Ⅰ 帮我翻译论文摘要，人工翻译，不要用什么金山词霸的。
Electronic Commerce is one kind of business affairs pattern new and developing , is under network environment opening to the outside world in Internet, owing to that the browser/ server applies way, pattern realizing consumer's web shopping , merchant trading on the net between the family and paying in line electron to grow late-model commerce once being in motion and doing business. Electronic Commerce is the direct outcome that Internet go off style develops , is that brand-new that the network technology applies develops direction. The Web data excavates same action once growing the technology new and developing , it is that same Web the tradition data is excavated combines mainly latent useful pattern and the information concealing being a document from Web and taking out a consumer in Web activity being interested in. Web already becomes enterprise Electronic Commerce basis. Help the Electronic Commerce operator to get really valuable knowledge in the information from great capacity for liquor, to guide their decision-making in applying thought and method that the data excavates to Electronic Commerce. The main body of a book is emphasized having set forth Electronic Commerce , the Web data excavating the technology and Web data application in excavating in Electronic Commerce.
Ⅱ web挖掘怎么实现
截止到今天为止，我尚不知道有什么有价值的web挖掘系统存在，不过您可以参考检索引擎的挖掘算法，比如Apache的lucene等
http://lucene.apache.org/java/docs/index.html
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并为您附录以下信息：
近年来，随着 Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展，使各种信息可以以非常低的成本在网络上获得，由于Internet/WWW在全球互连互通，可以从中取得的数据量难以计算，而且Internet/WWW的发展趋势继续看好，特别是电子商务的蓬勃发展为网络应用提供了强大支持，如何在WWW这个全球最大的数据集合中发现有用信息无疑将成为数据挖掘研究的热点。
Web挖掘指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。
2．Web挖掘流程
与传统数据和数据仓库相比，Web上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的，所以很难直接以Web网页上的数据进行数据挖掘，而必须经过必要的数据处理。典型Web挖掘的处理流程如下[3]：
1．查找资源：任务是从目标Web文档中得到数据，值得注意的是有时信息资源不仅限于在线Web文档，还包括电子邮件、电子文档、新闻组，或者网站的日志数据甚至是通过Web形成的交易数据库中的数据。
2．信息选择和预处理：任务是从取得的Web资源中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。例如从Web文档中自动去除广告连接、去除多余格式标记、自动识别段落或者字段并将数据组织成规整的逻辑形式甚至是关系表。
3．模式发现：自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在多个站点之间进行。
4．模式分析：验证、解释上一步骤产生的模式。可以是机器自动完成，也可以是与分析人员进行交互来完成。
Web挖掘作为一个完整的技术体系，在进行挖掘之前的信息获得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE(Information Extraction)相当重要。信息获得（IR）的目的在于找到相关Web文档，它只是把文档中的数据看成未经排序的词组的集合，而信息抽取(IE)的目的在于从文档中找到需要的数据项目，它对文档的结构合表达的含义感兴趣,它得一个重要任务就是对数据进行组织整理并适当建立索引。
信息获得（IR）和信息抽取(IE)技术的研究已近有很长时间，随着Web技术的发展，基于Web技术的IR、 IE得到了更多的重视。由于Web 数据量非常大，而且可能动态变化，用原来手工方式进行信息收集早已经力不从心，目前的研究方向是用自动化、半自动化的方法在Web上进行IR和IE。在 Web环境下既要处理非结构化文档，又要处理半结构化的数据，最近几年在这两方面都有相应的研究成果和具体应用，特别是在大型搜索引擎中得到了很好的应用。
3．Web挖掘分类及各自的研究现状及发展
根据对Web数据的感兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类：Web内容挖掘（Web Content mining）、 Web结构挖掘（ Web structure mining）、 Web 用法挖掘（Web usage Mining）
3．1、Web内容挖掘：
指从Web内容/数据/文档中发现有用信息，Web上的信息五花八门，传统的Internet由各种类型的服务和数据源组成，包括WWW、FTP、Telnet等，现在有更多的数据和端口可以使用，比如政府信息服务、数字图书馆、电子商务数据，以及其他各种通过 Web可以访问的数据库。Web内容挖掘的对象包括文本、图象、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。其中针对无结构化文本进行的Web挖掘被归类到基于文本的知识发现（KDT）领域，也称文本数据挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比较重要的技术领域，也引起了许多研究者的关注。最近在Web多媒体数据挖掘方面的研究成为另一个热点。
Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究。从资源查找（IR）的观点来看，Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发，怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。而从DB的角度讲Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行集成、建模，以支持对Web数据的复杂查询。
3．1．1从资源查找（Information Retrival）的观点挖掘非结构化文档：
非结构化文档主要指Web上的自由文本，包括小说、新闻等。在这方面的研究相对比较多一些，大部分研究都是建立在词汇袋（bag of words）或称向量表示法（vector representation）的基础上，这种方法将单个的词汇看成文档集合中的属性，只从统计的角度将词汇孤立地看待而忽略该词汇出现的位置和上下文环境。属性可以是布尔型，根据词汇是否在文档中出现而定，也可以有频度，即该词汇在文档中的出现频率。这种方法可以扩展为选择终结符、标点符号、不常用词汇的属性作为考察集合。词汇袋方法的一个弊端是自由文本中的数据丰富，词汇量非常大，处理起来很困难，为解决这个问题人们做了相应的研究，采取了不同技术，如信息增益，交叉熵、差异比等，其目的都是为了减少属性。另外，一个比较有意义的方法是潜在语义索引（Latent Semantic Indexing），它通过分析不同文档中相同主题的共享词汇，找到他们共同的根，用这个公共的根代替所有词汇，以此来减少维空间。例如： “informing”、“information”、“informer”、“informed”可以用他们的根“inform”来表示，这样可以减少属性集合的规模。
其他的属性表示法还有词汇在文档中的出现位置、层次关系、使用短语、使用术语、命名实体等，目前还没有研究表明一种表示法明显优于另一种。
用资源查找（Information Retrival）的观点挖掘半结构化文档：
与非结构化数据相比，Web上的半结构化文档挖掘指在加入了HTML、超连接等附加结构的信息上进行挖掘，其应用包括超连接文本的分类、聚类、发现文档之间的关系、提出半结构化文档中的模式和规则等。
3．1．2从数据库（Database）的观点挖掘非结构化文档：
数据库技术应用于Web挖掘主要是为了解决Web信息的管理和查询问题。这些问题可以分为三类：Web信息的建模和查询；信息抽取与集成；Web站点建构和重构。
从数据库的观点进行Web内容挖掘主要是试图建立Web站点的数据模型并加以集成，以支持复杂查询，而不止是简单的基于关键词的搜索。这要通过找到Web文档的模式、建立Web数据仓库或Web知识库或虚拟数据库来实现。相关研究主要是基于半结构化数据进行的。
数据库观点主要利用OEM(Object Exchange Model)模型将半结构化数据表示成标识图。OEM中的每个对象都有对象标识（OID）和值，值可以是原子类型，如整型、字符串型、gif、html 等，也可以是一个复合类型，以对象引用集合的形式表示。由于Web数据量非常庞大，从应用的角度考虑，很多研究只处理办结构化数据的一个常用自集。一些有意义的应用是建立多层数据库（MLDB），每一层是它下面层次的概化，这样就可以进行一些特殊的查询和信息处理。对于在半结构化数据上的查询语言研究也得到了人们的重视并做了专题研究。
由于在数据库观点下数据的表示方法比较特殊，其中包含了关系层次和图形化的数据，所以大部分建立在扁平数据集合之上的数据挖掘方法不能直接使用，目前已经有人针对多层数据库挖掘算法进行研究。
3．2、Web结构挖掘：
Web结构挖掘的对象是Web本身的超连接，即对Web文档的结构进行挖掘。对于给定的Web文档集合，应该能够通过算法发现他们之间连接情况的有用信息，文档之间的超连接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。
Web结构挖掘在一定程度上得益于社会网络和引用分析的研究。把网页之间的关系分为incoming连接和 outgoing连接，运用引用分析方法找到同一网站内部以及不同网站之间的连接关系。在Web结构挖掘领域最着名的算法是HITS算法和 PageRank算法。他们的共同点是使用一定方法计算Web页面之间超连接的质量，从而得到页面的权重。着名的Clever和Google搜索引擎就采用了该类算法。
此外，Web结构挖掘另一个尝试是在Web数据仓库环境下的挖掘，包括通过检查同一台服务器上的本地连接衡量 Web结构挖掘Web站点的完全性，在不同的Web数据仓库中检查副本以帮助定位镜像站点，通过发现针对某一特定领域超连接的层次属性去探索信息流动如何影响Web站点的设计。
3．3、Web用法挖掘（Web usage Mining）：
即Web使用记录挖掘，在新兴的电子商务领域有重要意义，它通过挖掘相关的Web日志记录，来发现用户访问 Web页面的模式，通过分析日志记录中的规律，可以识别用户的忠实度、喜好、满意度，可以发现潜在用户，增强站点的服务竞争力。Web使用记录数据除了服务器的日志记录外还包括代理服务器日志、浏览器端日志、注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、鼠标点击流等一切用户与站点之间可能的交互记录。可见Web使用记录的数据量是非常巨大的，而且数据类型也相当丰富。根据对数据源的不同处理方法，Web 用法挖掘可以分为两类，一类是将Web使用记录的数据转换并传递进传统的关系表里，再使用数据挖掘算法对关系表中的数据进行常规挖掘；另一类是将Web 使用记录的数据直接预处理再进行挖掘。Web 用法挖掘中的一个有趣的问题是在多个用户使用同一个代理服务器的环境下如何标识某个用户，如何识别属于该用户的会话和使用记录，这个问题看起来不大，但却在很大程度上影响着挖掘质量，所以有人专门在这方面进行了研究。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到Web 用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。
在[4]中，根据数据来源、数据类型、数据集合中的用户数量、数据集合中的服务器数量等将Web 用法挖掘分为五类：
●个性挖掘：针对单个用户的使用记录对该用户进行建模，结合该用户基本信息分析他的使用习惯、个人喜好，目的是在电子商务环境下为该用户提供与众不同的个性化服务。
●系统改进：Web服务（数据库、网络等）的性能和其他服务质量是衡量用户满意度的关键指标，Web 用法挖掘可以通过用户的拥塞记录发现站点的性能瓶颈，以提示站点管理者改进Web缓存策略、网络传输策略、流量负载平衡机制和数据的分布策略。此外，可以通过分析网络的非法入侵数据找到系统弱点，提高站点安全性，这在电子商务环境下尤为重要。
●站点修改：站点的结构和内容是吸引用户的关键。Web 用法挖掘通过挖掘用户的行为记录和反馈情况为站点设计者提供改进的依，比如页面连接情况应如何组织、那些页面应能够直接访问等。
●智能商务：用户怎样使用Web站点的信息无疑是电子商务销售商关心的重点，用户一次访问的周期可分为被吸引、驻留、购买和离开四个步骤，Web用法挖掘可以通过分析用户点击流等Web日志信息挖掘用户行为的动机，以帮助销售商合理安排销售策略。
●Web特征描述：这类研究跟关注这样通过用户对站点的访问情况统计各个用户在页面上的交互情况，对用户访问情况进行特征描述。
4．结束语
尽管Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，但我认为随着电子商务的兴起和迅猛发展，未来Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。而与电子商务关系最为密切的是用法挖掘（Usage Mining），也就是说在这个领域将会持续得到更多的重视。另外，在搜索引擎的研究方面，结构挖掘的研究已经相对成熟，基于文本的内容挖掘也已经有许多研究，下一步将会有更多的研究者把多媒体挖掘最为研究方向。
Ⅲ 在电子商务下有没有个性化的服务的感受
一、个性化信息服务
个性化信息服务的研究起源于1995年卡内基．梅隆大学的RobertArmstrong等人在美国人工智能协会上提出个性化导航系统，由此掀起了世界范围内的个性化学术研究的热潮，现在许多公司也纷纷推出各自的个性化系统，提供其个性化服务。国内学者认为，个性化信息服务是指能够满足用户个体信息需求的服务，是根据用户提出的明确服务要求，或通过对用户个性，使用习惯的分析而主动向用户提供其可能需要的信息服务。目前，个性化信息服务是全世界信息服务的研究热点，传统的通用信息服务正在逐渐向个性化信息服务过渡。
二、电子商务环境下的个性化服务的内涵
电子商务环境下的个性化服务是个性化信息服务在电子商务中的拓展，也是个性化信息服务目前的重点应用、发展和研究的领域。电子商务环境下的个性化服务是指在电子商务模式下，商家可以通过客户访问其站点来获取客户的资料信息及访问信息等，然后利用Web数据挖掘技术对这些信息进行分析处理，指导企业的商业决策，使商家根据自己用户的需求有针对性地开展电子商务活动，从而实现个性化信息服务，提高客户的关注度和满意度，实现商家和客户双赢的局面。电子商务环境下的个性化服务的实质是一种以客户需求为中心的Web服务，如图1所示，其中的“客户分析模块”的主要功能是学习客户的特性，创建客户的访问模型，并且通过相关技术处理和Web资源为客户提供个性化的服务。
三、电子商务环境下可提供的个性化服务
电子商务环境下的所能提供的个性化服务可以分为以下几种，具体参看图2所示。
1．个性化界面的定制。界面个性化是客户根据自己的需求与
喜好，对电子商务网站的个人使用界面进行个性化的设计，主要包括模块的布局、功能模块的显示与隐藏、按钮的样式，图片的选择、界面色彩的设计以及商品显示的方式等。根据调查显示，对
163《商场现代化》2009年3月（上旬刊）总第568期
客户提供的个性化界面的设计可以提高对电子商务网站的关注度。目前，雅虎，网易和新浪已推出了类似的服务。
2．个性化商品的定制。当前社会是一个突显个性的社会，电子商务网站可以根据自己的产品的特点，给用户提供个性化产品的设计。例如，Nike公司为满足消费者的个性要求，推出了产品的个性化定制，客户可以自由选择运动鞋的款式和配色，可以将自己的名字和喜欢的数字制作在鞋面上，非常有个性而且不会与别人重复。在网站上提交自己设计好的样品后在网上支付货款，要不了多久客户所设计的独一无二的鞋子就会寄到的家中。个性化的商品已经成为新一代潮流的选择，而自由订制或者DIY商品又将成为最具潜力和发展空间的项目。
3．个性化服务的定制。电子商务网站可以根据客户的个性特点和需求，提供多种服务方式，例如在线咨询、电子邮件、手机短信、电话服务、专家咨询、服务软件（天气软件、新闻软件等）等服务方式。客户可以通过这些个性化的服务方式了解待售商品的更新、价格和品种等信息。此外，还可以根据客户反馈的信息和要求，提供一些特别的服务，例如可以向客户提供交互的多媒体信息服务，如商品的三维动画模型、动画影像资料、声音、文字等多媒体信息。
4．商品的个性化推荐。电子商务网站在为用户提供越来越多选择的同时，其站点结构也变得更加复杂，用户经常会遇到“数据超载”和“信息迷航”，很难顺利找到自己所需的商品。电子商务网站的个性化推荐系统可以不断地学习客户的特性为其创建相应的访问模型，在推荐之前根据客户的访问模型，直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购物过程。在日趋激烈的电子商务竞争环境下，个性化推荐系统能有效吸引用户，提高客户忠诚度与商品的销售量。
5．商品的个性化检索。在Internet上有成千上万家电子商务网
站，要找一个既便宜又满足需求的网站购买相关产品并不容易。商品的个性化检索服务可以较好的解决这个问题，使客户可以在更大程度上享受网络购物的便利与实惠。商品的个性化检索服务是根据用户的兴趣和特点进行检索，提供两种方式：全网检索和网站内部搜索。客户可以通过检索服务，在短时间内找到Internet上众多电子商务网站和本网站内的相关商品，还可以将商品的图像、市场价、会员价、简单介绍和来源网站在浏览器上看到。用户可以直接通过点击来源网站名的链接访问提供商品的网站的最终页面，实现在线购物。例如，8848网上购物搜索引擎为中国地区的商品提供了检索服务。
6．个性化决策支持服务。向客户提供能够用于决策支持、智能查询、科学研究、解决问题等知识服务方面的规则和模式，目前还处于研究阶段，此项服务的开展可以提高电子商务网站的竞
争力，使其更具生命力。
四、实现电子商务个性化服务的关键技术
1．Web数据挖掘。基于Web的数据挖掘技术是实现电子商务
电子商务
的个性化服务的关键技术，通过Web数据挖掘技术完成收集用户的各种信息，然后分析用户数据，进而创建符合用户特性的访问
Web数据挖掘的是指将数据挖掘应用于Web，从大量的Web文档和服务中自动发现潜在的、有用的模式或信息。根据数据挖掘的行为不同，可以将Web数据挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三类。电子商务个性化服务主要采用Web使用挖掘，即通过挖掘相应站点的日志文件和相关数据来发现该站点上客户的行为模式，处理流程如图3所示。
再谈我国电子商务发展的思路和战略
高云志张庆明西南科技大学
［摘要］目前，电子商务在我国已经取得了一定的成绩，以力，但是如何更好的发展适合我国国情的电子商务，为电子商务的发展提供一个可行的发展思路和战略，更好的参与国际电子商务，是我们值得探讨的问题。本文从我国的实际出发，分析了发展我国电子商务的思路，并从政府和企业两个层面提出了发展的战略。
数据挖掘的方法包括路径分析、关联规则、序列模式、分类规则、统计分析、依赖关系建模和聚类分析等。
2．是迄今为止应用最成功的个性化推荐技术，主要是通过相关算法分析用户对商品的评价和感兴趣程度，得出兴趣相近的用户和具有相似关系的项目，用来指导推荐。其基本出发点是：客户是可以按兴趣分类的；客户对不同信息的评价包含了客户的兴趣信息；客户对一个未知信息的评价将和其相似（兴趣）客户的评价基于最近邻技术、基于项目评分预测的协同过滤算法等。3．网站设计技术。对于一个电子商务网站的从设计到运行包括网站的规划，所采用的开发技术，网站创建后的推广技术，网站的管理、维护与安全等，每一个环节都不容忽略。网站设计要以用户需求为导向，设计方便的网站导航，网页下载速度尽可能快，网页布局合理并且适合保存、打印、转发，网站信息丰富、有效，有助于用户产生信任；网站设计要便于积累网络营销网站资源（如互换链接、互换广告等）；网站设计要充分体现网站的网络营销功能，使得各种网络营销方法可以发挥最大效果，网站便于日常信息更新、维护、改版升级，便于获得和管理注册用户资源，便于获取用户的兴趣、爱好和相关信息等。
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Ⅳ 如何通过用数据挖掘技术来分析Web网站日志
1、数据预处理阶段根据挖掘的目的，对原始Web日志文件中的数据进行提取、分解、合并、最后转换为用户会话文件。该阶段是Web访问信息挖掘最关键的阶段，数据预处理包括:关于用户访问信息的预处理、关于内容和结构的预处理。
2、会话识别阶段该阶段本是属于数据预处理阶段中的一部分，这里将其划分成单独的一个阶段，是因为把用户会话文件划分成的一组组用户会话序列将直接用于挖掘算法，它的精准度直接决定了挖掘结果的好坏，是挖掘过程中最重要的阶段。
3、模式发现阶段模式发现是运用各种方法和技术从Web日志数据中挖掘和发现用户使用Web的各种潜在的规律和模式。模式发现使用的算法和方法不仅仅来自数据挖掘领域，还包括机器学习、统计学和模式识别等其他专业领域。
模式发现的主要技术有：统计分析（statistical analysis）、关联规则（association rules）、聚类（clustering）、归类（classification）、序列模式（sequential patterns）、依赖关系（dependency）。
（1）统计分析（statistical analysis）：常用的统计技术有：贝叶斯定理、预测回归、对数回归、对数-线性回归等。可用来分析网页的访问频率，网页的访问时间、访问路径。可用于系统性能分析、发现安全漏洞、为网站修改、市场决策提供支持。
（2）关联规则（association rules）：关联规则是最基本的挖掘技术，同时也是WUM最常用的方法。在WUM中常常用在被访问的网页中，这有利于优化网站组织、网站设计者、网站内容管理者和市场分析，通过市场分析可以知道哪些商品被频繁购买，哪些顾客是潜在顾客。
（3）聚类（clustering）：聚类技术是在海量数据中寻找彼此相似对象组，这些数据基于距离函数求出对象组之间的相似度。在WUM中可以把具有相似模式的用户分成组，可以用于电子商务中市场分片和为用户提供个性化服务。
（4）归类（classification）：归类技术主要用途是将用户资料归入某一特定类中，它与机器学习关系很紧密。可以用的技术有：决策树（decision tree）、K-最近邻居、Naïve Bayesian classifiers、支持向量机（support vector machines）。
（5）序列模式（sequential patterns）：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值。
（6）依赖关系（dependency）：一个依赖关系存在于两个元素之间，如果一个元素A的值可以推出另一个元素B的值，则B依赖于A。
4、模式分析阶段模式分析是Web使用挖掘最后一步，主要目的是过滤模式发现阶段产生的规则和模式，去除那些无用的模式，并把发现的模式通过一定的方法直观的表现出来。由于Web使用挖掘在大多数情况下属于无偏向学习，有可能挖掘出所有的模式和规则，所以不能排除其中有些模式是常识性的，普通的或最终用户不感兴趣的，故必须采用模式分析的方法使得挖掘出来的规则和知识具有可读性和最终可理解性。常见的模式分析方法有图形和可视化技术、数据库查询机制、数理统计和可用性分析等。
Ⅳ html技术与web技术在电子商务中所起的作用是什么
最佳答案检举 隐藏 计算机技术对电子商务的作用
电子商务是指通过互联网完成的商务交易。作为依托互联网发展起来的商业运作模式,与传统商业比较给人们曾带来过很多欣喜，但是随着电子商务交易的不断发展，暴露出了一些技术问题，如EDI（Electronic Data Interchange）中的问题等，使电子商务一度陷入举步为艰的地步。
一、EDI在电子商务中的应用
联合国EDIFACT培训指南认为：“EDI指的是在最少的人工干预下，在贸易伙伴的计算机应用系统之间的标准格式数据的交换”。 EDI主要由UN/EDIFACT的基础标准体系和开放式EDI基础标准两部分组成。它是EDI的核心标准体系。EDI主要是为完成企业间的数据交换而产生和应用的。虽然EDI的应用使企业之间大大减少了在交易中的时间、效率上的开销，但是传统的EDI却仍然存在不少的缺陷：
1.实现EDI的成本过于昂贵
EDI通信方式有两种：一种是在贸易伙伴之间建立专用网；另一种是增值网络(VAN)方式，建立专用网的费用是不言而喻的，而VAN是一套私有网络，它的租用、维护费用也是很昂贵的。对于中小型企业来说，这两种方式的费用都是很难承受的。有数据显示：全球使用EDI进行电子商务的企业98%来自世界前1000强。这样也就限制了中小型企业加入到电子商务行列中的步伐，并有碍于电子商务全球化的进程。
2.EDI标准结构的灵活性较差
EDI使用的是一套预先定义好的报文标准，在与其他企业集成时不能随业务环境的变化而进行自动的调整。这些不利于企业业务的发展。
3.EDI不能通过构建Web Service来跨越多个应用程序和供应商进行通信
在Web Service持续发展的今天，越来越多企业认识到了Web Service的巨大潜力,开始把它运用到他们的组织中，可是原有的EDI技术模式使企业无法利用EDI去实现这一目标。
4.EDI难以实现电子商务中的数据挖掘
EDI主要通过单证传递来完成企业之间信息交流，现在的电子商务已经不仅仅是停留在数据的传递上，而且要通过Web收集大量的、各种商业数据来进行数据挖掘，从中得到有利于企业战略决策的信息。
二、XML在电子商务中的应用
1.XML的简介
XML（eXtensible Markup Language）是W3C于1998年2月发布的一种标准，它是SGML的简化子集，将SGML的功能和HTML的易用性结合到Web的应用中，以一种开放的自我描述方式定义数据结构，在描述数据内容的同时能突出对结构的描述，从而体现出数据之间的关系。
2.XML的特点
(1)XML成为不同格式数据向标准化格式数据转换的“桥梁”。由于处于Web中的电子商务，其中涉及的很多数据源都是异构的，XML在各种数据源之间建立了一个数据格式的中间标准，利用XML中的XSLT技术实现了不同格式的数据与XML文档之间的双向转换与传输，并方便地进行Web应用。
(2)文档管理功能。XML中的XLL（eXtensible Linkage Language）技术是表示XML文档之间的链接方法，XLL与HTML中的超链接相似，但功能更强，例如可以链接文档的特定部分。此方法使文档更易于检索等，也可以使很多公司从海洋一样的文书工作中解脱出来。
(3)XML可以成为信息存储和管理的方式。XML可以很轻松地完成与很多类型的企业数据库的交互操作，例如从SQL查询中检索XML数据以及修改XML数据记录。这就使XML如同传统的数据库技术一样，易于操作。
(4)XML可以完成企业之间业务数据的传输。各种业务数据是以XML格式在企业之间传输。与EDI相比，不仅可以完成从一种票据格式到另一种票据格式的转换，还有多种企业需要的基于票据各种操作，而且过程简单、快捷，成本低廉。
(5)可以完成基于Web的数据挖掘。主要分为数据挖掘和挖掘表示两个部分。数据挖掘就是利用合适的挖掘算法和已有的知识库知识对统一的XML 文档进行数据提取,可以采用诸如特征抽取、关联分析、属性分类、聚类分析等方法实现。挖掘表示是指对挖掘出的Web 数据经过模式评估和解释用适当的形式表现出来,例如图形，以便于用户理解和使用。
3.XML的缺点
虽然XML很好地解决了EDI技术中的一些缺陷，并且XML已经成为Internet上数据交换事实上的标准。主要基于它的优点：扩展性、自描述性、系统无关性、健壮性、形式与内容分离等。但通过实践证明，它仍然不能构建Web服务来跨越多个应用程序和供应商进行通信。这也就促成了ebXML的诞生。
EML-EDI在电子商务中的应用：如果基于XML技术的诸多优点，而直接用它来完全替代原来的EDI，显然会给企业带来多方面的不利，比如：资金上、技术上等的影响。因此，产生了过度技术模式——XML-EDI。在EML-EDI的模式中，为了保护原有投资，大企业之间依旧采用原有的EDI系统，采用EDI/VAN交换数据。
ebXML在电子商务中的应用:ebXML是由UN/CEFACT和OASIS 两家组织发起和制定的一个规范集, 这些规范共同实现了模块化电子商务框架。ebXML的目标是实现跨行业的B2B、B2C商业贸易，甚至全球性的电子商务市场,使得不同规模和不同地区的企业可以通过交换基于XML格式的消息来合作和进行商业活动。
ebXML体系架构由许多部分组成,其主要有:
（1）消息服务:消息组成了商业伙伴间的交易对话,是商务过程的基础。ebXML可以创建各种类型的消息,对各种消息提供支持,以确保安全可靠的交换有效负载。
(2)注册库或知识库:是ebXML 体系结构的核心,用来注册和存储商业流程和商业信息模型等,它使得ebXML工作所需要的各种数据能够统一存放,以便复用和保持一致性。
(3)贸易伙伴信息:描述贸易伙伴参与贸易活动所必须的信息,也是双方进行电子商务的技术细节,包含贸易伙伴个人信息CPP 和CPP 基础上双方协商出来的CPA。
(4)商务流程规范:ebXML是建立在商务流程建模的基础上,ebXML规范体系集中包含着定义描述商务流程和信息模型的标准机制BPSS（Business Process Specification Schema）,是企业双方进行电子商务的商业细节。当企业要进行电子商务并决定采用ebXML 框架时,首先通过在注册库中查找,找到符合自己条件的商业模型,并下载ebXML的技术规范；然后按照该规范在本地系统上构建ebXML的应用实现,并创建一个合作伙伴概要CPP来描述企业系统的实现细节和提供的功能信息服务,可以加入新的商务流程,也可以只是引用已有的流程,随后将其注册到注册中心。这样其他采用ebXML标准的企业就可以通过注册库查找该企业的CPP,双方系统在CPP的基础上自动协商,最终达成CPA等交互协议约定,以后双方便在此基础上进行交易。
电子商务经历了以上三种主要的、一种过度的计算机技术的发展，逐步走向完善。另外，从中我们可以看到，ebXML的开放性以及接纳现有标准和方法的做法,使得它很易于被人们接受 ,而且ebXML 允许商家以不同的方式进行商业活动,因此具有更广泛的市场和应用前景。
参考文献：
[1]宋沛军:电子商务概论[M].西安：西安电子科技大学出版社，2005
[2]陈尧妃倪应华:基于XML个性化数据挖掘框架设计[J].现代电子技术，2007 No.2
[3]沈世铭尹绍宏:基于XML在异构数据之间转换的研究[J].仪器仪表用户， 2007 No.1
[4]ebXML overview,http://ebXML.xml.org/overview.
[5]郝萍饶若楠:一种基于MDA 的ebXML[J].计算机应用与软件,2005 No.3
Ⅵ 电子商务中常用的数据挖掘数据源有哪些
一、 流量1、 搜索流量工具：搜索诊断助手
A—基础条件：不违规，可在“卖家工作台”-“搜索诊断助手”-“宝贝诊断里”检查。
B—相关性：类目属性相关性、标题关键字相关性。C—人气分：是否橱窗推荐、是否加入消保、DSR评分、支付宝使用率、旺旺效应速度、拍货与发货的时差。
D—图片：很多卖家在优化主搜流量时，经常会忽略图片的优化，然而图片点击率的差距，直接影响了最后的搜索流量。买家不是直接搜索进来的，而是被图片吸引进来的，优化图片就显得非常重要。建议可以用直通车来测试图片(方法下文会介绍到)。
E—价格与销量：销量相当的产品，价格高的有更多展示的机会;价格相同的产品，销量高的有更多展示机会。而检查该项指标主要检查自己与直接竞争对手的差距，尤其是7天销量的差距，以做调整。
F—标题优化：在销量相对低的时候多使用长尾词，销量高的时候多使用泛词、中心词，并反复测试，得出搜索流量 搜索转化率的最大值。
2、 付费流量工具：各付费工具的数据报表、店查查。
—淘客：淘客诊断只要看自己与竞争对手的销量和佣金有何差距即可。
二、 转化1、 转化率工具：店查查
A— 内页：首先看销量，其次看评价质量，再来看单品转化率、页面停留时间和询单率。如果连基础销量都没有，评价很差，转化率是不可能好的。两个先决条件解决了，再看单品转化率、页面停留时间和询单率是否不低于行业均值(或店内卖的好的宝贝)。若低于，则一一优化USP卖点、逻辑顺序(是否都做到围绕USP)、展现内容多样化、展现方式。
B—访问深度：由于80%的顾客入店都是从内页进来，所以主要优化内页可导流的位置，分别为店招、宝贝页关联、宝贝页侧边栏、店尾进行优化。再优化首页。
C—支付率：是否做到了80%以上。
D—营销活动：定期举办营销活动可提升转化率。
E—客服询单转化率：是否至少做到了行业均值。查看工具：如店查查等第三方工具。优化方法：顾客的每一个问题都建立标准答案。2、 DSR工具：淘宝DSR评分计算器。优化办法：a、淘宝原有服务的升级(7天无理由升级为30天、3天发货升级为24小时发货等);b、淘宝未有服务的创新(围绕客户与商家接触点的创新，如SNS、游戏)。3、 CRMCRM主要查看老客户占比、老客户转化率、二次购买率、客户分组短彩邮的ROI。工具：卖家工作台-会员关系管理、数云、客道等第三方软件。优化的办法：建立老客户分组，根据分组创建老客户的不同特权。越高级的客户拥有越高级的特权。
Ⅶ web数据挖掘技术在电子商务中有哪些应用
数据挖掘在电子商务中主要应用于数据分析，区别于传统的数据库，只进行简单的查询功能，数据挖掘对过往数据进行分析得到在电子商务所需要的数据
Ⅷ 电子商务中数据挖掘及分析的重要性有哪些
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据.利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。
Ⅸ 如何利用挖掘大数据对应电子商务
数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和正确地分析，为管理者提供决策依据。具体应用如下：
1.分类与预测方法在电子商务中的应用
在电子商务活动中，分类是一项非常重要的任务，也是应用最多的技术。分类的目的是构造一个分类函数或分类模型，通常称作分类器。分类器的构造方法通常由统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。这些方法能把数据库中的数据映射到给定类别中某一个，以便用于预测，也就是利用历史数据记录，自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。
2.聚类方法在电子商务中的应用
聚类是把一组个体按照相似性原则归成若干类别。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。市场细分的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别的个体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。
3.数据抽取方法在电子商务中的应用
数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，如求和值、平均值、方差值、等统计值、或者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的过程。可采用多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。在电子商务活动中，采用维数据分析方法进行数据抽取，他针对的是电子商务活动中的客户数据仓库。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支持系统使用。
4.关联规则在电子商务中的应用
管理部门可以收集存储大量的售货数据和客户资料，对这些历史数据进行分析并发现关联规则。如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场，确定商品的种类、价格、质量等。通常关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则，有意义的关联规则，即满足最小支持度和最小可信度的规则。最小支持度，它表示一组对象在统计意义上的需满足的最低程度，如电子商务活动中的客户数量、客户消费能力、消费方式等。后者即用户规定的关联规则的最低可靠度。第二是泛化规则，这种规则更实用，因为研究对象存在一种层次关系，如面包、蛋糕属西点类，而西点又属于食品类，有了层次关系后，可以帮助发现更多的有意义的规则。
5、优化企业资源
节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息，通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据, 可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例, 从而为企业资源优化配置提供决策依据, 例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对Web数据挖掘，快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态，极大地提高企业对市场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。
6、管理客户数据
随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心, 分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。基于数据挖掘技术，企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为的分析与预测，对客户进行分类。有助于客户盈利能力分析，寻找潜在的有价值的客户，开展个性化服务，提高客户的满意度和忠诚度。通过Web资源的挖掘，了解客户的购买习惯和兴趣，从而改善网站结构设计，推出满足不同客户的个性化网页。利用数据挖掘可以有效地获得客户。比如通过数据挖掘可以发现购买某种商品的消费者是男性还是女性,学历、收入如何, 有什么爱好,是什么职业等等。甚至可以发现不同的人在购买该种商品的相关商品后多长时间有可能购买该种商品, 以及什么样的人会购买什么型号的该种商品等等。在采用了数据挖掘后, 针对目标客户发送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高, 推销的成本将大大降低。同时，在客户数据挖掘的基础上，企业可以发现重点客户和评价市场性能，制定个性化营销策略，拓宽销售渠道和范围，为企业制定生产策略和发展规划提供科学的依据。通过呼叫中心优化与客户沟通的渠道，提高对客户的响应效率和服务质量，促进客户关系管理的自动化和智能化。