第29卷第2期2011年2月

情报科学

Vol.29,No.2February,2011

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

庞英智

（吉林省经济管理干部学院，吉林长春130012）

摘

要：本文介绍了在电子商务中Web数据挖掘的过程、主要挖掘方法及应用。将数据挖掘技术应

用于电子商务，对企业积累的海量数据进行处理，从这些数据中发现潜在的规律，把握客户动态、追踪市场变化，帮助企业制定今后的发展战略，使电子商务更具个性化和针对性。关键词：电子商务；数据挖掘；Web中图分类号：G350;TP311

文献标识码：A

文章编号：1007-7634（2011）02-0235-06

ApplicationofWebDataMinigTechnologytoinElectronicCommerce

PANGYing-zhi

(EconomicsandManagementCadresCollegeJilinProvince,Changchun130012,China)Abstract:ThisarticledescribesWebdataminingprocess,maindataminingmethodandtheapplicationintheelectroniccommerce.Appliesthedataminingtechnologyintheelectroniccommerce,processingenterprisemassdata,fromthesedatadiscoveredthatthelatentrule,graspsthecustomerdynamic,totracethemarketshift,willhelptheenterprisetoformulatedevelopmentalstrategyinthefuture,willcausetheelectroniccommercetohavethepersonalizationanddirectionality.Keywords:electroniccommerce;datamining;web

1Web数据挖掘

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的实际应用数据中，抽取隐含的、不为人们事先知道的、但又是潜在有用的关联信息和知识的发现过程。Web挖掘是数据挖掘在web上的应用，是指从与web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含知识。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Web结构挖掘、Web内容挖掘和

1.1Web结构挖掘

Web结构挖掘是指从Web的组织结构链接关系中推导知识的过程。大量的Web超链接信息提供了关于Web页面内容相关性、质量和结构方

面的信息，反映了文档之间的包含、引用或者从属关系。引用文档对被引用文档的说明往往更客观、更概括、更准确。通过对Web文档之间的超链接结构进行分析，发现网页的结构有用的模式，找出权威页面。它又可以分为外部结构挖掘、内部结构挖掘和URL挖掘。在Web结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法。它们的共同点是使用一定方法计算Web页面之间超连接的质

Web使用挖掘的研究与应用体系【1】。

收稿日期：2010-09-23

作者简介：庞英智（1971-）女，四平市人，副教授，硕士，主要从事计算机应用研究.