浅析：Web数据挖掘在农业电子商务中的应用
作者：admin 发表时间：2020-10-03 浏览：34 海淘人物
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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