人工智能技術在電子商務中的應用-閱讀頁
2024-08-18 03:30本頁面
【正文】 用途網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服務器的日志文件內。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?，F在，網上顧客的流動性很大，他們關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。數據挖掘是用來發(fā)現不明顯的，有潛在價值的數據。綜合來說，Web數據挖掘有一下三個方面的益處： Web數據挖掘的分類 Web數據挖掘可以分為一下幾個層面： Web內容的挖掘：Web內容的挖掘是挖掘Internet的頁面和后臺交易數據庫。 Web使用的挖掘：Web使用的挖掘是通過挖掘相應站點的日志文件和相關數據來發(fā)現該站點上的瀏覽者和顧客的行為模式。并且要解決數據語義的二義性問題，以及消除臟數據等等，這需要一個過濾器和綜合器來完成。所以要吸引訪問者成為注冊用戶，以便得到更多的用戶信息，并且通過注冊給用戶加上COOKIE訪問頭，作為標識用戶的唯一ID。使用各種數據挖掘方法分析數據庫中的數據，為了更方便的加入和替換挖掘方法，把方法做成調用庫的形式，可以使用選項來選擇挖掘方法。對挖掘出的規(guī)律和模式進行評價和驗證，可以通過可規(guī)劃的工具來進行評價。進而可以對證實的結論和模式進行應用，主要在以下幾個方面：信息反饋和廣告發(fā)送；網站設計的相應修正；對用戶定制個性化的頁面；對廣告設置的修改。包括以下功能模塊： 過濾器：用來以Web SERVER數據庫中抽取相關數據，進行二義性分析，消除不一致性。它根據挖掘要求和挖掘方法的知識庫到Web數據挖掘算法庫中去選擇合適的挖掘方法，并且使用該方法去執(zhí)行挖掘任務。并且隨著應用的深入，該知識庫可以不斷融入新的規(guī)則，以增加專家系統(tǒng)的智能性。它以插件的方式來組織各種挖掘算法，使各種方法可以方便的插入，實現了可擴展性和易選擇性。 用和評估界面：以一種直觀的方式來表現數據挖掘的結果，提供一個和分析人員交互的友好界面。 方法驅動模塊：它利用挖掘出來的有益信息，去進行相應的工作。分析出的客戶生活和購物模式可以作為反饋信息，以電子郵件的形式把相應的商品廣告等發(fā)送給客戶。 結論電子商務是交互式的，它的發(fā)展方向是顧客可以定制、制定產品和服務以及交換信息。進一步，Web Mining工具還可以用來對Web上的商業(yè)模式建模，了解并預測影響銷售的各種因素，以便迅速調整他們的市場、價格和存貨等。作為電子商務成功的重要因素，Web Mining必將成為一種關鍵技術?；谏虡I(yè)的需求，講在Internet上進行信息傳遞和交換的方便、快捷、廉價的有點用于商業(yè)貿易，已成為當然的考慮。電子商務的內涵十分豐富，囊括了安全保障、法律規(guī)范、支付技術、廣告宣傳、在線查詢、認證仲裁和交易管理等諸多因素，而這些因素的實現無非是在BtoB和BtoC這兩種模式中為買賣雙方提供切實、安全、完善的交易環(huán)境?？偠灾?，傳統(tǒng)模式的電子商務越來越不能行之有效地完成人們的各項任務。電話和手機等設備從任何地方、任何時間迅速接入Internet獲取服務和交換信息的新型電子商務架構，已成為每個人對未來電子商務實現模式的憧憬。隨著電子商務的不斷發(fā)展和人工智能技術的不斷完善，兩者在各個領域、各個層次的相互融合將更加密切。參考文獻【1】石純一、黃昌寧、王家廞 《人工智能原理》 清華大學出版社 1993【2】謝丹夏、李曉東 《數據挖掘技術在Web上的應用及其工具設計》【3】朱稼興 《電子商務大全》 北京航天航空大學出版社 200315 / 15
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