随着互联网的迅猛发展,门户网站数量也呈现爆炸式增长,电商业务已经成为当今社会中最必不可少的业务之一。与此同时,个人用户对互联网深度使用,自媒体个人门户类网站应运而生。随着业务模式的更新和增加,电商业务也将趋于复杂化,团购、分销等营销手段层出不穷。如何对业务模型进行检测,并对业务风险进行预测成为目前亟待关注的问题。目前,越来越多的数据记录以事件日志的形式被保存下来,这些数据信息蕴含着商业交易操作过程。如何利用这些数据信息提取有重要价值的操作过程模型,并通过模型发现业务的不足,有十分重要的意义。在检测业务漏洞并完善业务的同时,对业务风险的预测和与对违规行为的拦截是解决此类问题的关键所在。即通过过程挖掘这种新兴技术,使用平台中的数据信息,构建电商业务详细过程模型和预测模型,从而设计相应的电商风险预测系统,实现电商业务管理的智能化控制。本文以挖掘用户行为为核心,首先从事件日志文件中识别用户会话轨迹,通过大量用户会话构建业务过程模型。对比现有模型检测方法,综合分析适用场景与复杂度等条件,从中选择合适的算法捕捉业务漏洞。同时在适用场景、准确度与性能方面,对多种马尔科夫预测模型进行了对比分析。其次,分析了系统特点、角色特点,调研了相关平台,借助用例图和用例分析,从功能性与非功能性两个方面分别阐述了项目的详细需求。该预测系统主要包括日志文件处理模块、预测模型构建模块、预测算法实现模块、权限管理模块、邮件提醒模块以及报表生成模块。然后,根据本文的业务问题重新设计了用户行为预测算法,用实验证明了算法的可行性。使用批量用户访问数据构建了预测模型。结合系统架构图、功能模块划分图、实体关系图与数据库设计,展示了项目的概要设计情况。借助功能流程图与类图,阐述了项目的详细设计情况与具体实现过程。最后,展示了项目的部署环境,结合部分验证数据展示了验证结果,并对项目未来的发展做出展望。本项目实施后,准确定位了快站电商业务中存在的业务漏洞。结合马尔科夫预测模型与快站电商业务,设计的预测算法有效应用到预测系统中。自系统上线以来,帮助拦截了违规操作十余次,成功减少了违规操作数量,并大大降低了业务风险。