⑴ 數據挖掘的國內外研究現狀
摘要：隨著網路、資料庫技術的迅速發畏以及資料庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。數據挖掘(Data Mining)就是從大量的實際應用數據中提取隱含信息和知識，它利用了資料庫、人工智慧和數理統計等多方面的技術，是一類深層次的數據分析方法。
關鍵詞：數據挖掘；知識；分析；市場營銷；金融投資
隨著網路、資料庫技術的迅速發展以及資料庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。由此，數據挖掘技術應運而生。下面，本文對數據技術及其應用作一簡單介紹。
一、數據挖掘定義
數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。它是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業資料庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。簡而言之，數據挖掘其實是一類深層次的數據分析方法。從這個角度數據挖掘也可以描述為：按企業制定的業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性，並進一步將其模型化的先進有效的方法。
二、數據挖掘技術
數據挖掘技術是人們長期對資料庫技術進行研究和開發的結果，代寫論文其中數據倉庫技術的發展與數據挖掘有著密切的關系。大部分情況下，數據挖掘都要先把數據從數據倉庫中拿到數據挖掘庫或數據集市中，因為數據倉庫會對數據進行清理，並會解決數據的不一致問題，這會給數據挖掘帶來很多好處。此外數據挖掘還利用了人工智慧(AI)和統計分析的進步所帶來的好處，這兩門學科都致力於模式發現和預測。資料庫、人工智慧和數理統計是數據挖掘技術的三大支柱。由於數據挖掘所發現的知識的不同，其所利用的技術也有所不同。
1．廣義知識。指類別特徵的概括性描述知識。根據數據的微觀特性發現其表徵的、帶有普遍性的、較高層次概念的、中觀和宏觀的知識，反映同類事物的共同性質，是對數據的概括、精煉和抽象。廣義知識的發現方法和實現技術有很多，如數據立方體、面向屙性的歸約等。數據立方體的基本思想是實現某些常用的代價較高的聚集函數的計算，諸如計數、求和、平均、最大值等，並將這些實現視圖儲存在多維資料庫中。而面向屬性的歸約是以類SQL語言來表示數據挖掘查詢，收集資料庫中的相關數據集，然後在相關數據集上應用一系列數據推廣技術進行數據推廣，包括屬性刪除、概念樹提升、屬性閾值控制、計數及其他聚集函數傳播等。
2．關聯知識。它反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的知識。如果兩項或多項屬性之間存在關聯，那麼其中一項的屬性值就可以依據其他屬性值進行預測。最為著名的關聯規
則發現方法是Apriori演算法和FP—Growth演算法。關聯規則的發現可分為兩步：第一步是迭代識別所有的頻繁項目集，要求頻繁項目集的支持率不低於用戶設定的最低值；第二步是從頻繁項目集中構造可信度不低於用戶設定的最低值的規則。識別或發現所有頻繁項目集是關聯規則發現演算法的核心，也是計算量最大的部分。
3．分類知識。它反映同類事物共同性質的特徵型知識和不同事物之間的差異型特徵知識。分類方法有決策樹、樸素貝葉斯、神經網路、遺傳演算法、粗糙集方法、模糊集方法、線性回歸和K—Means劃分等。其中最為典型的分類方法是決策樹。它是從實例集中構造決策樹，是一種有指導的學習方法。
該方法先根據訓練子集形成決策樹，如果該樹不能對所有對象給出正確的分類，那麼選擇一些例外加入到訓練子集中，重復該過程一直到形成正確的決策集。最終結果是一棵樹，其葉結點是類名，中間結點是帶有分枝的屙性，該分枝對應該屙性的某一可能值。
4．預測型知識。它根據時間序列型數據，由歷史的和當前的數據去推測未來的數據，也可以認為是以時間為關鍵屬性的關聯知識。目前，時間序列預測方法有經典的統計方法、神經網路和機器學習等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比較完善的時間序列建模理論和分析方法，這些經典的數學方法通過建立隨機模型，進行時間序列的預測。由於大量的時間序列是非平穩的，其特徵參數和數據分布隨著時間的推移而發生變化。因此，僅僅通過對某段歷史數據的訓練，建立單一的神經網路預測模型，還無法完成准確的預測任務。為此，人們提出了基於統計學和基於精確性的再訓練方法，當發現現存預測模型不再適用於當前數據時，對模型重新訓練，獲得新的權重參數，建立新的模型。
5．偏差型知識。它是對差異和極端特例的描述，揭示事物偏離常規的異常現象，如標准類外的特例、數據聚類外的離群值等。所有這些知識都可以在不同的概念層次上被發現，並隨著概念層次的提升，從微觀到中觀、到宏觀，以滿足不同用戶不同層次決策的需要。
三、數據挖掘流程
數據挖掘是指一個完整的過程，該過程從大型資料庫中挖掘先前未知的、有效的、可實用的信息，代寫畢業論文並使用這些信息做出決策或豐富知識。數據挖掘的基本過程和主要步驟如下：
過程中各步驟的大體內容如下：
1．確定業務對象，清晰地定義出業務問題。認清數據挖掘的目的是數據挖掘的重要一步，挖掘的最後結構不可預測，但要探索的問題應該是有預見的，為了數據挖掘而挖掘則帶有盲目性，是不會成功的。
2．數據准備。(1)數據選擇。搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據信息，並從中選擇出適用於數據挖掘應用的數據。(2)數據預處理。研究數據的質量，進行數據的集成、變換、歸約、壓縮等．為進一步的分析作準備，並確定將要進行的挖掘操作的類型。(3)數據轉換。將數據轉換成一個分析模型，這個分析模型是針對挖掘演算法建立的，這是數據挖掘成功的關鍵。
3．數據挖掘。對所得到的經過轉換的數據進行挖掘。除了完善和選擇合適的挖掘演算法外，其餘一切工作都能自動地完成。
4．結果分析。解釋並評估結果。其使用的分析方法一般應視挖掘操作而定，通常會用到可視化技術。
5．知識同化。將分析所得到的知識集成到業務信息系統的組織結構中去。
四、數據挖掘的應用
數據挖掘技術從一開始就是面向應用的。目前在很多領域，數據挖掘都是一個很時髦的詞，尤其是在如銀行、電信、保險、交通、零售(如超級市場)等商業領域。
1．市場營銷。由於管理信息系統和P0S系統在商業尤其是零售業內的普遍使用，特別是條形碼技術的使用，從而可以收集到大量關於用戶購買情況的數據，並且數據量在不斷激增。對市場營銷來說，通過數據分析了解客戶購物行為的一些特徵，對提高競爭力及促進銷售是大有幫助的。利用數據挖掘技術通過對用戶數據的分析，可以得到關於顧客購買取向和興趣的信息，從而為商業決策提供了可靠的依據。數據挖掘在營銷業上的應用可分為兩類：資料庫營銷(database markerting)和貨籃分析(basket analysis)。資料庫營銷的任務是通過互動式查詢、數據分割和模型預測等方法來選擇潛在的顧客，以便向它們推銷產品。通過對已有的顧客數據的辱淅，可以將用戶分為不同級別，級別越高，其購買的可能性就越大。貨籃分析
是分析市場銷售數據以識別顧客的購買行為模式，例如：如果A商品被選購，那麼B商品被購買的可能性為95％，從而幫助確定商店貨架的布局排放以促銷某些商品，並且對進貨的選擇和搭配上也更有目的性。這方面的系統有：Opportunity Ex-plorer，它可用於超市商品銷售異常情況的因果分析等，另外IBM公司也開發了識別顧客購買行為模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。
2．金融投資。典型的金融分析領域有投資評估和股票交易市場預測，分析方法一般採用模型預測法(如神經網路或統計回歸技術)。代寫碩士論文由於金融投資的風險很大，在進行投資決策時，更需要通過對各種投資方向的有關數據進行分析，以選擇最佳的投資方向。無論是投資評估還是股票市場預測，都是對事物發展的一種預測，而且是建立在對數據的分析基礎之上的。數據挖掘可以通過對已有數據的處理，找到數據對象之間的關系，然後利用學習得到的模式進行合理的預測。這方面的系統有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任務是使用神經網路模型選擇投資，後者則使用了專家系統、神經網路和基因演算法技術來輔助管理多達6億美元的有價證券。
3．欺詐甄別。銀行或商業上經常發生詐騙行為，如惡性透支等，這些給銀行和商業單位帶來了巨大的損失。對這類詐騙行為進行預測可以減少損失。進行詐騙甄別主要是通過總結正常行為和詐騙行為之間的關系，得到詐騙行為的一些特性，這樣當某項業務符合這些特徵時，可以向決策人員提出警告。
這方面應用非常成功的系統有：FALCON系統和FAIS系統。FALCON是HNC公司開發的信用卡欺詐估測系統，它已被相當數量的零售銀行用於探測可疑的信用卡交易；FAIS則是一個用於識別與洗錢有關的金融交易的系統，它使用的是一般的政府數據表單。此外數據挖掘還可用於天文學上的遙遠星體探測、基因工程的研究、web信息檢索等。
結束語
隨著資料庫、人工智慧、數理統計及計算機軟硬體技術的發展，數據挖掘技術必能在更多的領域內取得更廣泛的應用。
參考文獻：
[1]閆建紅《資料庫系統概論》的教學改革與探索[J]．山西廣播電視大學學報，2006，(15)：16—17．
⑵ 從三個方向去預測大數據發展的未來趨勢
從三個方向去預測大數據發展的未來趨勢
技術的發展，讓這個世界每天都在源源不斷地產生數據，隨著大數據概念被提出，這個技術逐漸發展成為一個行業，並被不斷看好。那麼大數據行業的未來發展如何？三個方向預測大數據技術發展未來趨勢：
(一)社交網路和物聯網技術拓展了數據採集技術渠道
經過行業信息化建設，醫療、交通、金融等領域已經積累了許多內部數據，構成大數據資源的「存量」;而移動互聯網和物聯網的發展，大大豐富了大數據的採集渠道，來自外部社交網路、可穿戴設備、車聯網、物聯網及政府公開信息平台的數據將成為大數據增量數據資源的主體。當前，移動互聯網的深度普及，為大數據應用提供了豐富的數據源。
另外，快速發展的物聯網，也將成為越來越重要的大數據資源提供者。相對於現有互聯網數據雜亂無章和價值密度低的特點，通過可穿戴、車聯網等多種數據採集終端，定向採集的數據資源更具利用價值。例如，智能化的可穿戴設備經過幾年的發展，智能手環、腕帶、手錶等可穿戴正在走向成熟，智能鑰匙扣、自行車、筷子等設備層出窮，國外 Intel、Google、Facebook，國內網路、京東、小米等有所布局。
企業內部數據仍是大數據主要來源，但對外部數據的需求日益強烈。當前，有 32%的企業通過外部購買所獲得的數據;只有18%的企業使用政府開放數據。如何促進大數據資源建設，提高數據質量，推動跨界融合流通，是推動大數據應用進一步發展的關鍵問題之一。
總體來看，各行業都在致力於在用好存量資源的基礎之上，積極拓展新興數據收集的技術渠道，開發增量資源。社交媒體、物聯網等大大豐富了數據採集的潛在渠道，理論上，數據獲取將變得越來越容易。
(二) 分布式存儲和計算技術夯實了大數據處理的技術基礎
大數據存儲和計算技術是整個大數據系統的基礎。
在存儲方面，2000 年左右谷歌等提出的文件系統(GFS)、以及隨後的 Hadoop 的分布式文件系統 HDFS(Hadoop Distributed File System)奠定了大數據存儲技術的基礎。
與傳統系統相比，GFS/HDFS 將計算和存儲節點在物理上結合在一起，從而避免在數據密集計算中易形成的 I/O吞吐量的制約，同時這類分布式存儲系統的文件系統也採用了分布式架構，能達到較高的並發訪問能力。
在計算方面，谷歌在 2004 年公開的 MapRece 分布式並行計算技術，是新型分布式計算技術的代表。一個 MapRece 系統由廉價的通用伺服器構成，通過添加伺服器節點可線性擴展系統的總處理能力(Scale Out)，在成本和可擴展性上都有巨大的優勢。
(三) 深度神經網路等新興技術開辟大數據分析技術的新時代
大數據數據分析技術，一般分為聯機分析處理(OLAP，OnlineAnalytical Processing)和數據挖掘(Data Mining)兩大類。
OLAP技術，一般基於用戶的一系列假設，在多維數據集上進行互動式的數據集查詢、關聯等操作(一般使用 SQL 語句)來驗證這些假設，代表了演繹推理的思想方法。
數據挖掘技術，一般是在海量數據中主動尋找模型，自動發展隱藏在數據中的模式(Pattern)，代表了歸納的思想方法。
傳統的數據挖掘演算法主要有：
(1)聚類，又稱群分析，是研究(樣品或指標)分類問題的一種統計分析方法，針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬於同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。企業通過使用聚類分析演算法可以進行客戶分群，在不明確客戶群行為特徵的情況下對客戶數據從不同維度進行分群，再對分群客戶進行特徵提取和分析，從而抓住客戶特點推薦相應的產品和服務。
(2)分類，類似於聚類，但是目的不同，分類可以使用聚類預先生成的模型，也可以通過經驗數據找出一組數據對象的共同點，將數據劃分成不同的類，其目的是通過分類模型將數據項映射到某個給定的類別中，代表演算法是CART(分類與回歸樹)。企業可以將用戶、產品、服務等各業務數據進行分類，構建分類模型，再對新的數據進行預測分析，使之歸於已有類中。分類演算法比較成熟，分類准確率也比較高，對於客戶的精準定位、營銷和服務有著非常好的預測能力，幫助企業進行決策。
(3)回歸，反映了數據的屬性值的特徵，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的一覽關系。它可以應用到對數據序列的預測和相關關系的研究中。企業可以利用回歸模型對市場銷售情況進行分析和預測，及時作出對應策略調整。在風險防範、反欺詐等方面也可以通過回歸模型進行預警。
傳統的數據方法，不管是傳統的 OLAP 技術還是數據挖掘技術，都難以應付大數據的挑戰。首先是執行效率低。傳統數據挖掘技術都是基於集中式的底層軟體架構開發，難以並行化，因而在處理 TB 級以上數據的效率低。其次是數據分析精度難以隨著數據量提升而得到改進，特別是難以應對非結構化數據。
在人類全部數字化數據中，僅有非常小的一部分(約占總數據量的 1%)數值型數據得到了深入分析和挖掘(如回歸、分類、聚類)，大型互聯網企業對網頁索引、社交數據等半結構化數據進行了淺層分析(如排序)，占總量近 60%的語音、圖片、視頻等非結構化數據還難以進行有效的分析。
所以，大數據分析技術的發展需要在兩個方面取得突破，一是對體量龐大的結構化和半結構化數據進行高效率的深度分析，挖掘隱性知識，如從自然語言構成的文本網頁中理解和識別語義、情感、意圖等;二是對非結構化數據進行分析，將海量復雜多源的語音、圖像和視頻數據轉化為機器可識別的、具有明確語義的信息，進而從中提取有用的知識。
目前來看，以深度神經網路等新興技術為代表的大數據分析技術已經得到一定發展。
神經網路是一種先進的人工智慧技術，具有自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性，非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴密的知識或數據，十分適合解決大數據挖掘的問題。
典型的神經網路模型主要分為三大類：第一類是以用於分類預測和模式識別的前饋式神經網路模型，其主要代表為函數型網路、感知機;第二類是用於聯想記憶和優化演算法的反饋式神經網路模型，以 Hopfield的離散模型和連續模型為代表。第三類是用於聚類的自組織映射方法，以 ART 模型為代表。不過，雖然神經網路有多種模型及演算法，但在特定領域的數據挖掘中使用何種模型及演算法並沒有統一的規則，而且人們很難理解網路的學習及決策過程。
隨著互聯網與傳統行業融合程度日益加深，對於 web 數據的挖掘和分析成為了需求分析和市場預測的重要段。Web 數據挖掘是一項綜合性的技術，可以從文檔結構和使用集合中發現隱藏的輸入到輸出的映射過程。
目前研究和應用比較多的是 PageRank 演算法。PageRank是Google演算法的重要內容，於2001年9月被授予美國專利，以Google創始人之一拉里·佩奇(Larry Page)命名。PageRank 根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量衡量網站的價值。這個概念的靈感，來自於學術研究中的這樣一種現象，即一篇論文的被引述的頻度越多，一般會判斷這篇論文的權威性和質量越高。
需要指出的是，數據挖掘與分析的行業與企業特點強，除了一些最基本的數據分析工具外，目前還缺少針對性的、一般化的建模與分析工具。各個行業與企業需要根據自身業務構建特定數據模型。數據分析模型構建的能力強弱，成為不同企業在大數據競爭中取勝的關鍵。
⑶ Web數據挖掘技術探析論文
Web數據挖掘技術探析論文
在日復一日的學習、工作生活中，大家或多或少都會接觸過論文吧，論文對於所有教育工作者，對於人類整體認識的提高有著重要的意義。那麼你知道一篇好的論文該怎麼寫嗎？以下是我收集整理的Web數據挖掘技術探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
Web數據挖掘技術探析論文 篇1
引言
當前，隨著網路技術的發展和資料庫技術的迅猛發展，有效推動了商務活動由傳統活動向電子商務變革。電子商務就是利用計算機和網路技術以及遠程通信技術，實現整個商務活動的電子化、數字化和網路化。基於Internet的電子商務快速發展，使現代企業積累了大量的數據，這些數據不僅能給企業帶來更多有用信息，同時還使其他現代企業管理者能夠及時准確的搜集到大量的數據。訪問客戶提供更多更優質的服務，成為電子商務成敗的關鍵因素，因而受到現代電子商務經營者的高度關注，這也對計算機web數據技術提出了新的要求，Web數據挖掘技術應運而生。它是一種能夠從網上獲取大量數據，並能有效地提取有用信息供企業決策者分析參考，以便科學合理制定和調整營銷策略，為客戶提供動態、個性化、高效率服務的全新技術。目前，它已成為電子商務活動中不可或缺的重要載體。
計算機web數據挖掘概述
1.計算機web數據挖掘的由來
計算機Web數據挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數據信息進行篩選的過程。Web數據挖掘是把傳統的數據挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數據信息。計算機Web數據挖掘可以在多領域中展示其作用，目前已被廣泛應用於資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等多個方面，其中對商務活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。
2.計算機Web數據挖掘含義及特徵
(1)Web數據挖掘的含義
Web數據挖掘是指數據挖掘技術在Web環境下的應用，是一項數據挖掘技術與WWW技術相結合產生的新技術，綜合運用到了計算機語言、Internet、人工智慧、統計學、信息學等多個領域的技術。具體說，就是通過充分利用網路(Internet)，挖掘用戶訪問日誌文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網路用戶登記信息等內容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最後再用於企業管理和商業決策。
(2)Web數據挖掘的特點
計算機Web數據挖掘技術具有以下特點：一是用戶不用提供主觀的評價信息;二是用戶「訪問模式動態獲取」不會過時;三是可以處理大規模的數據量，並且使用方便;四是與傳統資料庫和數據倉庫相比，Web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務中心。
(3)計算機web數據挖掘技術的類別
web數據挖掘技術共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是通過網路對Web日誌記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務的競爭力。第二類是Web內容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過程。第三類是Web結構挖掘。就是通過對Web上大量文檔集合的內容進行小結、聚類、關聯分析的方式，從Web文檔的組織結構和鏈接關系中預測相關信息和知識。
計算機web數據挖掘技術與電子商務的關系
藉助計算機技術和網路技術的日臻成熟，電子商務正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業和個人的關注。隨著電子商務企業業務規模的不斷擴大，電子商務企業的商品和客戶數量也隨之迅速增加，電子商務企業以此獲得了大量的數據，這些數據正成為了電子商務企業客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發和利用這些數據資源，以便給企業和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數據挖掘技術也逐漸被應用到電子商務網站中。目前，基於數據挖掘(特別是web數據挖掘)技術構建的電子商務推薦系統正成為電子商務推薦系統發展的一種趨勢。
計算機web數據挖掘在電子商務中的具體應用
(1)電子商務中的web數據挖掘的過程
在電子商務中，web數據挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數據准備階段、數據挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務企業的決策者滿意，就需要重復上述過程，直到滿意為止。
(2)Web數據挖掘技術在電子商務中的應用
目前，電子商務在企業中得到廣泛應用，極大地促進了電子商務網站的興起，經過分析一定時期內站點上的用戶的訪問信息，便可發現該商務站點上潛在的客戶群體、相關頁面、聚類客戶等數據信息，企業信息系統因此會獲得大量的數據，如此多的數據使Web數據挖掘有了豐富的數據基礎，使它在各種商業領域有著更加重要的.實用價值。因而，電子商務必將是未來Web數據挖掘的主攻方向。Web數據挖掘技術在電子商務中的應用主要包含以下幾方面：
一是尋找潛在客戶。電子商務活動中，企業的銷售商可以利用分類技術在Internet上找到潛在客戶，通過挖掘Web日誌記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特徵和規律，然後從已經存在的分類中找到潛在的客戶。
二是留住訪問客戶。電子商務企業通過商務網站可以充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然後根據客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產品，以此來不斷提高網站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現留住老客戶發掘新客戶的目的。
三是提供營銷策略參考。通過Web數據挖掘，電子商務企業銷售商能夠通過挖掘商品訪問情況和銷售情況，同時結合市場的變化情況，通過聚類分析的方法，推導出客戶訪問的規律，不同的消費需求以及消費產品的生命周期等情況，為決策提供及時而准確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調整，優化商品營銷。
四是完善商務網站設計。電子商務網站站點設計者能夠利用關聯規則，來了解客戶的行為記錄和反饋情況，並以此作為改進網站的依據，不斷對網站的組織結構進行優化來方便客戶訪問，不斷提高網站的點擊率。
結語
本文對Web數據挖掘技術進行了綜述，講述了其在電子商務中廣泛應用。可以看出，隨著計算機技術和資料庫技術快速發展，計算機Web數據技術的應用將更加廣泛，Web數據挖掘也將成為非常重要的研究領域，研究前景巨大、意義深遠。目前，我國的Web數據應用還處於探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。
Web數據挖掘技術探析論文 篇2
摘要： 該文通過介紹電子商務及數據挖掘基本知識，分別從幾個方面分析了電子商務中WEB數據挖掘技術的應用。
關鍵詞： 電子商務；數據挖掘；應用
1概述
電子商務是指企業或個人以網路為載體，應用電子手段，利用現代信息技術進行商務數據交換和開展商務業務的活動。隨著互聯網的迅速發展，電子商務比傳統商務具有更明顯的優勢，由於電子商務具有方便、靈活、快捷的特點，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動。目前電子商務平台網站多，行業競爭強，為了獲得更多的客戶資源，電子商務網站必須加強客戶關系管理、改善經營理念、提升售後服務。數據挖掘是從數據集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過程。由數據集合做出歸納推理，從中挖掘並進行商業預判，能夠幫助電子商務企業決策層依據預判，對市場策略調整，將企業風險降低,從而做出正確的決策，企業利潤將最大化。隨著電子商務的應用日益廣泛，電子商務活動中會產生大量有用的數據，如何能夠數據挖掘出數據的參考價值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關客戶。因此,如何在電子商務平台上進行數據挖掘成為研究的熱點問題。
2數據挖掘技術概述
數據挖掘（DataMining），也稱資料庫中的知識發現（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數據挖掘一般是指從海量數據中應用演算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數據挖掘是一個在大數據資源中利用分析工具發現模型與數據之間關系的一個過程，數據挖掘對決策者尋找數據間潛在的某種關聯，發現隱藏的因素起著關鍵作用。這些模式是有潛在價值的、並能夠被理解的。數據挖掘將人工智慧、機器學習、資料庫、統計、可視化、信息檢索、並行計算等多個領域的理論與技術融合在一起的一門多學科交叉學問，這些學科也對數據挖掘提供了很大的技術支撐。
3Web數據挖掘特點
Web數據挖掘就是數據挖掘在Web中的應用。Web數據挖掘的目的是從萬維網的網頁的內容、超鏈接的結構及使用日誌記錄中找到有價值的數據或信息。依據挖掘過程中使用的數據類別，Web數據挖掘任務可分為：Web內容挖掘、Web結構挖掘、Web使用記錄挖掘。
1）Web內容挖掘指從網頁中提取文字、圖片或其他組成網頁內容的信息，挖掘對象通常包含文本、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數據。
2）Web結構挖掘是對Web頁面之間的結構進行挖掘，挖掘描述內容是如何組織的，從Web的超鏈接結構中尋找Web結構和頁面結構中的有價值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網頁，依據網頁的主題，進行自動的聚類和分類，為了不同的目的從網頁中根據模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質量及效率。
3）Web使用記錄挖掘是根據對伺服器上用戶訪問時的訪問記錄進行挖掘的方法。Web使用挖掘將日誌數據映射為關系表並採用相應的數據挖掘技術來訪問日誌數據，對用戶點擊事件的搜集和分析發現用戶導航行為。它用來提取關於客戶如何瀏覽和使用訪問網頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個頁面中所停留的時間？下一步點擊了什麼？在什麼樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關心要解決的問題。
4電子商務中Web挖掘中技術的應用分析
1）電子商務中序列模式分析的應用
序列模式數據挖掘就是要挖掘基於時間或其他序列的模式。如在一套按時間順序排列的會話或事務中一個項目有存在跟在另一個項目後面。通過這個方法，WEB銷售商可以預測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進行廣告排放設置。發現序列模式容易使客戶的行為被電子商務的組織者預測，當用戶瀏覽站點時，盡可能地迎合每個用戶的瀏覽習慣並根據用戶感興趣的內容不斷調整網頁，盡可能地使每個用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日誌，可以發現客戶的訪問序列模式。在萬維網使用記錄挖掘應用中，序列模式挖掘可以用於捕捉用戶路徑之中常用的導航路徑。當用戶訪問電子商務網站時，網站管理員能夠搜索出這個訪問者的對該網站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前後順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發出查詢請求、瀏覽網頁信息等，會彈出與這些信息相關的廣告。例如購買了列印機的用戶，一般不久就會購買如列印紙、硒鼓等列印耗材。優秀的推薦系統將為客戶建立一個專屬商店,由每個客戶的特徵來調整網站的內容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網站及產品促銷的效果。
2）電子商務中關聯規則的應用
關聯規則是揭示數據之間隱含的相互關系，關聯分析的任務是發現事物間的關聯規則或相關程序。關聯規則挖掘的目標是在數據項目中找出每一個數據信息的內在關系。關聯規則挖掘就是要搜索出用戶在伺服器上訪問的內容、頁面、文件之間的聯系，從而改進電子商務網站設計。可以更好在組織站點，減少用戶過濾網站信息的負擔，哪些商品顧客會可能在一次購物時同時購買？關聯規則技術能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯系，分析顧客的購物習慣。例如購買牛奶的顧客90%會同時還購買麵包，這就是一條關聯規則，如果商店或電子商務網站將這兩種商品放在一起銷售，將會提高它們的銷量。關聯規則挖掘目標是利用工具分析出顧客購買商品間的聯系，也即典型購物籃數據分析應用。關聯規則是發現同類事件中不同項目的相關性，例如手機加充電寶，滑鼠加滑鼠墊等購買習慣就屬於關聯分析。關聯規則挖掘技術可以用相應演算法找出關聯規則，例如在上述例子中，商家可以依據商品間的關聯改進商品的擺放，如果顧客購買了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時購買的概率較大，說明這些商品存在關聯性，商家可以將這些有關聯的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利於商品的銷售，商家也根據關聯有效搭配進貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會購買開關插座，因此，一般會將燈具與開關插座等物品放在一個區域供顧客選購。依據分析找出顧客所需要的商品的關聯規則，由挖掘分析結果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會感興趣的商品推薦，將會大大提高商品的銷售量。
3）電子商務中路徑分析技術的應用
路徑分析技術通過對Web伺服器的日誌文件中客戶訪問站點的訪問次數的分析，用來發現Web站點中最經常訪問的路徑來調整站點結構，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產品或是信息。例如在用戶訪問某網站時，如果有很多用戶不感興趣的頁面存在，就會影響用戶的網頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時也會使整個站點的維護成本提高。而利用路徑分析技術能夠全面地掌握網站各個頁面之間的關聯以及超鏈接之間的聯系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進網站結構及頁面的設計。
4）電子商務中分類分析的應用
分類技術在根據各種預定義規則進行用戶建模的Web分析應用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務，可以計算每個用戶在某個期間內購買記錄總和。基於這些數據，可以建立一個分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特徵如用戶統計屬性以及他們的導航活動。分類技術既可以用於預測哪些購買客戶對於哪類促銷手段感興趣，也可以預測和劃分顧客類別。在電子商務中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發現一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個性化的網路服務及開展針對性的商務活動。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。
5）電子商務中聚類分析的應用
聚類技術可以將具有相同特徵的數據項聚成一類。聚類分析是對資料庫中相關數據進行對比並找出各數據之間的關系，將不同性質特徵的數據進行分類。聚類分析的目標是在相似的基礎上收集數據來分類。根據具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特徵，利用聚類分析技術將市場有效地細分，細分後應可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務中進行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個性化的Web內容，更多在用戶分組上基於用戶統計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發現有價值的商業智能。在電子商務中將市場進行細化的區分就是運用聚類分析技術。聚類分析可根據顧客的購買行為來劃分不同顧客特徵的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進行類別細分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務。比如通過聚類技術分析，發現一些顧客喜歡訪問有關汽車配件網頁內容，就可以動態改變站點內容，讓網路自動地給這些顧客聚類發送有關汽車配件的新產品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務中通過聚類行為或習性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務。技術人員在分析中先用聚類分析將要分析的數據進行聚類細分，然後用分類分析對數據集合進行分類標記，再將該標記重新進行分類，一直如此循環兩種分析方法得到相對滿意的結果。
5結語
隨著互聯網的飛速發展，大數據分析應用越來越廣。商業貿易中電子商務所佔比例越來越大，使用web挖掘技術對商業海量數據進行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業的市場競爭力有重要意義。
參考文獻：
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[5]段紅英.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用[J].隴東學院學報,2009(3):32-34.
;⑷ 軟體工程中面向對象技術、Deep Web數據挖掘、多目標優化這幾個方向怎麼樣。
三個方向不是一個專業呀？都偏重理論。1、「面向對象技術」是過去的研究方向，現在已經沒多大研究空間；2、「Deep Web數據挖掘」也只有理論價值，實際上也沒什麼用；3、「多目標優化」是自控系統工程方向，理論很深，僅有理論研究價值，研究空間很大，但短時間難有實際成果。三個方向畢業干什麼？都很難有十分對口的工作。原因很簡單，都是純理論研究方向。
⑸ web數據挖掘技術在電子商務中有哪些應用
數據挖掘在電子商務中主要應用於數據分析，區別於傳統的資料庫，只進行簡單的查詢功能，數據挖掘對過往數據進行分析得到在電子商務所需要的數據
⑹ 超文本數據的Web數據挖掘-超文本數據的知識發現
《Web數據挖掘-超文本數據的知識發現(英文版)》
本書是信息檢索領域的名著，深入講解了從大量非結構化Web數據中提取和產生知識的技術。書中首先論述了Web的基礎(包括Web信息採集機制、Web標引機制以及基於關鍵字或基於相似性搜索機制)，然後系統地描述了Web挖掘的基礎知識，著重介紹基於超文本的機器學習和數據挖掘方法，如聚類、協同過濾、監督學習、半監督學習，最後講述了這些基本原理在Web挖掘中的應用。本書為讀者提供了堅實的技術背景和最新的知識。
本書是從事數據挖掘學術研究和開發的專業人員理想的參考書，同時也適合作為高等院校計算機及相關專業研究生的教材。
1INTRODUCTION
1.1Crawling and Indexing
1.2 Topic Directories
1.3 Clustering and Classification
1.4 Hyperlink Analysis
1.5 Resource Discovery and Vertical Portals
1.6 Structured vs. Unstructured Data Mining
1.7 Bibliographic Notes
PART Ⅰ INFRASTRUCTURE
2CRAWLING THE WEB
2.1 HTML and HTTP Basics
2.2 Crawling Basics
2.3 Engineering Large-Scale Crawlers
2.3.1 DNS Caching, Prefetching, and Resolution
2.3.2 Multiple Concurrent Fetches
2.3.3 Link Extraction and Normalization
2.3.4 Robot Exclusion
2.3.5 Eliminating Already-Visited URLs
2.3.6 Spider Traps
2.3.7 Avoiding Repeated Expansion of Links on Duplicate Pages
2.3.8 Load Monitor and Manager
2.3.9 Per-Server Work-Queues
2.3.10 Text Repository
2.3.11 Refreshing Crawled Pages
2.4 Putting Together a Crawler
2.4.1 Design of the Core Components
2.4.2 Case Study: Using w3c-libwww
2.5 Bibliographic Notes
3 WEB SEARCH AND INFORMATION RETRIEVAL
3.1 Boolean Queries and the Inverted Index
3.1.1 Stopwords and Stemming
3.1.2 Batch Indexing and Updates
3.1.3 Index Compression Techniques
3.2 Relevance Ranking
3.2.1 Recall and Precision
3.2.2The Vector-Space Model
3.2.3Relevance Feedback and Rocchio?s Method
3.2.4Probabilistic Relevance Feedback Models
3.2.5Advanced Issues
3.3Similarity Search
3.3.1Handling òFind-Similaró Queries
3.3.2Eliminating Near Duplicates via Shingling
3.3.3Detecting Locally Similar Subgraphs of the Web
3.4Bibliographic Notes
PART Ⅱ LEARNING
PART Ⅲ APPLICATIONS
References
Index
⑺ web挖掘怎麼實現
截止到今天為止，我尚不知道有什麼有價值的web挖掘系統存在，不過您可以參考檢索引擎的挖掘演算法，比如Apache的lucene等
http://lucene.apache.org/java/docs/index.html
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並為您附錄以下信息：
近年來，隨著 Internet/Web技術的快速普及和迅猛發展，使各種信息可以以非常低的成本在網路上獲得，由於Internet/WWW在全球互連互通，可以從中取得的數據量難以計算，而且Internet/WWW的發展趨勢繼續看好，特別是電子商務的蓬勃發展為網路應用提供了強大支持，如何在WWW這個全球最大的數據集合中發現有用信息無疑將成為數據挖掘研究的熱點。
Web挖掘指使用數據挖掘技術在WWW數據中發現潛在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等。
2．Web挖掘流程
與傳統數據和數據倉庫相比，Web上的信息是非結構化或半結構化的、動態的、並且是容易造成混淆的，所以很難直接以Web網頁上的數據進行數據挖掘，而必須經過必要的數據處理。典型Web挖掘的處理流程如下[3]：
1．查找資源：任務是從目標Web文檔中得到數據，值得注意的是有時信息資源不僅限於在線Web文檔，還包括電子郵件、電子文檔、新聞組，或者網站的日誌數據甚至是通過Web形成的交易資料庫中的數據。
2．信息選擇和預處理：任務是從取得的Web資源中剔除無用信息和將信息進行必要的整理。例如從Web文檔中自動去除廣告連接、去除多餘格式標記、自動識別段落或者欄位並將數據組織成規整的邏輯形式甚至是關系表。
3．模式發現：自動進行模式發現。可以在同一個站點內部或在多個站點之間進行。
4．模式分析：驗證、解釋上一步驟產生的模式。可以是機器自動完成，也可以是與分析人員進行交互來完成。
Web挖掘作為一個完整的技術體系，在進行挖掘之前的信息獲得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE(Information Extraction)相當重要。信息獲得（IR）的目的在於找到相關Web文檔，它只是把文檔中的數據看成未經排序的片語的集合，而信息抽取(IE)的目的在於從文檔中找到需要的數據項目，它對文檔的結構合表達的含義感興趣,它得一個重要任務就是對數據進行組織整理並適當建立索引。
信息獲得（IR）和信息抽取(IE)技術的研究已近有很長時間，隨著Web技術的發展，基於Web技術的IR、 IE得到了更多的重視。由於Web 數據量非常大，而且可能動態變化，用原來手工方式進行信息收集早已經力不從心，目前的研究方向是用自動化、半自動化的方法在Web上進行IR和IE。在 Web環境下既要處理非結構化文檔，又要處理半結構化的數據，最近幾年在這兩方面都有相應的研究成果和具體應用，特別是在大型搜索引擎中得到了很好的應用。
3．Web挖掘分類及各自的研究現狀及發展
根據對Web數據的感興趣程度不同，Web挖掘一般可以分為三類：Web內容挖掘（Web Content mining）、 Web結構挖掘（ Web structure mining）、 Web 用法挖掘（Web usage Mining）
3．1、Web內容挖掘：
指從Web內容/數據/文檔中發現有用信息，Web上的信息五花八門，傳統的Internet由各種類型的服務和數據源組成，包括WWW、FTP、Telnet等，現在有更多的數據和埠可以使用，比如政府信息服務、數字圖書館、電子商務數據，以及其他各種通過 Web可以訪問的資料庫。Web內容挖掘的對象包括文本、圖象、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數據。其中針對無結構化文本進行的Web挖掘被歸類到基於文本的知識發現（KDT）領域，也稱文本數據挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比較重要的技術領域，也引起了許多研究者的關注。最近在Web多媒體數據挖掘方面的研究成為另一個熱點。
Web內容挖掘一般從兩個不同的觀點來進行研究。從資源查找（IR）的觀點來看，Web內容挖掘的任務是從用戶的角度出發，怎樣提高信息質量和幫助用戶過濾信息。而從DB的角度講Web內容挖掘的任務主要是試圖對Web上的數據進行集成、建模，以支持對Web數據的復雜查詢。
3．1．1從資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘非結構化文檔：
非結構化文檔主要指Web上的自由文本，包括小說、新聞等。在這方面的研究相對比較多一些，大部分研究都是建立在詞彙袋（bag of words）或稱向量表示法（vector representation）的基礎上，這種方法將單個的詞彙看成文檔集合中的屬性，只從統計的角度將詞彙孤立地看待而忽略該詞彙出現的位置和上下文環境。屬性可以是布爾型，根據詞彙是否在文檔中出現而定，也可以有頻度，即該詞彙在文檔中的出現頻率。這種方法可以擴展為選擇終結符、標點符號、不常用詞彙的屬性作為考察集合。詞彙袋方法的一個弊端是自由文本中的數據豐富，詞彙量非常大，處理起來很困難，為解決這個問題人們做了相應的研究，採取了不同技術，如信息增益，交叉熵、差異比等，其目的都是為了減少屬性。另外，一個比較有意義的方法是潛在語義索引（Latent Semantic Indexing），它通過分析不同文檔中相同主題的共享詞彙，找到他們共同的根，用這個公共的根代替所有詞彙，以此來減少維空間。例如： 「informing」、「information」、「informer」、「informed」可以用他們的根「inform」來表示，這樣可以減少屬性集合的規模。
其他的屬性表示法還有詞彙在文檔中的出現位置、層次關系、使用短語、使用術語、命名實體等，目前還沒有研究表明一種表示法明顯優於另一種。
用資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘半結構化文檔：
與非結構化數據相比，Web上的半結構化文檔挖掘指在加入了HTML、超連接等附加結構的信息上進行挖掘，其應用包括超連接文本的分類、聚類、發現文檔之間的關系、提出半結構化文檔中的模式和規則等。
3．1．2從資料庫（Database）的觀點挖掘非結構化文檔：
資料庫技術應用於Web挖掘主要是為了解決Web信息的管理和查詢問題。這些問題可以分為三類：Web信息的建模和查詢；信息抽取與集成；Web站點建構和重構。
從資料庫的觀點進行Web內容挖掘主要是試圖建立Web站點的數據模型並加以集成，以支持復雜查詢，而不止是簡單的基於關鍵詞的搜索。這要通過找到Web文檔的模式、建立Web數據倉庫或Web知識庫或虛擬資料庫來實現。相關研究主要是基於半結構化數據進行的。
資料庫觀點主要利用OEM(Object Exchange Model)模型將半結構化數據表示成標識圖。OEM中的每個對象都有對象標識（OID）和值，值可以是原子類型，如整型、字元串型、gif、html 等，也可以是一個復合類型，以對象引用集合的形式表示。由於Web數據量非常龐大，從應用的角度考慮，很多研究只處理辦結構化數據的一個常用自集。一些有意義的應用是建立多層資料庫（MLDB），每一層是它下面層次的概化，這樣就可以進行一些特殊的查詢和信息處理。對於在半結構化數據上的查詢語言研究也得到了人們的重視並做了專題研究。
由於在資料庫觀點下數據的表示方法比較特殊，其中包含了關系層次和圖形化的數據，所以大部分建立在扁平數據集合之上的數據挖掘方法不能直接使用，目前已經有人針對多層資料庫挖掘演算法進行研究。
3．2、Web結構挖掘：
Web結構挖掘的對象是Web本身的超連接，即對Web文檔的結構進行挖掘。對於給定的Web文檔集合，應該能夠通過演算法發現他們之間連接情況的有用信息，文檔之間的超連接反映了文檔之間的包含、引用或者從屬關系，引用文檔對被引用文檔的說明往往更客觀、更概括、更准確。
Web結構挖掘在一定程度上得益於社會網路和引用分析的研究。把網頁之間的關系分為incoming連接和 outgoing連接，運用引用分析方法找到同一網站內部以及不同網站之間的連接關系。在Web結構挖掘領域最著名的演算法是HITS演算法和 PageRank演算法。他們的共同點是使用一定方法計算Web頁面之間超連接的質量，從而得到頁面的權重。著名的Clever和Google搜索引擎就採用了該類演算法。
此外，Web結構挖掘另一個嘗試是在Web數據倉庫環境下的挖掘，包括通過檢查同一台伺服器上的本地連接衡量 Web結構挖掘Web站點的完全性，在不同的Web數據倉庫中檢查副本以幫助定位鏡像站點，通過發現針對某一特定領域超連接的層次屬性去探索信息流動如何影響Web站點的設計。
3．3、Web用法挖掘（Web usage Mining）：
即Web使用記錄挖掘，在新興的電子商務領域有重要意義，它通過挖掘相關的Web日誌記錄，來發現用戶訪問 Web頁面的模式，通過分析日誌記錄中的規律，可以識別用戶的忠實度、喜好、滿意度，可以發現潛在用戶，增強站點的服務競爭力。Web使用記錄數據除了伺服器的日誌記錄外還包括代理伺服器日誌、瀏覽器端日誌、注冊信息、用戶會話信息、交易信息、Cookie中的信息、用戶查詢、滑鼠點擊流等一切用戶與站點之間可能的交互記錄。可見Web使用記錄的數據量是非常巨大的，而且數據類型也相當豐富。根據對數據源的不同處理方法，Web 用法挖掘可以分為兩類，一類是將Web使用記錄的數據轉換並傳遞進傳統的關系表裡，再使用數據挖掘演算法對關系表中的數據進行常規挖掘；另一類是將Web 使用記錄的數據直接預處理再進行挖掘。Web 用法挖掘中的一個有趣的問題是在多個用戶使用同一個代理伺服器的環境下如何標識某個用戶，如何識別屬於該用戶的會話和使用記錄，這個問題看起來不大，但卻在很大程度上影響著挖掘質量，所以有人專門在這方面進行了研究。通常來講，經典的數據挖掘演算法都可以直接用到Web 用法挖掘上來，但為了提高挖掘質量，研究人員在擴展演算法上進行了努力，包括復合關聯規則演算法、改進的序列發現演算法等。
在[4]中，根據數據來源、數據類型、數據集合中的用戶數量、數據集合中的伺服器數量等將Web 用法挖掘分為五類：
●個性挖掘：針對單個用戶的使用記錄對該用戶進行建模，結合該用戶基本信息分析他的使用習慣、個人喜好，目的是在電子商務環境下為該用戶提供與眾不同的個性化服務。
●系統改進：Web服務（資料庫、網路等）的性能和其他服務質量是衡量用戶滿意度的關鍵指標，Web 用法挖掘可以通過用戶的擁塞記錄發現站點的性能瓶頸，以提示站點管理者改進Web緩存策略、網路傳輸策略、流量負載平衡機制和數據的分布策略。此外，可以通過分析網路的非法入侵數據找到系統弱點，提高站點安全性，這在電子商務環境下尤為重要。
●站點修改：站點的結構和內容是吸引用戶的關鍵。Web 用法挖掘通過挖掘用戶的行為記錄和反饋情況為站點設計者提供改進的依，比如頁面連接情況應如何組織、那些頁面應能夠直接訪問等。
●智能商務：用戶怎樣使用Web站點的信息無疑是電子商務銷售商關心的重點，用戶一次訪問的周期可分為被吸引、駐留、購買和離開四個步驟，Web用法挖掘可以通過分析用戶點擊流等Web日誌信息挖掘用戶行為的動機，以幫助銷售商合理安排銷售策略。
●Web特徵描述：這類研究跟關注這樣通過用戶對站點的訪問情況統計各個用戶在頁面上的交互情況，對用戶訪問情況進行特徵描述。
4．結束語
盡管Web挖掘的形式和研究方向層出不窮，但我認為隨著電子商務的興起和迅猛發展，未來Web挖掘的一個重要應用方向將是電子商務系統。而與電子商務關系最為密切的是用法挖掘（Usage Mining），也就是說在這個領域將會持續得到更多的重視。另外，在搜索引擎的研究方面，結構挖掘的研究已經相對成熟，基於文本的內容挖掘也已經有許多研究，下一步將會有更多的研究者把多媒體挖掘最為研究方向。
⑻ 如何通過用數據挖掘技術來分析Web網站日誌
1、數據預處理階段根據挖掘的目的，對原始Web日誌文件中的數據進行提取、分解、合並、最後轉換為用戶會話文件。該階段是Web訪問信息挖掘最關鍵的階段，數據預處理包括:關於用戶訪問信息的預處理、關於內容和結構的預處理。
2、會話識別階段該階段本是屬於數據預處理階段中的一部分，這里將其劃分成單獨的一個階段，是因為把用戶會話文件劃分成的一組組用戶會話序列將直接用於挖掘演算法，它的精準度直接決定了挖掘結果的好壞，是挖掘過程中最重要的階段。
3、模式發現階段模式發現是運用各種方法和技術從Web日誌數據中挖掘和發現用戶使用Web的各種潛在的規律和模式。模式發現使用的演算法和方法不僅僅來自數據挖掘領域，還包括機器學習、統計學和模式識別等其他專業領域。
模式發現的主要技術有：統計分析（statistical analysis）、關聯規則（association rules）、聚類（clustering）、歸類（classification）、序列模式（sequential patterns）、依賴關系（dependency）。
（1）統計分析（statistical analysis）：常用的統計技術有：貝葉斯定理、預測回歸、對數回歸、對數-線性回歸等。可用來分析網頁的訪問頻率，網頁的訪問時間、訪問路徑。可用於系統性能分析、發現安全漏洞、為網站修改、市場決策提供支持。
（2）關聯規則（association rules）：關聯規則是最基本的挖掘技術，同時也是WUM最常用的方法。在WUM中常常用在被訪問的網頁中，這有利於優化網站組織、網站設計者、網站內容管理者和市場分析，通過市場分析可以知道哪些商品被頻繁購買，哪些顧客是潛在顧客。
（3）聚類（clustering）：聚類技術是在海量數據中尋找彼此相似對象組，這些數據基於距離函數求出對象組之間的相似度。在WUM中可以把具有相似模式的用戶分成組，可以用於電子商務中市場分片和為用戶提供個性化服務。
（4）歸類（classification）：歸類技術主要用途是將用戶資料歸入某一特定類中，它與機器學習關系很緊密。可以用的技術有：決策樹（decision tree）、K-最近鄰居、Naïve Bayesian classifiers、支持向量機（support vector machines）。
（5）序列模式（sequential patterns）：給定一個由不同序列組成的集合，其中，每個序列由不同的元素按順序有序排列，每個元素由不同項目組成，同時給定一個用戶指定的最小支持度閾值，序列模式挖掘就是找出所有的頻繁子序列，即子序列在序列集中的出現頻率不低於用戶指定的最小支持度閾值。
（6）依賴關系（dependency）：一個依賴關系存在於兩個元素之間，如果一個元素A的值可以推出另一個元素B的值，則B依賴於A。
4、模式分析階段模式分析是Web使用挖掘最後一步，主要目的是過濾模式發現階段產生的規則和模式，去除那些無用的模式，並把發現的模式通過一定的方法直觀的表現出來。由於Web使用挖掘在大多數情況下屬於無偏向學習，有可能挖掘出所有的模式和規則，所以不能排除其中有些模式是常識性的，普通的或最終用戶不感興趣的，故必須採用模式分析的方法使得挖掘出來的規則和知識具有可讀性和最終可理解性。常見的模式分析方法有圖形和可視化技術、資料庫查詢機制、數理統計和可用性分析等。
⑼ 數據挖掘領域比較有前景的方向有哪些
數據挖掘領域比較有前景的方向有哪些？數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，（注意：所說的數據挖掘不包括數據倉庫或資料庫管理員的角色）。A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)B：做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等）C：數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）目前國內的數據挖掘人員工作領域大致可分為三類:· 1）數據分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析報告。· 2）數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。· 3）科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用
⑽ 做數據挖掘有沒有前途，好找工作不
做數據挖掘很有前途，國內國外都好找工作。
在國內,真正的數據挖掘運用還比較少,找工作也不是很容易,學這個方向的,基本上出來是做數據處理、數據分析,或是有些乾脆做軟體開發師。應該說現狀艱辛,但前途還是光明的。如果找數據挖掘的工作,地點也很重要,國內發展比較好的城市是北京和上海,廣東也有少數。一般來說,比較大型的企才有投有數據挖掘工程師這個職位,其它企業如果需要,都是外包給專門的數據挖掘公司來做的。比較能用得上數據挖掘的行業是大型網站、銀行、醫院,針對網站,一般要學習WEB挖掘,挺有前途,大型網站公司也會招這個職位。銀行的數據挖掘也用得廣,但它一般包給專業公司來做,有個方向叫商業智能,簡稱BI,覺得挺有前途的。應該是數據挖掘中以後會很熱的行業。
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