Web挖掘技术在电子商务中的聚类应用研究

"基于聚类的Web挖掘及电子商务应用" 本文主要关注的是如何利用Web数据挖掘技术来提升电子商务的决策支持能力。Web数据挖掘是从大量Web信息中发现有价值知识的过程，对于处理电子商务领域的海量数据至关重要。它能帮助企业在保护用户隐私的前提下，洞察用户行为，优化业务策略，提高竞争力。 首先，文章详细介绍了Web数据挖掘的基本概念，包括它的特征、挑战、分类，以及Web数据挖掘的典型流程。这个流程通常包括数据采集、预处理、挖掘（如分类、关联规则学习和聚类）、模式评估和解释。在电子商务环境中，这些挖掘结果可以用于市场细分、个性化推荐、用户行为预测等多个方面，为企业提供有力的决策依据。 其次，研究关注了中小型电子商务网站的数据特性，尤其是服务器日志数据的含义。通过对这些数据的深入理解，作者提出了一种数据预处理方法，以确保后续的聚类分析和电子商务应用研究的有效性和可靠性。特别地，针对用户群体，文章区分了外部登录用户和内部系统用户，这有助于更精准地分析用户行为模式。 在聚类分析部分，作者指出了K-means算法的优缺点，并针对其可能的不精确性，提出了一个结合连环聚类的改进方法。这种连环聚类旨在提高聚类结果的准确性，同时结合探索性数据分析，如网页访问频率分析，以揭示用户行为的差异，为电子商务应用提供更深入的见解。 最后，文章将这些理论研究应用于实际案例，以广州邮政网为例，探讨了如何利用Web数据挖掘来增加新的业务点，实现协同商务等创新应用。这样的实证研究证明了所提出的策略是可行且有效的，为电子商务决策者提供了新的视角和策略制定工具。 本文不仅阐述了Web数据挖掘在电子商务中的应用价值，还提供了具体的实施策略和技术，对中小型企业如何利用数据挖掘技术提升电子商务竞争力具有重要的指导意义。通过这种方法，企业能够更好地理解用户需求，优化用户体验，进而推动自身业务的发展。