘可以抽取潜在的知识,通过数据挖掘技术分析大量用户的使用记录,使服务商更好地理解用户的购物特征和消费需求,从而识别潜在用户客群、实施客户关系管理。在智能电子商务、商业决策支持、客户关系管理、获得高质量的企业竞争情报信息,已成功应用于定制个性化服务、系统改进、站点修改、商业智能以及浏览推荐等方面,因此如果将Web数据挖掘应用于农业中,可以很好地解决以上问题。笔者介绍了Web数据挖掘方法在农业电子商务客户关系管理、网站设计、信息检索等方面的应用。

  1 Web数据挖掘概述

  Web数据挖掘是指从Web文档中和Web活动中发现和抽取潜在的、用户感兴趣的有用模式和隐藏的知识。Web数据挖掘方法主要有统计分析、关联规则、聚类、分类、序列模式以及依赖性建模等。Web数据挖掘主要包括Web内容挖掘(Web Content Mining)、Web结构挖掘(Web Structure Mining)和Web使用挖掘(web Usage Mining)。

  其中Web使用挖掘在电子商务领域应用最为广泛,是指从用户与Web服务器的交互数据中,发现有用、感兴趣的模式,是Web挖掘技术的重要分支。WWW承载了动态、异质、复杂的海量信息,但用户在任何一个站点的访问痕迹都会记录在Web服务器上的日志文件,包括用户IP地址、访问时间、访问方式(GET/POST)、URL资源、协议、用户代理(User-Agent)、Cookie、参考页面(Referer)等信息,对这些信息进行收集、加工、处理可以挖掘出用户访问模式,调整网络营销策略,提高信息应用质量,因此Web使用挖掘在电子商务中扮演着越来越重要的角色。

  2 Web数据挖掘在农业电子商务中的应用

  2.1制定个性化电子商务活动

  CRM、ERP、SCM三者一起已经成为现代企业提高竞争力的法宝。INTERNET的发展激发了CRM,使企业可全面观察其外部的客户,CRM是推动企业腾飞的真正动力。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页面中提取需要的有用的知识,还可以得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识,用以改进Web服务设计。更重要的是,通过对用户特征,如对用户访问行为、频度、内容等的理解和分析,提取出用户的特征,从而为用户定制个性化界面,有助于开展有针对性的电子商务活动。

  通过Web数据挖掘分类方法可以找到潜在客户。分类技术主要是根据用户群的特征挖掘用户群的访问特征。使用者可以先对已经存在的访问者根据其行为进行分类,并依此分析老客户的一些公共属性,决定其分类的关键属性及相互间关系,在Web数据挖掘中,分类规则的发现即给出识别一个特殊群体的公共属性的描述,这个描述可以用来分类新的项,如在某农业商务网站进行过在线定购的顾客中有78%是30~40岁生活在安徽省的年轻人。得到这一分类后,可以进行适合这一类客户的商务活动,如推荐特色产品等。同时,通过Web数据挖掘关联规则、序列模式技术可以提高客户的忠诚度。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性;序列模式寻找的是事件之间时间上的相关性。(编选:中国电子商务研究中心 勇全)

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