商务访问
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商务访问范文第1篇
[关键词] 数据挖掘 Web访问信息挖掘 个性化服务 电子商务
一、引 言
随着internet技术的发展，个性化信息服务已经被广泛应用到很多领域：如个性化导航、个性化网站等。尤其是在电子商务领域，对用户进行个性化服务，已经成为许多电子商务企业追求的目标。
WEB访问信息挖掘就是对用户访问WEB时在服务方留下的访问记录进行挖掘，即对用户访问WEB站点的存取方式进行挖掘。挖掘对象是在服务器上的包括server log data等在内的日志文件记录。
二、电子商务个性化服务的数据挖掘方法
访问信息挖掘是在电子商务上进行知识发现，最关键的是进行客户访问信息的挖掘，得到客户的浏览行为和访问模式，从而发现客户的兴趣、爱好等有用的市场信息,最常用的挖掘方法有：
1.路径分析
常用于判定在一个web站点中最频繁访问的路径。如：80%的用户在存取/company/prodcut1时是经过/company/new。通过客户访问的路径分析，可以改进页面和网站目录结构的设计，使用户直奔所需，减少客户的流失率。
2.关联规则挖掘
使用关联规则挖掘可以从WEB访问事务集中，找到一般性的关联知识。如：30%的客户在访问/company/prodcut1也访问了/company/prodcut2。利用这些相关性，可更好地组织WEB空间，实施有效的营销策略。
3.序列模式发现
序列模式发现就是在时间戳有序的事务集中，找到那些“一些项跟随另一些项”的内部事务模式，即挖掘出交易集之间有时间序列关系的模式。如：在company/prodcut1上进行订购的用户中有60%的在一个月内也订购了company/prodcut2。序列模式发现能够预测客户的访问模式，了解客户的兴趣及需求所在，采取有针对性的广告服务，以满足访问者的特定要求。
4.分类
分类就是为具有某些公共属性的特定群体建立概要特征，这些特征可以用来对新增到数据库里的数据项进行分类。如学生用户一般感兴趣的页面是company/prodcut1。分类能够使商家根据访问网站的人口统计学信息和用户的访问模式得出访问某一商业网站的用户轮廓特征。对用户分类后，就可以发现未来的潜在客户并开展有针对性的商务活动。
5.聚类分析
聚类分析可以从服务器访问信息数据中聚集出具有相似特性的客户组，即把有相似特性的用户、数据项集合到一起。如自动给一个待定的顾客聚类发送销售邮件。通过这些举措使商务活动能够在一定程度上满足客户的要求，实现目标营销。
三、电子商务个性化服务的实现
1.Web访问信息挖掘基本步骤
Web访问信息挖掘的基本步骤为：数据收集，数据预处理，模式识别，模式分析。
数据收集就是要记录用户访问行为，主要方式有在服务器端进行数据收集、在客户端进行数据收集、在端进行数据收集等。原始数据需要经过预处理后才能有效实施挖掘算法，数据预处理的质量与Web挖掘的效率和结果紧密相关，其内容包括：数据净化、用户识别、会话识别、事务识别、路径补充等。然后要对预处理后的数据进行模式识别，即实施挖掘算法。模式分析的目的是根据实际应用，通过观察和选择，把发现的统计结果、规则和模型转换为知识，经过筛选后用来指导实际的电子商务行为。常用的手段有：信息过滤、可视化、联机分析处理等。
2.电子商务个性化系统结构
电子商务个性化系统如下图所示。
通过上图可知，电子商务个性化系统一般分为两个部分：
离线部分：用于挖掘用户的特性信息。
在线部分：用于识别用户，推荐个性化服务。
Web访问信息挖掘是离线处理的，而当用户访问该网站时通过在线推荐引擎进行在线服务。挖掘算法和推荐策略可以根据不同类型站点的要求来具体选择，挖掘结果和推荐集通过推荐引擎反馈给用户。电子商务网站的会员用户通过会员标识登录网站以后，其访问信息将会被记录到服务器端。这些数据将在经过预处理后，在专用的数据挖掘模块中，通过具体的挖掘算法和推荐策略来进行模式识别和模式分析。用户访问信息也会传到推荐引擎，推荐引擎根据用户的会员标识，向挖掘模块抽取对应用户的挖掘结果和推荐集，将其可视化地反馈给用户，达到个性化服务的目的。
四、结束语
随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，利用WEB访问信息挖掘技术，必然对电子商务网站提供个性化服务产生积极的影响。
参考文献:
商务访问范文第2篇
+ 企业内部网 （Intranet）
+ 企业内部网 （Intranet）与INTERNET的连接
+ 电子商务应用系统 （1）
企业内部网 （Intranet）
企业内部网（Intranet）由Web服务器、电子邮件服务器、数据库服务器以及电子商务服务器和客户端的PC机组成。 所有这些服务器和PC机都通过先进的网络设备集线器HUB或交换器SWITCH连接在一起。 WEB服务器-最直接的功能是可以向企业内部提供一个WWW站点，借此可以完成企业内部日常的信息访问； 邮件服务器为企业内部提供电子邮件的发送和接收； 电子商务服务器和数据库服务器通过WEB服务器和由自己对企业内部和外部提供电子商务处理服务； 协作服务器主要保障企业内部某项工作能协同工作，例如，在一个软件企业，企业内部的开发人员可以通过协作服务器共同开发一个软件； 帐户服务器提供企业内部网络访问者的身份验证，不同的身份对各种服务器的访问权限将不同； 客户端PC机上要安装有INTERNET浏览器，如Microsoft Internet Explorer 或Netscape Navigator,借此访问WEB服务器。
在企业内部网中，每种服务器的数量随企业的情况不同而不同，例如，如果企业内访问网络的用户比较多，可以放置一台企业WEB服务器和几台部门级WEB服务器，如果企业的电子商务种类比较多样性或者电子商务业务量比较重，可以放置几台电子商务服务器。
（2）企业内部网 （Intranet）与互联网连接
为了实现企业与企业之间、企业与用户之间的连接，企业内部网（Intranet）必须与互联网进行连接，但连接后，会产生安全性问题。所以在企业内部网 （Intranet）与互联网连接时，必须采用一些安全措施或具有安全功能的设备，这就是所谓的防火墙。
为了进一步提高安全性，企业往往还会在防火墙外建立独立的Web服务器和邮件服务器供企业外部访问用，同时在防火墙与企业内部网 （Intranet）之间，一般会有一台服务器，服务器的功能有两个，一是安全功能，即通过服务器，可以屏蔽企业内部网内服务器或PC，当一台PC访问互联网时，它先访问服务器，然后服务器再访问互联网；二是缓冲功能，服务器可以保存经常访问的互联网上的信息，当PC即访问互联网时，如果被访问的信息存放在服务器中，那么服务器将把信息直接送到PC机上，省去对互联网的再一次访问，可以节省费用。
商务访问范文第3篇
[关键词]电子商务计算机网络安全访问控制技术防火墙
一、引言
典型的电子商务系统拥有三级架构：直接面向交易用户的Web服务器层，后台事务处理的应用服务器层，后台数据存储的数据库服务器层。交易用户通过Internet浏览电子商务系统的Web服务器，在页面上点击发起交易或查询请求；Web服务器向应用服务器发起事务处理请求，等待应用服务器应答；应用服务器将交易或查询信息传递到数据库服务器，由数据库服务器作应答；各级服务器在收到后台应答后向前台设备做响应，最终响应给交易用户，完成一笔交易或查询。可见，电子商务的一个重要技术特征是利用计算机网络技术来传输和处理商业信息。因而电子商务安全成为电子商务过程顺利进行的基本保障。电子商务安全可分为两部分：计算机网络安全和商务交易安全。本文针对计算机网络安全进行探讨。
二、计算机网络安全体系
计算机网络安全的内容包括：计算机网络设备安全、计算机网络系统安全、数据库安全等。其特征是针对计算机网络本身可能存在的安全问题，实施网络安全增强方案，以保证计算机网络自身的安全性为目标。
在实施网络安全防范措施时首先要加强主机本身的安全，做好安全配置，及时安装安全补丁程序，减少漏洞；其次要用各种系统漏洞检测软件定期对网络系统进行扫描分析，找出可能存在的安全隐患，并及时加以修补；从路由器到用户各级建立完善的访问控制措施，安装防火墙，加强授权管理和认证；利用RAID5等数据存储技术加强数据备份和恢复措施；对敏感的设备和数据要建立必要的物理或逻辑隔离措施；对在公共网络上传输的敏感信息要进行强度的数据加密；安装防病毒软件，加强内部网的整体防病毒措施；建立详细的安全审计日志等。
三、电子商务中的网络安全技术
互联网已经融入到电子商务活动中，网络防护与网络攻击之间的斗争也将更加激烈。这就对网络安全技术提出了更高的要求。未来的网络安全技术将会涉及到计算机网络的各个层次中，但围绕电子商务安全的防护技术将在未来几年中成为重点，如身份认证、数据安全、通信安全等。
访问控制是网络安全防范和保护的主要策略之一，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。它是保证网络安全最重要的核心策略之一。
1.入网访问控制
入网访问控制为网络访问提供了第一层访问控制。它控制哪些用户能够登录到服务器并获取网络资源，控制准许用户入网的时间和准许其在哪台上作站入网。用户的入网访问控制可分为3个步骤：用户名的识别与验证、用户口令的识别与验证、用户账号的缺省限制检查。三道关卡中只要任何一关末过，该用户便不能进入该网络。
2.网络的权限控制
网络的权限控制是针对网络非法操作所提出的一种安全保护措施。用户和用户组被赋予一定的权限。网终控制用户和用户组可以访问哪些目录、子目录、文件和其他资源。可以指定用户对这些文件、目录、设备能够执行哪些操作。可以根据访问权限将用户分为以下几类：特殊用户(即系统管理员)；一般用户，系统管理员根据他们的实际需要为他们分配操作权限。用户对网络资源的访问权限可以用访问控制表来描述。
3.目录级控制
网络应允许控制用户对目录、文件、设备的访问。用户在目录一级指定的权限对所有文件和子目录有效．用户还可以进一步指定对目录下的子目录和文件的权限。对目录和文件的访问权限一般有8种：系统管理员权限、读权限、写权限、创建权限、删除权限、修改权限、文件查找权限、访问控制权限。
4.属性安全控制
当用文件、目录和网络设备时，系统管理员应给文件、目录等设置访问属性。属性安全在权限安全的基础上提供更进一步的安全性。网络上的资源都应预先标出一组安全属性。用户对网络资源的访问权限对应一张访问控制表，用以表明用户对网络资源的访问能力。
5.服务器安全控制
网络允许在服务器控制台上执行一系列操作。用户使用控制台可以装载和卸载模块，可以安装和删除软件等操作。网络服务器的安全控制包括可以设置口令锁定服务器控制台，以防止非法用户修改、删除重要信息或破坏数据；可以设定服务器登录时间限制、非法访问者检测和关闭的时间间隔。
总之，对于网络资源来说应保持有限访问的原则，信息流向则可根据安全需求实现单向或双向控制。访问控制最重要的设备就是防火墙，它一般安置在不同安全域出入口处，对进出网络的IP信息包进行过滤并按企业安全政策进行信息流控制，同时实现网络地址转换、实时信息审计警告等功能，高级防火墙还可实现基于用户的细粒度的访问控制。
商务访问范文第4篇
一、引言
典型的电子商务系统拥有三级架构：直接面向交易用户的Web服务器层，后台事务处理的应用服务器层，后台数据存储的数据库服务器层。交易用户通过Internet浏览电子商务系统的Web服务器，在页面上点击发起交易或查询请求；Web服务器向应用服务器发起事务处理请求，等待应用服务器应答；应用服务器将交易或查询信息传递到数据库服务器，由数据库服务器作应答；各级服务器在收到后台应答后向前台设备做响应，最终响应给交易用户，完成一笔交易或查询。可见，电子商务的一个重要技术特征是利用计算机网络技术来传输和处理商业信息。因而电子商务安全成为电子商务过程顺利进行的基本保障。电子商务安全可分为两部分：计算机网络安全和商务交易安全。本文针对计算机网络安全进行探讨。
二、计算机网络安全体系
计算机网络安全的内容包括：计算机网络设备安全、计算机网络系统安全、数据库安全等。其特征是针对计算机网络本身可能存在的安全问题，实施网络安全增强方案，以保证计算机网络自身的安全性为目标。
在实施网络安全防范措施时首先要加强主机本身的安全，做好安全配置，及时安装安全补丁程序，减少漏洞；其次要用各种系统漏洞检测软件定期对网络系统进行扫描分析，找出可能存在的安全隐患，并及时加以修补；从路由器到用户各级建立完善的访问控制措施，安装防火墙，加强授权管理和认证；利用RAID5等数据存储技术加强数据备份和恢复措施；对敏感的设备和数据要建立必要的物理或逻辑隔离措施；对在公共网络上传输的敏感信息要进行强度的数据加密；安装防病毒软件，加强内部网的整体防病毒措施；建立详细的安全审计日志等。
三、电子商务中的网络安全技术
互联网已经融入到电子商务活动中，网络防护与网络攻击之间的斗争也将更加激烈。这就对网络安全技术提出了更高的要求。未来的网络安全技术将会涉及到计算机网络的各个层次中，但围绕电子商务安全的防护技术将在未来几年中成为重点，如身份认证、数据安全、通信安全等。
访问控制是网络安全防范和保护的主要策略之一，它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。它是保证网络安全最重要的核心策略之一。
1.入网访问控制
入网访问控制为网络访问提供了第一层访问控制。它控制哪些用户能够登录到服务器并获取网络资源，控制准许用户入网的时间和准许其在哪台上作站入网。用户的入网访问控制可分为3个步骤：用户名的识别与验证、用户口令的识别与验证、用户账号的缺省限制检查。三道关卡中只要任何一关末过，该用户便不能进入该网络。
2.网络的权限控制
网络的权限控制是针对网络非法操作所提出的一种安全保护措施。用户和用户组被赋予一定的权限。网终控制用户和用户组可以访问哪些目录、子目录、文件和其他资源。可以指定用户对这些文件、目录、设备能够执行哪些操作。可以根据访问权限将用户分为以下几类：特殊用户(即系统管理员)；一般用户，系统管理员根据他们的实际需要为他们分配操作权限。用户对网络资源的访问权限可以用访问控制表来描述。
3.目录级控制
网络应允许控制用户对目录、文件、设备的访问。用户在目录一级指定的权限对所有文件和子目录有效．用户还可以进一步指定对目录下的子目录和文件的权限。对目录和文件的访问权限一般有8种：系统管理员权限、读权限、写权限、创建权限、删除权限、修改权限、文件查找权限、访问控制权限。
4.属性安全控制
当用文件、目录和网络设备时，系统管理员应给文件、目录等设置访问属性。属性安全在权限安全的基础上提供更进一步的安全性。网络上的资源都应预先标出一组安全属性。用户对网络资源的访问权限对应一张访问控制表，用以表明用户对网络资源的访问能力。
5.服务器安全控制
网络允许在服务器控制台上执行一系列操作。用户使用控制台可以装载和卸载模块，可以安装和删除软件等操作。网络服务器的安全控制包括可以设置口令锁定服务器控制台，以防止非法用户修改、删除重要信息或破坏数据；可以设定服务器登录时间限制、非法访问者检测和关闭的时间间隔。
总之，对于网络资源来说应保持有限访问的原则，信息流向则可根据安全需求实现单向或双向控制。访问控制最重要的设备就是防火墙，它一般安置在不同安全域出入口处，对进出网络的IP信息包进行过滤并按企业安全政策进行信息流控制，同时实现网络地址转换、实时信息审计警告等功能，高级防火墙还可实现基于用户的细粒度的访问控制。
商务访问范文第5篇
[关键词] Web使用数据挖掘 电子商务 个性化
一、个性化信息服务
1.个性化信息服务的概念
个性化信息服务的研究起源于1995年卡内基.梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会上提出个性化导航系统。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。个性化信息服务是以符合用户兴趣、身份和满足用户特定需求的信息形式为其提供针对性的服务。
2.个性化电子商务
个性化电子商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，主要包括个性化服务的定制（服务内容，服务界面，服务方式等），个性化商品的推荐（用户感兴趣的商品）和个性化商品的检索（根据用户的兴趣和特点进行检索）。在电子商务模式下，商家可以通过用户访问其站点来获取用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，提高用户的关注度和满意度，实现商家和用户双赢的局面。
二、Web数据挖掘
基于Web的数据挖掘技术是实现个性化电子商务的关键技术，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模式、需求模式和爱好模式，使个性化电子商务成为可能。
1.概念
Oren EtZioni于1996年在其论文中第一次提出了Web数据挖掘的概念：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，其中Web使用挖掘主要是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的浏览者和顾客的行为模式。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.Web使用挖掘的数据来源
(1)服务器端数据
Web服务器的访问日志文件，记录了访问者的访问和交互信息。Web日志文件是由许多记录组成，记录了用户对该网站的访问，具体包括Server log（用户IP，服务器名，URL，完成浏览所花的时间，Cookie标识号等），Error log（丢失连接，授权失败，超时等），Cookie（用户的状态，访问路径）等。
(2)用户登记信息
用户访问电子商务网站时通过Web页面输入并提交给服务器的相关信息，包括注册信息，交流信息等。通过对用户登记信息的分析能够分析用户的行为模式，并针对不同的用户制定不同的电子商务策略。
(3)交易数据
电子商务网站的后台数据库中存储了用户信息表，商品信息表和订单信息表，用户每进行一次商品交易，订单信息表中都会增加新的记录，从而记录了用户购买信息，此信息的挖掘对于分析用户的兴趣方向具有重要的意义。
三、基于Web使用挖掘的个性化电子商务模型的设计
利于Web数据挖掘技术并且辅助以Agent技术（具有自治性、通信能力、交互能力、生存能力、感知能力、能动性和持续性的特点），可构建一种基于Web挖掘的个性化电子商务模型的系统，具体如图1所示。
工作流程：
用户登录该电子商务网站平台，用户Agent根据用户的使用情况，启动该功能模块。
围绕用户的个性化需求，对数据资源进行整理，找到该用户的原始使用数据。
对该用户的数据进行预处理，包括数据的清理、转换、集成和格式化等，并将结果装载入预处理数据资源库。
选取合适的数据挖掘方法，结合用户Agent进行构建用户模型和模式库。
根据数据挖掘的结果，融合专家知识和领域规则，通过电子商务平台，向用户提供个性化的电子商务服务。
四、结束语
随着基于Internet的电子商务的迅猛发展，个性化电子商务在理论上和实践中都应值得重视和发展。在个性化电子商务的过程中还有许多有待完善和研究的地方，例如利用Web数据挖掘过程中用户注册信息的收集不能侵害用户的隐私，Web数据挖掘算法的优化，用户模型建模等都是个性化电子商务今后的研究方向。
参考文献:
[1]杨 林 茅玉蓉:个性化:定制你的网络服务,软件工程师,2003;(7)
[2]James C，Charles L. Personalized Information Environment : An Architecture for Customizable Access to Distributed Digital Libraries. Library Magazine, 1999; （6）
商务访问范文第6篇
关键词：链接分析；电子商务；网站；评价
电子商务市场中竞争最为激烈的是入口和流量，优质的入口能够汇聚大量的流量，也就是大量的点击访问。电子商务企业在网络中曝光，不仅需要经过精巧设计的网站，更需要在网络的各个角落布局网站的链接，通过图片、文字等多种形式出现在消费者面前。而如何以最低的成本获取链接带来的影响力，是每个电子商务企业必须解决的问题。链接分析能帮助我们理解链接如何对网站的访问量等产生影响，以及如何设置链接才能产生最佳的吸引力等等。同时，在互联网更新换代的潮流下，消费者的访问渠道和习惯发生了巨大变化，链接的渠道和形式也不断变化。电子商务网站还必须适应趋势，不断改进和创新。
一、链接分析的原理及特点
1.链接分析的原理
链接分析又称链接流行度分析，是搜索引擎进行排序的重要依据。链接分析的原理为反向链接的数量、质量及相关性的综合评价，一个网站被更多的外部网站链接，则有更大的可能被高权威值的网站关联。而与用户搜索的关键词关联性越强，则越能形成有效的访问。
2.链接分析的具体内容及方法
链接分析的主要内容是反向链接的数量、质量及相关度。首先应对所有反向链接进行筛选，对链接所在网站进行分级；并对链接所在位置、周围文字进行分析；最后，将网站与用户搜索的关键词进行比较，评价相关度及用户点击的概率。
反向链接数量越多，说明网民更愿意选择该链接，在搜索的结果中的数量越大，对搜索排名越有力。但并不是所有链接都是有效的，一方面大量的无关网站及低权威值的网站进行链接，不仅不被用户信任，还会增加厌恶感。只有被具有高权威值的网站链接，才能带来更多有效的访问。另一方面，链接数量增长过快可能会被定性为人为操控，从而影响网站在搜索中的排名。
链接的质量包括链接网站的或网页相关性、链接所在的位置等。链接所在网站的内容与链接的相关性越强，则对链接的推广作用越大，如导购网站对电子商务平台网址的链接，旅游网站对机票中介网站的链接等。游戏网站对食品网站的链接则没有太大的相关性，在游戏中往往会被视为垃圾广告。除网站主题之外，网页的内容与链接强相关也能提升链接的影响力，如在营销博客中链接海底捞网站，也很可能给海里捞带来大量体验的用户。此外，链接在网站的位置和形式不同，对链接影响力的提升作用也不同，如页面顶端比页面中间或底部更具有吸引力，因为大量用户在浏览网页时基本只看标题或三分之一的内容。
除了数量和相关性外，点击率是检测用户选择行为的重要指标。链接所在的网站如果用于较高的点击率，且老用户数量越多，说明网站权威性越强，网站中的链接也越被信任。
二、影响电子商务网站链接分析的主要因素
链接可以以多种形式出现，最为普遍的是图片可列表，电子商务市场中存在不计其数的商家，用户也无处不在。但并非所以链接都能获得较高的访问量。因此，通过各种手段将自己的链接嵌入访问量大，优质用户数量多的网页中，成为商家营销的核心战略。其中一些是通过正当的途径积累点击率和访问量，而更多的是通过买卖来实现。
链接的影响里最根本的是链接内容的有效性，即能够为用户的选择带来价值的链接内容。即使是出现在相关性较低的网站中，只要链接的内容足够有价值，也能促进链接更大范围的传播。链接的有效性还一定程度上取决于网站或网页的稳定性。许多网站或网页会随着自身发展不断更新内容和地址，而其中的链接也有可能会失效。因此在大量的反向链接中，只有哪些稳定可访问的部分才是真正具有价值的。
另外，电子商务作为消费的模式，网页的访问最终应以形成交易为评价标准。在大量的反向链接中，并不会直接形成交易，而只是引导用户点击查看，而后续的交易最多情况下还是用户访问主页后形成的。因此，外链网站的内容与本站的关联性及链接提供的内容，将决定链接是否会被用户再次访问。链接本身的内容如果质量不高，则会被用户作为垃圾链接处理。
而在目前的电子商务市场中，有许多链接影响力是通过不正常的手段获取的。不正当的链接买卖好比贿选，通过购买用户的点击，如访问赠送积分或者优惠，而有的是直接雇佣专职人员进行高频率的点击。而网络的劣势在于身份的隐藏和快速复制，一个人通过一定的技术手段能够伪装成成千上完的虚假用户进行访问。这样一来，对通过正当途径进行积累的商户是极为不公平的，而更为严重的是，市场中充斥着大量的垃圾广告和虚假访问，严重误导消费者的判断，破坏了市场的整体信用。
三、链接分析的案例分析
以淘宝、京东和苏宁易购为例，通过链接分析进行对比：
1.研究方法及指标选择
利用搜索引擎进行采样，并选用网页数量、总链接数、内外链数量及其影响因子作为评价指标。
网页数量：某网站所拥有的网页数量越多，则信息量越大；链接总数指引擎搜索到的存在目标网站链接的网页数量。正常情况下，链接数越大，说明网站的影响里越大；内链数量是指主域名下各网页的相互链接，他反应了网站内部的层次及相互关系；外链是指其他域名网站对本站链接的引用。外链更能反应链接的外部影响力，是网站建设的主要指标；链接影响因子，指通过其他链接访问目标链接的访问量，是反向链接权威性的体现；搜索引擎排名等。
不同的搜索指令，直接影响采样的结果。如检索淘宝网时使二级域名时返回的链接数大大少于顶级域名的搜索结果。下层域名的流量从属于上层域名，为全面分析网站的影响力，必须使用最高级别的域名作为检索指令。
2.检索结果分析
采样后的数据表明，淘宝网在各个指标上都较大幅度领先京东和苏宁易购，京东相比苏宁易购在指标是具有一定的优势。淘宝网的人均页面访问量是京东的2.5倍，是苏宁易购的3.7倍。京东的外部链接影响因子较高，但由于数量上不占优势，因此对网站整体的贡献不明显；而通过相关性分析看出，各指标之间都有较明显的正相关性，说明规模效应在电子商务市场中的发挥重作用。
此外，通过对支付工具的链接数量和影响因子分析，支付宝在对淘宝的贡献显著，而京东和苏宁易在自有支付平台上的实力远远落后于淘宝；支付宝移动客户端已经不仅仅是支付的工具，而是及帐户管理、转账支付、理财、购物与一体的智能钱包。除了淘宝网内的交易外，任何支持支付宝支付的电子商务交易，如购买电影票、车票、餐饮等，都可以通过帐号密码或扫描二维码导入钱包。如此一来，将有大量用户安装使用支付宝钱包，从而建立了一个自有的流量入口。
在外部网络链接中，社区对网站的贡献最大，尤其是淘宝网在QQ空间等社区中的网页数量很大，这与淘宝的商业模式密不可分。淘宝用户在博客、空间、论坛等所有能够进行宣传的场所进行店面推广时，同时也将淘宝网进行了推广。尤其是在自主推广的模式下，大量的亲朋好友是外部链接的访问者，因此对网站的贡献极大。京东及易讯需要在社区连接上进行推广难度较大，然而通过移动客户端进行网页访问的数量迅速增加，因此在移动客户端的入口上进行挖掘，能够弥补一定的劣势。
四、提升电子商务网站影响力的途径
电子商务为买卖双方提高了广阔的交易平台和选择空间，正因为如此，每一个电子商务网站或商家都希望自己摆在用户选择的最前面，尽可能地提高用户访问恩机率。但选择过多之后，用户会形成选择性疲劳，而逐渐锁定几个熟悉和便捷的渠道获取信息。电子商务网站应顺应客户的消费行为的改变，有的放失地进行链接设计和布局。
首先，瞄准关键平台和入口。俗语说酒香不怕巷子深，但这在电子商务时代却不适用。电子商务的最大特点是变化，需求和供给、商业模式、营销策略等都在不断革命。这种变化不是改进，而是颠覆是破坏，一直新的商业模式的形成将导致旧的模式的隐退，好比移动互联网对传统行业的冲击。电子商务网站的链接推广已经告别无序的时代，平台和流量入口成为最权威且数量有限的链接场所。而其中把握了流量入口就直接把握了平台，这也是各大电子商务网站进行自由平台建设竞争的原因。一旦自己形成平台，则可以极具大规模的买卖双方，衍生出眼花缭乱的配套服务和产品，规模优势和范围经济效应都能得到极大释放。
其次，最好内容是立足平台的根本。电子商务的内核为信任机制，如果用户缺乏信任，则会在瞬间进行迁徙。因此，每个购物网站都必须不断地提升网站的内容质量，以抓住老客户并不断吸引新客户。而网页的内容十分丰富，包括网站信息的丰富程度，网站访问的便利度，交互能力，评价及信用管理体制，服务流程及售后等体验等。电子商务环境下，同质化竞争极为激烈，差异化也极易被模仿，因此只有通过在内容上不断更新或创新，才能保持用户体验不降低。以京东为例，有别与淘宝的全民电子商务化，在B2C模式上不断探索，从质量管控、网页设计、物流服务提升及移动客户端的开放上不断提高，积累了大量的优质供应商和优质用户。尽管在规模上与淘宝存在差距，但从用户信任度上看具有较强实力。
最后，布局移动互联，顺应时代潮流。移动互联网是新的互联网革命，也是电子商务的新时代。移动终端的智能化愈演愈烈，愈来愈多的网民通过手机查询购物信息，下订单并完成支付，并随时随地进行跟踪。而随着各行各也进入电子商务模式，任何产品和服务交易都可以通过移动终端来完成。电子商务网站不可能在移动终端上进行大规模的链接投放，也不可能要求用户为每一个网站都安装一个应用。因此未来的平台竞争是寡头垄断，是流量入口的竞争。其中，导航应用将发挥巨大作用，是用户进入各大电子商务网站的入口。
一方面电子商务网站在设计上要对智能终端进行适配，尽量减少低价值信息的传递，以防止用户在通过移动网络访问是耗费大量时间和流量。另一方面要加强网页的交互功能，最大程度提升用户在查找、输入和支付等操作上的便利性。同时需要加强网页的安全性，保障客户的账户和资金安全，让用户能够放心地在各种设备上进行访问。
五、结语
随着电子商务移动化的发展，流量入口将逐渐集中，用户终端上能够浏览的网页数量有限，因此电子商务平台必须开发手机应用，以抓住客户有限的入口。平台化和权威化将进一步加强，在一定程度上看，未来的链接分析将逐渐从数量规模分析转向为质量和位置的分析。占据了关键的位置，就能以最快捷的方式吸引流量。
此外，网站影响力除了与链接的布局有关外，根本上还是需要电子商务在交易体验上的创新和改进。在客户面临众多链接可选的情况下，网站应抓住仅有的几次与客户交易的机会，以优质的交易体验来赢取客户的再次光顾。主要包括网页访问的便利性、界面的交互性、物流及支付、售后等服务的体验等。同质竞争的电子商务市场里，唯有客户体验得到满足才能获得长久的信任。
参考文献：
[1]汪传雷.基于链接分析的C2C电子上商务网站分析——以三大C2C购物网站为例[J].现代情报，2012（1）.
[2]张琳，徐莉莉.基于链接分析的企业网站评价指标的有效性分析[J].图书馆情报工作，2010（16）.
商务访问范文第7篇
关键词：电子商务；数据挖掘；基本算法；应用分析
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)10-2318-02
Fundamental Algorithms and Application Analysis of Data Mining in E-commerce
QIN Yan
(Sichuan Staff University of Science and Technology, Chengdu 610101, China)
Abstract: Data mining technology is developed as a new technology in recent years, through this technology, people can find the valuable information underlying the dat.Data mining has become the most effective method to solve the problem of "data explosion" status faced by current enterprises,this technology also provides a scientific theory support for various business decision making. This paper will discuss and analyze the meaning of data mining and the basic algorithm, and give further discussion to analyze the specific application of data mining in electronic commerce.
Key words: electronic commerce; data mining; basic algorithms; application analysis
近些年来，基于电子计算机性能的不断提高、计算成本的不断下降以及数据管理技术的成功运用，企业商务往来的电子信息化程度也越来越高。与此同时，这也造成了大量的数据积累，形成了了“数据丰富而知识贫乏”的现象，这使得信息决策者难以从海量的数据中提取出具有信息价值的知识，数据挖掘技术的运用很好的解决了这个问题。
1 数据挖掘的含义
数据挖掘（Data Mining）可以定义为从大量的、不完全的、模糊的或者是随机的实际应用数据中，提取隐含的、同时又有潜在价值的知识与信息的过程。
数据挖掘可以扩展为以下几层含义：首先，数据源必须具备包含大量的、真实的数据的特点，数据源可以是不同数据仓库或者文件等；其次，在数据挖掘中发掘出的知识要可运用并且同时容易被理解。也就说，数据挖掘的本质目的在于寻找有用的知识，但是该知识需要被人们理解和接受；最后，数据挖掘通常是针对某一特定问题而进行的分析，往往不可能发掘出通用的知识，这些知识信息一般都具有相应的针对性，只有在特写的范围中才能够应用。
广义的角度来说，在数据挖掘中的知识是指具有一定规则的模式或者概念等，而信息与数据则是知识的理论源泉。也就是说对知识的发掘就是是从数据中挖掘出相应的规则与模式的过程，故而称之为数据挖掘。在数据挖掘中，数据源可以是多样的也可以是单一的，可以是分布式形态的，也可以是结构化形态的。
2 电子商务中数据挖掘的体系结构
当前电子商务是数据挖掘技术应用比较广泛的应用，这主要是归功于电子商务能够比较容易地满足数据挖掘所必需的因素，这些因素包括丰富的数据语言、可以自动收集可靠的数据并可将数据挖掘的结果转化为商务行为。然而，要想充分发挥数据挖掘技术在电子商务应用中的效率，数据挖掘技术需要将事务处理阶段的数据转存到相应的数据仓库中，并且要与电子商务行为有机结合起来。本文将电子商务中数据挖掘的体系结构概括3个主要部分，即商务数据定义、分析处理和顾客相互作用和。流程图如图1所示。
3 电子商务中数据挖掘的基本方法
3.1 路径分析
这种方法可以被用于确定在一个Web站点中最频繁访问的路径，其它一些与之有关路径的信息也可以通过路径分析得出。比如当70%的用户端在访问/company/product2的时候，从/company开始,而后经过company/news,/company/products/company/productl；80%的访问这个站点的顾客是从/company/products而开始的；65%的客户在浏览少于4个页面后便离开了。可以知道，第1条规则在/company/roduct2页面上有具有有用的信息，但是由于客户对站点进行的是迁回绕行方式的访问，因而这个有用信息并不十分明显。第2条规则则说明了客户访问站点通常不是从主页开始的，而是由/company/products开始的，假如这个页面上包含许多产品的目录类型的信息，将是一个不错的想法。第3条规则表明客户在网站上停留的时间。进过路径分析后，发现客户在该网站上浏览情况往往不超过4个页面时，就可以将相对重要的商品信息置于这些页面中，从而可以改进页面网站的结构设计。
3.2 关联规则分析
关联分析的最终目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，在电子商务中进行关联规则分析也就是找到客户对网站上不同文件之间访问的相互联系。在进行Web数据挖掘后，可以构建出关联关系模型，我们可以依据该模型更好地组织站点，从而减少用户过滤信息的负担。
3.3 序列模式分析
序列模式分析的重点在于分析不同数据之间的前后或者因果关系，也就是说在时间有序的事务集合中，去发现具有关联的内部事务模式。发现序列模式有助于电子商务的组织者对客户的访问模式进行预测，从而为客户提供个性化的服务，网站的管理人员可以依据浏览模式对访问者进行分类，而在页面上只展示出对应的访问链接。当访问者浏览到某一页面的时候，管理人员可以检查他的浏览所符合的序列模式，并且在比较显眼的位置进行“访问该页面的人员一般接着访问”的若干页面。
3.4 分类分析法
分类分析法的输入集通常是一组记录集合或者几种标记，这种分析法首先为每一个记录赋予一个相应的标记，也就是按标记分类记录，而后对这些标定的记录进检查，从而描述出这些记录的特征。在电子商务中通过应用数据挖掘，可以对不同消费群体进行分类，从而便于对某一类客户进行有针对性的商务活动。
3.5 聚类分析法
聚类分析法有别于分类规则法，其输入集合一般是一组未标定的记录，这也就是说该输入记录并没有进行任何分类。这种方法的目的是依据一定的规则，对记录集合进行合理划分，并且利用显式或者隐式的方法对不同的类别进行描述。当前已开发出许多聚类分析的工具，在电子商务中，通过对具有相似浏览行为的客户进行聚类，可以使管理员更多地了解客户信息，从而为其提供更适合、更满意的服务。
4 电子商务中数据挖掘的应用分析
本文将数据挖掘在电子商务中的典型应用概括为以下几个方面：
4.1 发现潜在客户
在对Web的客户访问信息进行数据挖掘中，可以利用分类技术在Internet上发现未来潜在的客户。对于电子商务从业者来说，得到这些潜在客户一般市场策略是，首先对现已存在的访问者进行分类，通常分为3种，即:“no customer”、“visitor once”、“visitor regular”。通过Web上的分类发现，管理人员可以识别出新客户和已经分类的老客户的一些具有共性的描述，这有助于对该新客户进行正确的分类。而后，依据其分类来判断这个新客户是否属于潜在的客户群体，从而决定是否要需要将这个新客户作为未来潜在的客户来对待。在确定客户的类型以后，管理人员就可以动态展示相应的Web页面，而Web页面的具体内容主要取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联规则。
4.2 驻留客户
现代电子商务平台使得传统客户与销售商之间的空间距离已经不存在了，在网络电子平台上，每一个客户来都有选择不同销售产品的权利，如何使这些客户在销售商自己的销售站点上驻留比较长的时间、使其对该网页产品产生更火的兴趣，对每一个销售商来说都是一个挑战。为客户在相应的网站上驻留更长的时间，就需要了解客户的浏览行为，掌握客户的兴趣与不同需求所，从而对页面内容进行动态调整，以此来满足客户的需求。对客户访问信息进行数据挖掘，就可以掌握客户的浏览行为，从而获取客户的兴趣及需求。在网络电子商务平台中的一个典型的序列，就代表了客户以页面的形式在该站点上导航的行为，运用数据挖掘中的序列模式分析技术，可以知道道客户的实际需求，从而为客户提供一些特有的商品信推广信息，从而使客户能保持对访问站点的兴趣。
4.3 对站点改进的设计
网络站点上页面内容的安排与连接，就像超市物品在货架上的摆设一样，需要将支持度与信任度较高的关联物品摆放在一起，从而有助于销售。通过Web上的关联规则分析，可以针对不同的客户对站点的结构进行动态调整，并进行相应的改进设计，从而使与客户访问有关联的文件之间的连接更为直接，这也有助于客户更容易地访问到预想的页面。当电子商务网站具有这样的便利性的时候，便可以给客户留下很好的印象，这也就增加了客户下次访问的机率。
4.4 对客户进行聚类
在电子商务中，应用数据挖掘进行客户聚类是一个十分重要的内容，通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，可以分析出组中客户的共同特征与共性信息，从而可以帮电子商务的组织者更加客观地了解自己的客户，这也最后有利于组织者为客户提供更加适合、更加面向客户的服务。
5 结束语
数据挖掘尽管只有十多年的发展历史，但是在电子商务中却展示出了非常广阔的应用前景。本文比较详细地阐述了电子商务中数据挖掘的体系结构、应用方法以及比较典型的应用，期望通过本文的分析与探讨，可以为今后数据挖掘技术在电子商务中的广泛应用提供积极的借鉴参考。
参考文献：
[1] 刘惟一,李维华,岳昆.智能数据分析[M].北京:科学出版社,2009
[2] 宏志.数据库设计、应用开发和管理[M].3版.北京:清华大学出版社,2010.
[3] 方宏斌.模糊聚类及其实际应用[J].广东通信技术,2009(5).
商务访问范文第8篇
[关键词]Web挖掘 电子商务 个性化服务
电子商务是指个人或企业通过国际互联网，采用数字化方式进行商务数据交换和开展商务活动。目前，电子商务正在企业和商贸领域占据着越来越多的市场份额， 网络信息挖掘主要用于对商品的市场定位和消费分析，以辅助制定市场策略，分析购物模式，预测销售行情改进站点设计和提高站点效率。向特定的客户推荐有关的 商品。网络信息挖掘可以提供不同用户的特定信息，有的放矢地传播网络广告。利用网络数据挖掘技术建立客户关系管理系统，可以极大地提升企业的竞争优势。
一、Web挖掘模式的应用
（一）发现潜在客户。对一个电子商务网站来说，了解、关注在册客户群体非常重要，但从众多的访问者中发现潜在客户群体也同样非常关键。如果发现某些客户 为潜在客户群体,就可以对这类客户实施一定的策略，使他们尽快成为在册客户群体。对一个电子商务网站来说，也许就意味着订单数的增多、效益的增加。通过利 用WEB挖掘的分类技术先对历史数据进行挖掘，可以有效的发现潜在客户。
（二）延长客户的驻留时间。对客户来说，传统客户与销售商之间的空 间距离在电子商务中已经不存在了，Internet上每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，这对销售商 来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该了解客户的浏览行为，知道客户的兴趣及需求所在，动态地调整Web页面，以满足客户的 需要。通过运用数据挖掘中的序列模式发现技术对客户访问信息的挖掘，就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求。
（三）改进站点设 计。站点上页面内容的安排就如超级市场中物品在货架上的摆设一样，把具有一定支持度和信任度的相关联物品摆放在一起有助于销售，利用关联规则发现可以针对 客户动态调整站点的结构，使客户访问的有关联的文件间的链接能够比较直接，让客户更容易访问到想访问的页面。
（四）针对不同客户提供个性化产品。商家可以对客户登记注册记录中和Web日志进行挖掘，从而获知访问者的个人爱好，更加充分地了解客户地需要，根据各个细分市场，甚至是每一个顾客的独特需求提供个性化产品，有利于提高客户的满意度。
综上所说，Web挖掘技术推动了个性化推荐，使站点浏览者变为购买者，增加交叉销售和提升销售，每一次购买都增加客户的忠诚度。
二、面向电子商务的Web挖掘应用系统模型
当用户访问Web服务器时，Web服务器会自动建立访问日志信息。随着WWW技术的快速发展和时间的积累，Web服务器中Web日志文件将越来越大，基 于Web的电子商务服务器将保存大量的Web访问日志记录。如何对这些大量的Web日志记录进行自动分析清理存储并从中发现有用的、重要的知识，包括模 式、规则和可视化结构等是目前Web日志挖掘的主要任务。
面向电子商务的Web挖掘系统模型包括数据采集、数据处理、数据存储、模式发现、模式分析利用及客户6个层次，见图1。
数据采集层所采集的数据对象为Web服务器日志、客户登记信息和交易数据库等。Web服务器日志是客户访问所产生的服务器日志数据。客户登记信息必须和 访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度。交易数据库存储用户在商务网站上购买商品的信息，其内容随数据库结构的不同而有所不同，一般包括：用户名、时间、 商品ID、采购数量及价格等。
数据处理层实现对数据采集层所采集的源数据进行处理，包括日志文件的处理和数据仓库的建立。日志文件处理得好坏直接影响挖掘算法产生的结果，其处理过程是保证Web挖掘质量的关键。经过处理后的数据由数据存储层进行保存和管理。
模式发现层次包括：路径分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘以及聚类和分类分析。
模式分析利用层由两部分组成：个性化网站及商业智能。这也代表了Web挖掘在电子商务中的两大应用方向。数据挖掘的结果可以帮助他们了解客户，调整营销策略，改进促销手段，从而达到赢得竞争的目的。
三、改进站点设计的算法
对Web站点的链接结构的优化可从两个方面来考虑：一是通过对Web日志的挖掘，发现用户访问页 面的相关性，从而对密切联系的页面之间增加链接，方便用户使用。二是通过对Web日志的挖掘，发现用户的期望位置。如果在期望位置的访问频率高于实际位置 的访问频率，可考虑在期望位置和实际位置之间建立导航链接，从而实现对Web站点的优化。本文对第二点做深入探讨。
通过该算法，我们可以找 到用户的返回点，这个位置可能是期望位置，也可能是目标页面，但可以通过确定时间阈值来解决这个问题。当用户在返回点停留的时间较长，超过指定的阈值，则 认为该页面是目标页面，、否则可以认为该页面是期望位置找不到目标页面，就会在第二期望位置找，如果还找不到，会在第三期望位置找……。其中我们最关心的 是第一期望位置，而且是那些被第一期望且发生频率高于系统设计者指定值的所有页面。因此，寻找第一期望位置便成了我们关注的焦点。
②发现第一期望位置算法。设Ei表示第一期望位置，算法如下：先以用户的ID为主关键字，时间为次关键字，对Web日志文件建立索引，扫描Web日志索引文件，对每一个用户ID，摘取出页面序列。
For(I=1;I<=1;I )// n为Web日志中的记录数
{统计EI中所有页面支持数；sort page by support;
if support(P)>=SI // SI为Web设计者指定的阈值；
则P为被第一期望且发生频率高于系统设计者指定值的页面；}
根据该算法的挖掘结果，我们可以及时调整Web站点链接结构，在第一期望位置和实际位置之间增加导航链接，从而优化Web站点的链接结构。
（二）确定请求网页的相关性
用户对Web站点的访问存在某种有序关系，这种有序关系反映的是一种用户的访问兴趣，也就是说群体用户的访问兴趣与他们的访问序列有很强的相关性,通过兴趣关联规则挖掘算法能够挖掘出这种有序关系。具体算法如下:
设用户访问的页面集P={p1,p2,…,pn}，用weight表示由一个节点转向另一个节点的可能性，则三元组(Pi,weight,Pj)表示有 Pi转向Pj的可能性，其中weight值定义为Pi到Pj的访问次数之和与所有Pi到其它节点访问次数之和的比值，0<1。
根据下式统计三元组
if weight>St并为Sm个用户所关注(其中St和Sm是根据实际情况确定的阈值)；
则Pi与Pj之间存在相关性。
通过实验证明我们可以根据挖掘结果，在Pi和Pj之间直接建立链接，通过该方法可以改进网站的设计和布局，方便用户访问站点，为用户提供方便、快捷的服务，实现为客户的个性化服务。
四、结束语
通过Web数据挖掘，我们可以从数以亿计的存储大量多种多样信息的Web页面中提取出我们需要的有用的知识。通过Web数据挖掘，对总的用户访问行为、 频度、内容等的分析，可以得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识，用以改进我们的Web服务器设计，而更重要的是，通过对这些用户特征的理解和分析， 可以有助于开展有针对性的电子商务活动，给每个用户个性化的界面，提供个性化的电子商务服务。
参考文献：