人工智能技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用(doc(編輯修改稿)
2025-01-06 23:06 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 智能數(shù)據(jù)庫信息檢索 在電子商務(wù)平臺應(yīng)用實踐中，如何根據(jù)用戶的意圖、興趣和特點自適應(yīng)地和智能化地從 現(xiàn)有的客戶信息、商品庫存信息等大量數(shù)據(jù)信息中對信息進(jìn)行相關(guān)性排列，調(diào)整匹配機(jī)制，以獲得用戶滿意的檢索輸出，成為電子商務(wù)今后應(yīng)用所面臨一個技術(shù)問題。 3．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在 Web 上的應(yīng)用 引言 在日益發(fā)展激烈的電子商務(wù)買方市場競爭中，任何與消費者行為有關(guān) 的信息對商家來說都是非常寶貴的。雖然電子商務(wù)網(wǎng)站的后臺數(shù)據(jù)庫能夠記錄下來豐富的交易信息和顧客相關(guān)的數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)資源中所蘊涵的大量有益信息至今卻未能得到充分地挖掘和利用。 近年來興起的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為解決這個問題帶來了一線曙光。而通過在 Web 上應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（即 Web Mining 技術(shù)），公司還可以分析和預(yù)測顧客的將來行為。同時，利用有效的顧客信息，可以大大降低公司的運營成本。 數(shù)據(jù)挖掘的概念 數(shù)據(jù)挖掘是近幾年來隨著數(shù)據(jù)庫和人工智能技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種全新信息技術(shù)，也是計算機(jī)科學(xué)與技術(shù) ，尤其是計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和普遍使用所提出的而且迫切需要解決的重要課題。數(shù)據(jù)挖掘可以描述為：數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)中提取模式的過程。它發(fā)復(fù)使用多種數(shù)據(jù)挖掘又是一種支持過程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計 學(xué)等技術(shù)，高度自動化地分析企業(yè)原有數(shù)據(jù)，做出歸納性推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測客戶的行為，幫組企業(yè)決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確決策。 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)是人工智能。它利用了人工智能中一些已經(jīng)成熟的算法和技術(shù)，如：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策數(shù)、鄰近搜索方法、規(guī)則推理、模糊邏輯等，其問題的復(fù) 雜度和難度比人工智能要低許多 Web 上數(shù)據(jù)挖掘的用途 網(wǎng)站的所有訪問者將會留下瀏覽的蹤跡，這些信息自動存儲在Web 服務(wù)器的日志文件內(nèi)。 Web 分析工具可以通過分析和處理 Web 服務(wù)器的日志文件生成有意義的信息。例如有多少人訪問了該頁面，他們從哪兒來，哪些頁面最受歡迎等。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)模式的變化，從傳統(tǒng)的實體的商店到 Inter 上的電子交易，同時也改變了銷售商和顧客的關(guān)系?，F(xiàn)在，網(wǎng)上顧客的流動性很大，他們關(guān)注的主要因素是商品的價值，而不象以前注意品牌和地理因素。因此，電子銷售商一個主要的挑戰(zhàn)是需要了解到顧客 盡可能多的愛好，價值取向，以保證在電子商務(wù)時代的競爭力。數(shù)據(jù)挖掘是用來發(fā)現(xiàn)不明顯的，有潛在價值的數(shù)據(jù)。 Web 上數(shù)據(jù)挖掘的潛力在于應(yīng)用最新的數(shù)據(jù)挖掘算法，分析Inter 服務(wù)器上的日志以及顧客，銷售和產(chǎn)品的外部數(shù)據(jù)。 綜合來說， Web 數(shù)據(jù)挖掘有一下三個方面的益處： 理解顧客行為： （ 1）通過理解訪問者的行為行為來優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營模 式； （ 2）電子銷售商可以獲知訪問者的個人愛好； （ 3）決定網(wǎng)站上訪問者到購買者的轉(zhuǎn)化率； （ 4）決定顧客的回頭率（顧客第二次購買同一品牌的概率）； （ 5）發(fā)現(xiàn)顧客的購買 模式和訪問者的瀏覽模式； （ 6）發(fā)現(xiàn)什么樣的顧客群在網(wǎng)站上購買什么商品； （ 7）發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)網(wǎng)站上顧客之間的聯(lián)系。 判斷 Web 站點的效率 （ 1）發(fā)現(xiàn)站點上的高購買率部分和低購買率部分； （ 2） Web 設(shè)計者不再完全依靠專家的定性指導(dǎo)來設(shè)計網(wǎng)站，而是根據(jù)訪問者的信息來修改和設(shè)計網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和外觀； （ 3）電子銷售商可以針對不同顧客提供個性化的服務(wù)。 評估電子商務(wù)模式的成功與否 （ 1）容易將用戶按照模式分類； （ 2）容易評測廣告的投資回報率； （ 3）容易得到可靠的市場反饋信息。 Web 數(shù)據(jù)挖掘的分類 Web 數(shù)據(jù)挖掘可以分為一下幾個層面： Web 內(nèi)容的挖掘： Web 內(nèi)容的挖掘是挖掘 Inter 的頁面和后臺交易數(shù)據(jù)庫。 Web結(jié)構(gòu)的挖掘： Web 結(jié)構(gòu)的挖掘是運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來重建 Web站點的結(jié)構(gòu)。 Web 使用的挖掘： Web 使用的挖掘是通過挖掘相應(yīng)站點的日志文件和相關(guān)數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)該站點上的瀏覽者和顧客的行為模式。 Web 數(shù)據(jù)發(fā)掘工具的架構(gòu)和工作步驟 We
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