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【摘 要】本文分析了web数据挖掘技术在移动电子商务应用设计中的应用。首先对web数据挖掘技术和移动电子商务进行简单介绍，然后对移动电子商务中的web 数据挖掘技术进行了分析，最后指出了个性化移动电子商务利用web 数据挖掘技术的设计流程。
【关键词】移动电子商务 web数据挖掘技术 个性化服务
一、引言
移动电子商务指的是借助于手机、掌上电脑等移动通讯设备，利用无线上网技术进行网上购物或者销售活动的电子商务模式，其包含了营销、销售、采购、支付、供货和客户服务等交易流程的所有阶段。移动电子商务与台式PC机等传统的电子商务模式相比，移动电子商务可以提供便携性电子商务服务，为用户提供更加多样化和个性化的业务，也成为了企业营销的重要手段。但是由于移动网络上的信息量极其巨大，如何从这些信息中提取对企业有效的信息，以便为为企业的营销活动决策提供有力的数据支撑，就成为移动电子商务发展过程中需要解决的迫切问题。数据挖掘的飞速发展以及在web上的广泛应用为解决这一问题提供有效的解决方案。数据挖掘指的是根据某些算法从海量的未知数据中提取有效信息的过程，这些海量的信息通常包含大量的噪声，并且随机性很大，毫无规律可言，但是在其中却隐含着某些有用的信息。将数据挖掘技术应用到互联网中就产是所说的“web数据挖掘技术”，其目的是从大量的web文档集合以及用户在网站上所浏览的网页数据中提取出未知的但是有潜在应用价值的信息，并将这些信息提供给企业以便其分析和预测顾客的行为。将web数据挖掘技术应用到移动电子商务中，可以挖掘出吸引顾客的关键性因素，为企业针对消费者进行个性化的推荐系统设计提供依据，提高顾客浏览网站的兴趣。
二、移动电子商务中的web 数据挖掘技术分析
为了从管理者或者是企业营销的角度来研究web数据挖掘技术如何以及怎样应用到移动电子商务中，就需要对web 数据挖掘技术与移动电子商务的结合过程有较为详细的研究，但是不必关注具体的技术层面，因为具体的技术实现过程则是由技术人员实现。Web数据挖掘在移动电子商务中使用时，需要找到合适的数据源。一般来说移动电子商务中可以用于web数据挖掘的数据源有服务器日志数据、代理服务器端数据、在线市场数据、web页面以及超级链接关系、客户登记信息等。在线市场数据指的是传统关系数据库中存储的有关电子商务网站站点的相关信息、用户购买信息、商品信息等资源；客户登记信息指的是客户在浏览web页面时，输入到服务器中的相关信息，将这些相关信息与访问日志结合起来，可以比较详细地了解客户的类型、特点和个性化需求。
在使用web数据挖掘技术对各种数据源进行挖掘时，需要借助于某些知识模式，目的是为是的工作人员可以更好地运行站点，向客户提供更优质的资源。可以在移动电子商务的数据挖掘过程中使用的的知识模式一般有路径分析、关联规则发现、序列模式的发现、分类规则的发现以及聚类分析等。路径分析可以用来辨别在一个web网站中访问最频繁的路径，通过分析得出热门路径，将某些相关联的物品放置于这些路径上，使客户在访问这些路径时可以很方便地寻找到大量的类似的商品信息，给客户留下良好印象，增加其今后再次访问该站点和路径的概率。关联规则的发现是指基于数据库中的项集来发现某种关联关系，需要注意的是这种关联关系中各个对象之间并没有先后顺序之分，通过关联规则这知识模式，可以汇集经常被用户访问的页面。
三、利用web数据挖掘技术实现个性化移动电子商务网站及应用的设计
web数据挖掘技术在移动电子商务中应用的一个重要方面就是建立个性化的服务应用。一个个性化的商务应用移动端可以帮助企业很好地宣传自己，挖掘无限商机，也为顾客提供人性化的服务。个性化商务应用在设计过程中基本要求主要是层次性、信息推送服务和个人定制服务。借助于web数据挖掘技术来实现个性化电子商务应用的设计时，可以通过信息采集、信息分析、个性化服务三个步骤来实现。信息采集一般有两种方式，第一种是通过用户的注册信息获取，包括客户性别、生日、学历、职业等相关信息，第二种是通过客户的行为特点分析客户的兴趣爱好等信息，比如说如果某个客户经常浏览某类产品的广告，我们就可以知道该客对该类产品可能很感兴趣。信息分析一般按照如下步骤进行：利用数据挖掘技术对客户群进行分类，并且获取不同客户群的兴趣点，之后对客户的兴趣点进行定义分析。个性化服务是指在信息分析完成之后，根据客户的类别显示相应的信息，实现对客户的个性化服务。以手机销售的移动电子商务应用“华滨通讯”的个性化推荐系统为例。该网站的推荐系统包含了前台系统模块、管理和维护后台、后台数据库服务器三大模块。前台系统是指用于与客户交互的界面，在上面显示了华滨通讯目前正在销售的手机名称、价格、具体技术指标等相关信息，此外还含有用户注册、登陆等模块，在浏览某个手机时，应用会显示与该手机技术指标和价格比较接近的其他手机，以供用户进行比较；管理和维护后台用户浏览客户信息、客户订单信息，也用于更新信息，及时发布最新的手机信息；后台数据库服务器用于记录客户行为信息和注册信息，比如客户浏览某个品牌手机的次数、对手机某方面功能的关注程度等，为web数据挖掘提供信息源。用户通过手机下载安装华滨通讯的应用客户端，就额可以方便地浏览相关产品信息，而客户的注册信息和行为信息也为华滨通讯调整销售策略提供了依据。
四、结束语
随着移动电子商务的发展，个性化电子商务应用在满足客户需要、吸引客户方面的重要性逐渐显现出来，而为了进行个性化电子商务应用的设计，就需要对客户行为进行分析。web数据挖掘技术通过对大量的客户行为信息进行挖掘，总结出客户的特点和兴趣爱好，可以为电子商务应用的个性化提供技术支持。
参考文献：
[1]苏新宁，杨建林，数据仓库和数据挖掘[M].北京：清华大学出版社，2006.
[2]肖立英，李建华，Web日志挖掘技术的研究与应用.计算机工程，2002（7）， 14-18.
[3]蒋良孝，蔡之华.Web挖掘及其应用研究.现代计算机，2003（3），24-27.
【关键词】移动电子商务 web数据挖掘技术 个性化服务
一、引言
移动电子商务指的是借助于手机、掌上电脑等移动通讯设备，利用无线上网技术进行网上购物或者销售活动的电子商务模式，其包含了营销、销售、采购、支付、供货和客户服务等交易流程的所有阶段。移动电子商务与台式PC机等传统的电子商务模式相比，移动电子商务可以提供便携性电子商务服务，为用户提供更加多样化和个性化的业务，也成为了企业营销的重要手段。但是由于移动网络上的信息量极其巨大，如何从这些信息中提取对企业有效的信息，以便为为企业的营销活动决策提供有力的数据支撑，就成为移动电子商务发展过程中需要解决的迫切问题。数据挖掘的飞速发展以及在web上的广泛应用为解决这一问题提供有效的解决方案。数据挖掘指的是根据某些算法从海量的未知数据中提取有效信息的过程，这些海量的信息通常包含大量的噪声，并且随机性很大，毫无规律可言，但是在其中却隐含着某些有用的信息。将数据挖掘技术应用到互联网中就产是所说的“web数据挖掘技术”，其目的是从大量的web文档集合以及用户在网站上所浏览的网页数据中提取出未知的但是有潜在应用价值的信息，并将这些信息提供给企业以便其分析和预测顾客的行为。将web数据挖掘技术应用到移动电子商务中，可以挖掘出吸引顾客的关键性因素，为企业针对消费者进行个性化的推荐系统设计提供依据，提高顾客浏览网站的兴趣。
二、移动电子商务中的web 数据挖掘技术分析
为了从管理者或者是企业营销的角度来研究web数据挖掘技术如何以及怎样应用到移动电子商务中，就需要对web 数据挖掘技术与移动电子商务的结合过程有较为详细的研究，但是不必关注具体的技术层面，因为具体的技术实现过程则是由技术人员实现。Web数据挖掘在移动电子商务中使用时，需要找到合适的数据源。一般来说移动电子商务中可以用于web数据挖掘的数据源有服务器日志数据、代理服务器端数据、在线市场数据、web页面以及超级链接关系、客户登记信息等。在线市场数据指的是传统关系数据库中存储的有关电子商务网站站点的相关信息、用户购买信息、商品信息等资源；客户登记信息指的是客户在浏览web页面时，输入到服务器中的相关信息，将这些相关信息与访问日志结合起来，可以比较详细地了解客户的类型、特点和个性化需求。
在使用web数据挖掘技术对各种数据源进行挖掘时，需要借助于某些知识模式，目的是为是的工作人员可以更好地运行站点，向客户提供更优质的资源。可以在移动电子商务的数据挖掘过程中使用的的知识模式一般有路径分析、关联规则发现、序列模式的发现、分类规则的发现以及聚类分析等。路径分析可以用来辨别在一个web网站中访问最频繁的路径，通过分析得出热门路径，将某些相关联的物品放置于这些路径上，使客户在访问这些路径时可以很方便地寻找到大量的类似的商品信息，给客户留下良好印象，增加其今后再次访问该站点和路径的概率。关联规则的发现是指基于数据库中的项集来发现某种关联关系，需要注意的是这种关联关系中各个对象之间并没有先后顺序之分，通过关联规则这知识模式，可以汇集经常被用户访问的页面。
三、利用web数据挖掘技术实现个性化移动电子商务网站及应用的设计
web数据挖掘技术在移动电子商务中应用的一个重要方面就是建立个性化的服务应用。一个个性化的商务应用移动端可以帮助企业很好地宣传自己，挖掘无限商机，也为顾客提供人性化的服务。个性化商务应用在设计过程中基本要求主要是层次性、信息推送服务和个人定制服务。借助于web数据挖掘技术来实现个性化电子商务应用的设计时，可以通过信息采集、信息分析、个性化服务三个步骤来实现。信息采集一般有两种方式，第一种是通过用户的注册信息获取，包括客户性别、生日、学历、职业等相关信息，第二种是通过客户的行为特点分析客户的兴趣爱好等信息，比如说如果某个客户经常浏览某类产品的广告，我们就可以知道该客对该类产品可能很感兴趣。信息分析一般按照如下步骤进行：利用数据挖掘技术对客户群进行分类，并且获取不同客户群的兴趣点，之后对客户的兴趣点进行定义分析。个性化服务是指在信息分析完成之后，根据客户的类别显示相应的信息，实现对客户的个性化服务。以手机销售的移动电子商务应用“华滨通讯”的个性化推荐系统为例。该网站的推荐系统包含了前台系统模块、管理和维护后台、后台数据库服务器三大模块。前台系统是指用于与客户交互的界面，在上面显示了华滨通讯目前正在销售的手机名称、价格、具体技术指标等相关信息，此外还含有用户注册、登陆等模块，在浏览某个手机时，应用会显示与该手机技术指标和价格比较接近的其他手机，以供用户进行比较；管理和维护后台用户浏览客户信息、客户订单信息，也用于更新信息，及时发布最新的手机信息；后台数据库服务器用于记录客户行为信息和注册信息，比如客户浏览某个品牌手机的次数、对手机某方面功能的关注程度等，为web数据挖掘提供信息源。用户通过手机下载安装华滨通讯的应用客户端，就额可以方便地浏览相关产品信息，而客户的注册信息和行为信息也为华滨通讯调整销售策略提供了依据。
四、结束语
随着移动电子商务的发展，个性化电子商务应用在满足客户需要、吸引客户方面的重要性逐渐显现出来，而为了进行个性化电子商务应用的设计，就需要对客户行为进行分析。web数据挖掘技术通过对大量的客户行为信息进行挖掘，总结出客户的特点和兴趣爱好，可以为电子商务应用的个性化提供技术支持。
参考文献：
[1]苏新宁，杨建林，数据仓库和数据挖掘[M].北京：清华大学出版社，2006.
[2]肖立英，李建华，Web日志挖掘技术的研究与应用.计算机工程，2002（7）， 14-18.
[3]蒋良孝，蔡之华.Web挖掘及其应用研究.现代计算机，2003（3），24-27.