电子商务系统的搜索引擎优化([关键词]Web数据挖掘电子商务搜索引擎客户关系)

　　电子商务系统的搜索引擎优化([关键词]Web数据挖掘电子商务搜索引擎客户关系)

　　电子商务引发的渠道冲突及其管理研究

　　[摘要] 本文探讨了Web数据挖掘在电子商务智能搜索引擎和客户关系管理中的应用，利用Web挖掘技术对电子商务中的大量信息进行分析推断，从中挖掘出潜在的模式，预测客户行为，为企业决策者调整市场策略、做出正确决策、降低风险、获得竞争优势提供帮助。

　　[关键词] Web数据挖掘电子商务搜索引擎客户关系

　　一、简介

　　目前，如何有效地组织和利用互联网上的海量信息，帮助海量数据的拥有者找出真正有价值的信息和知识来指导经营决策，成为电子商务经营者关心的问题。 . 快速发展的基于Web的数据挖掘技术为解决电子商务面临的问题提供了有效途径。

　　二、web数据挖掘可以得到的知识模型

　　利用Web数据挖掘技术可以挖掘电子商务网站上的各种数据源，找到一些相关的知识模式，指导网站人员更好地运营网站，为客户提供更好的服务。通常，可以使用 Web 数据挖掘来挖掘以下知识模式。

　　1.路径分析

　　它可用于确定网站中最常访问的路径。通过路径分析，获取重要页面，改进页面和网站结构的设计。

　　2. 发现关联规则

　　电子商务中关联规则的发现，可以发现客户访问网站上各种文件的关系，用户访问的页面之间的相关性，以及购买的产品之间的相关性。利用这些关联，可以更好地组织网站内容，实施有效的营销策略，增加交叉销售，减轻用户过滤信息的负担。

　　3.序列模式的发现

　　序列模式的发现就是在时间戳有序的交易集中找到那些“一些项目跟随另一个”的内部交易模式。它可以帮助电子商务组织预测客户访问模式，并为客户进行有针对性的广告服务。通过发现系列模式，可以在服务器端选择目标页面，以满足访问者的特定需求。

　　4.分类预测

　　分类发现是对识别特定组的公共属性进行描述。此描述可用于对新项目进行分类。分类的目的是通过构建分类模型或分类器进行预测，将数据库中的数据项映射到给定的类别；即利用历史数据记录自动推导出给定数据的促销描述，从而预测未来的数据，开展适合某类客户的业务活动。

　　5.聚类分析

　　聚类分析可以从 Web 访问信息数据中采集具有相似特征的客户。在 Web 交易日志中，聚类客户信息或数据项可以促进未来市场策略的制定和执行。这种营销策略包括自动向特定客户群发送销售邮件，为属于特定客户群的客户推荐特定产品等。对于电子商务，客户聚类可以为市场细分理论提供强有力的支持。电子商务网站通过提取集群客户的特征，可以为客户提供个性化的服务。

　　6. 异常检测

　　异常检测是对分析对象的少数、极端特殊情况的描述，揭示内部原因，从而降低操作风险。异常检测在电子商务中的应用可以体现在*敏*感*词*欺诈的识别、异常客户的发现、网络入侵检测等方面。

　　三、电子商务中的Web数据挖掘应用

　　1. 数据抽取方法在电子商务中的应用

　　Web数据挖掘的基本方法之一是提取数据，以浓缩数据并给出其紧凑的描述，例如方差值等统计值或直方图等图形表示，并从从数据泛化的角度，将最原创、最基本的企业信息数据从低层抽象到高层，以方便决策。

　　2.基于Web数据挖掘的智能搜索引擎

　　电子商务企业在活动过程中面临的问题之一是如何通过互联网全面、准确、及时地采集企业内*敏*感*词*，使文本搜索更容易，帮助用户快速定位目标知识；自动摘要可以解决大多数搜索引擎机械截取文档的前几句和固定词摘要，使信息反映不完整的缺陷，使用户更准确、快捷、方便地了解检索信息；通过对检索结果的文档集合进行聚类，可以将与用户检索结果相关的文档集中在一起，远离那些不相关的文档，以层次化的方式组织起来，直观地提供给用户处理后的信息超链接结构。用户可以选择他感兴趣的集群，这将大大减少要浏览的页面。数量; 将Web使用挖掘中的个性化技术应用于搜索引擎，可以基于大量训练样本获取数据对象的内在特征，并以此为基础进行有目的的信息提取，从而使搜索引擎可以扩大用户搜索关键词 根据用户的兴趣偏好，使搜索结果更接近用户的需求，或者根据用户的历史浏览信息分析获得用户的兴趣库。调用个性化搜索引擎可以提高用户的搜索结果率和准确率。借鉴Web挖掘技术，可以改进搜索结果的组织，从而提高搜索效率。

　　3.Web 数据挖掘在客户关系管理中的应用

　　Web 数据挖掘可以帮助企业确定客户的特征，并使其能够为客户提供有针对性的服务。Web数据挖掘在电子商务CRM中的应用主要体现在客户获取与维护、价值客户识别、客户满意度分析和站点结构改进等几个方面。

　　通过Web数据挖掘，可以了解访问者的动态行为，从而优化电子商务网站的商业模式。通过将大量客户划分为不同类别，为不同类型的客户提供个性化服务，提高客户满意度，从而留住老客户；通过分析新访客的网页浏览记录，我们可以判断该访客属于哪类客户，是盈利的潜在客户还是一文不值的路人，达到区别对待的目的，节约销售成本，提高访客到购买者的转化率，从而找到潜在客户；具有相似浏览行为的客户被分组，提取群内客户的共同特征，实现客户聚类。这可以帮助电子商务公司更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，并预测他们的需求。针对他们推荐特定产品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。

　　此外，网站的结构和内容是吸​​引客户的关键。利用关联规则的发现，针对不同的客户动态调整站点结构和页面内容，将具有一定支持度和信任度的相关项放在一起帮助销售；通过路径分析等技术，可以确定用户的类型 对于经常访问的网站路径，这些路径反映了此类用户浏览网站页面的顺序和习惯，并实现了相关文件的直接链接客户访问，以便客户可以轻松访问所需的页面。这样的网站会给客户留下好印象，增加客户忠诚度，吸引客户，延长他们在网站的停留时间，增加回访的机会。

　　四、结论

　　电子商务的Web数据挖掘可以发现大量数据背后隐藏的知识，可以使企业更有效地识别目标市场，改进决策，提高市场竞争力，改善企业客户关系，从而为企业带来更高的收益。公司。良好的发展和应用前景。

　　参考：

　　[1]张冬青：数据挖掘在电子商务中的应用研究[J]. 现代信息, 2005(09)

　　[2] 卢垂伟：电子商务中数据挖掘技术的研究与应用[J]．市场现代化，2006(04)

　　[3]陈玉茹，洪铭传，杨东林。利用数据挖掘构建智能网络搜索系统[J].国际东方语言计算机处理学报,2003,16(2)

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