【文章內(nèi)容簡介】 數(shù)據(jù) 挖掘系統(tǒng)和企業(yè)的數(shù)據(jù) 分析 專家 進行數(shù)據(jù)挖掘。 利用 所收集的 這些 數(shù)據(jù)， 攜程 的個性化推薦系統(tǒng)能根據(jù) 數(shù)據(jù) 挖掘分析系統(tǒng)的分析結(jié)果快速、準確的將符合規(guī)則的產(chǎn)品推薦給訪問者 。 在利用數(shù)據(jù)進行分析網(wǎng)站客戶訪問信息的同時，攜程的數(shù)據(jù)系統(tǒng)還能夠?qū)⑺治龅臄?shù)據(jù)結(jié)果分享給企業(yè)的 供應商。 供應商同樣關(guān)心數(shù)據(jù)中能夠帶來的銷售轉(zhuǎn)換率。以攜程的酒店業(yè)務(wù)為例，攜程數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中心將數(shù)據(jù)系統(tǒng)所收集到的關(guān)于酒店的數(shù)據(jù)信息包括：客戶的評價、搜索指數(shù)、搜索條件限制、 價格優(yōu)勢等信息進行綜合分析，將分析結(jié)果反饋給酒店供應商，在提高酒店業(yè)務(wù)的同時還能帶來客戶對于攜程旅行網(wǎng)的用戶體驗度，可以做到雙贏甚至是多贏。 利用數(shù)據(jù)挖掘進行產(chǎn)品創(chuàng)新 在 企業(yè)的旅游 業(yè)務(wù) 產(chǎn)品 設(shè)計 問題 上，攜程的數(shù)據(jù) 挖掘分析結(jié)果同意 具有巨大的積極作用。當攜程的數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)中心 收集到 關(guān)于 同一 類型的產(chǎn)品大量的數(shù)據(jù)后，根據(jù)用戶搜索和點擊量的多少來決定是否 讓業(yè)務(wù)部門 來進一步完善該產(chǎn)品 ，或者按照客戶要求（客戶提出的或是數(shù)據(jù)挖掘分析出的結(jié)果）來 進行相關(guān)產(chǎn)品的創(chuàng)新研發(fā)。 例如，攜程 會根據(jù)客戶在網(wǎng)站的搜索量進行分析旅游者目的地及所需品，根據(jù)這一結(jié)論進行相關(guān)產(chǎn)品開發(fā)， 攜程 在龍脊梯田景區(qū) 的 住宿 和 票務(wù)預訂業(yè)務(wù) 開發(fā) 就是屬于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中心對客戶搜索行為和需求建議數(shù)據(jù)的分析結(jié)果 。 根據(jù)攜程的業(yè)務(wù)開發(fā)規(guī)劃， 未來的 旅游產(chǎn)品組合、 路 線開發(fā)、票務(wù)預訂 業(yè)務(wù) 、租車業(yè)務(wù) 和 偏遠地區(qū)的酒店供應等業(yè)務(wù)都會 根據(jù) 數(shù)據(jù)庫的分析 結(jié)果 進行 開發(fā) 。 （三） 個性化 的 推薦系統(tǒng) 要做到個性化 的推薦 ， 首先要 對客戶的行為信息進 行 綜合分析，得到 客戶 興趣 偏好的數(shù)據(jù) ；其次 根據(jù) 分析出的 客戶 的興趣 偏好 尋找最近 的 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)集 ；然后 運用高效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在最近鄰居集內(nèi)進行推薦算法計算 ；最后 通過分析 客戶 關(guān)心的產(chǎn)品維度對推薦的結(jié)果進行篩選，提高個性化推薦的準確性，提高個性化服務(wù)質(zhì)量 。 明確 客戶 的 興趣 偏好 信息 非常重要 ， 而 建立用戶數(shù)據(jù)庫則對 分析客戶的偏好信息數(shù)據(jù) 起到很 大的作用，攜程會將用戶的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為相應的數(shù)據(jù)標簽，并以此來區(qū)分不同的用戶群體， 個性化的推薦系統(tǒng)會 通過識別 訪客的 標簽信息 來向訪客 提供 個性化的優(yōu)質(zhì)服務(wù) 。 攜程旅行網(wǎng)注意收集用戶在其網(wǎng)站 和合作網(wǎng)站上的操作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并 由數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 將這些 數(shù)據(jù)進行 甄選 、 分類 。 攜程網(wǎng)的官網(wǎng)首頁就設(shè)置了一個“猜你喜歡”的板塊，該板塊后臺 系統(tǒng)通過識別客戶的行為信息并對比數(shù)據(jù)庫的 客戶行為信息標簽來分析需要為該客戶提供的個性化服務(wù)內(nèi)容。 運用個性化服務(wù)的推薦系統(tǒng)對客戶進行分析，對每一位網(wǎng)站瀏覽者根據(jù)其個性標簽推薦符合其個性標簽內(nèi)容的廣告信息。 四、 基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)的實現(xiàn) （一） 基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)的設(shè)計思想 基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)系統(tǒng)主要是在普通電子商務(wù)系統(tǒng)中加入數(shù)據(jù)挖掘的處理方式，使之成為具有個性化自主處理能力的系統(tǒng) 。在電子商務(wù)系統(tǒng)建設(shè)中，數(shù)據(jù)挖掘的途徑主要是客戶的 Web 行為挖掘，通過獲取客戶端、服務(wù)器等 工具中的數(shù)據(jù)來進行數(shù)據(jù)分析，找出訪問客戶的訪問規(guī)律與行為習慣并建立客戶行為信息數(shù)據(jù)庫， 根據(jù)分析出的客戶訪問規(guī)律與客戶興趣偏好等信息來對客戶進行歸類劃分，確定客戶所屬的消費群體，并為其建立特有的客戶識別標簽，根據(jù) 客戶所屬的群體由系統(tǒng)預測客戶的 訪問目的，然后由系統(tǒng)自主推薦個性化的內(nèi)容，實現(xiàn)個性化服務(wù)策略。 （ 二 ） 基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)的體系 設(shè)計 旅游 電子商務(wù)個 性化服務(wù)體系 的核心思想仍然與普通推薦系統(tǒng)大致相似，其工作原理是 首先通過各種渠道進行客戶行為信息數(shù)據(jù)的收集，然后對數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)、聚類的分析，并以此為基礎(chǔ)對客戶建立標簽庫，其后 才 對新的數(shù)據(jù)信息 進行 識別與 發(fā)現(xiàn)，根據(jù)識別內(nèi)容由 該系統(tǒng)進行不同內(nèi)容的個性化 內(nèi)容 推薦。目前，旅游類電子商務(wù)個性化服務(wù)體系主要包括 訪客 數(shù)據(jù) 搜集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)、個性化推薦子系統(tǒng)、網(wǎng)站用戶子系統(tǒng)四大組成部分。其結(jié)構(gòu)如圖 3 所示： 訪客 數(shù)據(jù) 收集子系統(tǒng) 數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng) 網(wǎng)站用戶子系統(tǒng) 個性化推薦子系統(tǒng) 圖 3 旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)體系結(jié)構(gòu) 訪客 數(shù)據(jù) 收集子系統(tǒng)是 整個系統(tǒng)中最基礎(chǔ)的部分，通過各種途徑 進行客戶行為信息的收集。 數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng) 主要 是 包括預處理、存儲和數(shù)據(jù)挖掘部分，是系統(tǒng)作出決策的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。個性化推薦子系統(tǒng) 是根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果對客戶推薦 不同內(nèi)容 的 系統(tǒng)。網(wǎng)站用戶子系統(tǒng)是對網(wǎng)站控制的 子系統(tǒng)，一方面通過個性化系統(tǒng)是識別結(jié)果來 動態(tài) 調(diào)整網(wǎng)站的顯示內(nèi)容 和整體布局 ，另一方面 也 收集用戶在網(wǎng)站的行為數(shù)據(jù) 并傳輸給 數(shù)據(jù)存儲模塊 。 （三） 基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)的 系統(tǒng)模型 基于數(shù)據(jù)挖掘的 旅游 電子商務(wù)個性化服務(wù)系統(tǒng) 模型由六大模塊組成：數(shù)據(jù)搜 集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)挖掘模塊、用戶訪問推薦模塊和 電子商務(wù)網(wǎng)站調(diào)整模塊。① 其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型如圖 4 所示： 圖 4 基于 Web 數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)個性化服務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型 數(shù)據(jù)搜 集模塊 通過 各類服務(wù)器、客戶端和代理服務(wù)器搜集客戶訪問時留下的數(shù)據(jù)資料 ，形成客戶信息數(shù)據(jù) 資源 庫。 數(shù)據(jù)預處理模塊 能夠?qū)?shù)據(jù)搜集模塊中采集到的客戶行為信息進行預處理，通過 數(shù)據(jù)的清理、轉(zhuǎn)換和規(guī)約 ，為 數(shù)據(jù)存儲模塊和數(shù)據(jù)挖掘模塊的處理奠定 基礎(chǔ)。 數(shù)據(jù)存儲模塊是用來處理數(shù)據(jù)的存儲功能的模塊，它可以將在數(shù)據(jù)預處理階段中處理的數(shù)據(jù)信息整理分類，然后再存入對應的預設(shè)數(shù)據(jù)倉庫中，該模塊對于數(shù)據(jù)整理分類的類似于客 戶的興趣偏好分類處理過程，先將客戶瀏覽的信息記錄，再記錄其主動查詢的信息，最后分析用戶的真實需求。 數(shù)據(jù)挖掘模塊是個性化推薦系統(tǒng)中 的核心 模塊 之一 ， 其 核心功能通過使用數(shù)據(jù)挖掘常用的 ① 申云鳳 . 基于 Web 數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)網(wǎng)站個性化服務(wù)的研究 [J]. 中國管理信息化 ,2021,08 一些技術(shù)，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析等方法，來分析數(shù)據(jù)存儲模塊中經(jīng)過預處理的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源，通過聚類分析等來識別客戶的行為信息，并歸納客戶所屬類型，然后將其進行建模計算，將符合客戶特點的模型作為指導模型對客戶進行產(chǎn)品推薦。 用戶訪問推薦模塊是利用 Web 服務(wù)器來進行實時數(shù)據(jù)分析并進行推薦的功能，通過對客戶信息的即時 分析 來確定對客戶的 個性化服務(wù) 推薦內(nèi)容。 網(wǎng)站調(diào)整模塊是根據(jù)該系統(tǒng)得出的結(jié)果在客戶訪問當前頁面進行數(shù)據(jù)信息的實時 添加、 調(diào)整 ，最大限度的將當前頁面顯示的內(nèi)容所當前客戶的興趣偏好相匹配。 （ 四 ） 基于數(shù)據(jù)挖掘的旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)的實現(xiàn)方法 個性化推薦是實現(xiàn)在線旅游業(yè)個性化服務(wù) 的重要技術(shù)基礎(chǔ)，在個性化服務(wù)整體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用個性化的推薦服務(wù)能夠?qū)⒃O(shè)計思想全面表達出來， 將旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)體系的架構(gòu)從理論變成實踐。 通常，根據(jù)國際上 關(guān)于個性化推薦系統(tǒng)建設(shè)的 主流技術(shù)， 旅游類電子商務(wù) 個性化 服務(wù) 的推薦服務(wù) 通常采用以下方式來實現(xiàn) ： （ 1） 、 基于 內(nèi)容的推薦技術(shù)， 即 通過 客戶 行為信息為客戶建立的信息標簽與客戶信息數(shù)據(jù)庫、推薦服務(wù)模型進行數(shù)據(jù)比對，根據(jù)比對結(jié)果進行個性化的內(nèi)容推薦。 （ 2）、 基于規(guī)則的推薦， 根據(jù)數(shù)據(jù)收集的結(jié)果分析所收集數(shù)據(jù)類型。 首先找出所有的高頻項目組，然后 根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù) 分析，并計算各數(shù)據(jù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則之間的 最小支持度（ Min support）和最小支持度。例如， 通過關(guān)聯(lián)規(guī)則 分析 客戶訂購景區(qū)門票后 也會對酒店和交通工具的預訂 ，因此可以在客戶訂購旅游產(chǎn)品時推薦 其所訂購旅游產(chǎn)品附近的餐飲酒店業(yè)務(wù)和交通工具等，實現(xiàn)組合銷售 。 （ 3）、 定向推薦， 分析出客戶的興趣偏好，比對客戶標簽數(shù)據(jù)庫，將與客戶瀏覽產(chǎn)品相同類型和相似類型的產(chǎn)品進行同時推薦，即先對客戶行為 數(shù)據(jù) 進行分析，根據(jù)分析結(jié)果 對客戶進行分類，最后根據(jù) 客戶 類別進行 產(chǎn)品定向推薦。這種定向推薦方式可以用于對于門票、酒店、餐飲和交通工具的預訂 ，對于旅游行業(yè)來說尤其適合。 （ 4）、 組合推薦，與互聯(lián)網(wǎng)的 P2P 下載 技術(shù)相類似，個性化的推薦方式同樣可以采用 客戶對客戶的推薦模式，不同的是這種模式需要先對客戶標簽數(shù)據(jù)庫進行比對歸納出相同興趣偏好的客戶群體，然后將該用戶群體中搜索查詢較多的產(chǎn)品在該客戶群組內(nèi)進行推薦。 這是一種非常先進的個性化推薦方法， 與其他方法相比，這種方法 不但 節(jié)省了計算機資源，而且定位準確，推薦信息準確度更高。 五、結(jié)束語 本文在對旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)分析過程中，采用了基于數(shù)據(jù)挖掘的方法，同時結(jié)合攜程網(wǎng)的具體案例，分析了 旅游電子商務(wù)企業(yè)在個性化服務(wù)中存在的 數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)結(jié)果分析方面的 主要問題 ， 又分析了 攜程旅行網(wǎng) 在 數(shù)據(jù)挖掘方面的優(yōu)勢 ， 通過對攜程旅行網(wǎng)在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)管理和個性化推薦系統(tǒng)方面的優(yōu)勢措施 具體的分析，給其他旅游電子商務(wù)個性化服務(wù)的建設(shè) 以巨大的經(jīng)驗借鑒。 本文著重分析了在旅游電子商務(wù) 個性化服務(wù)建設(shè)過程中該如何有效利用數(shù)據(jù)挖掘的思想及具體方法， 即如何正確處理個性化服務(wù)體系的組織問題，包括對訪客信息搜集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)、個性化內(nèi)容推薦子系統(tǒng)、網(wǎng)站用戶子系統(tǒng)四大組成部分的組織架構(gòu)及具體的建模分析。 但是，電子商務(wù)是一個 發(fā)展極為迅速的行業(yè)， 同樣在 電子商務(wù)個性化建設(shè)過程中 也存在著很多未知的 研究 方法， 而且關(guān)于個性化的研究時間不過短短數(shù)十年，很多技術(shù)人就處于研究階段，在技術(shù)上有很大的不成熟性 ，在數(shù)據(jù)挖掘方面的 技術(shù)方面也面臨很多困難。例如，本文中提到的數(shù)據(jù)挖掘過程中關(guān)于數(shù)據(jù)收集方面的問題 并未完全 得到解決，關(guān)于對用戶網(wǎng)絡(luò)的 IP 識別 和 Agent 識別 問題仍然需要更 先進 的技術(shù)支持；在數(shù)據(jù)存儲方面，仍然需要更先進的數(shù)據(jù)存儲方式來解決海量數(shù)據(jù)的存儲問題；在數(shù)據(jù)處理方面，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理方法仍然 過于粗糙，無法詳細解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理難題。