于紅巖 甄寶華 韓 雪劉玉潔

（1.齊齊哈爾工程學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161005；2.哈爾濱頂津食品有限公司齊齊哈爾生產(chǎn)分公司,黑龍江 齊齊哈爾 161005）

一、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)及其在電子商務(wù)服務(wù)中的應(yīng)用

（一）數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論

1、數(shù)據(jù)挖掘含義

數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從海量的、不完整的、模糊的、隨機的、有噪聲的實際應(yīng)用的數(shù)據(jù)中,提取出隱含在其中的、有效的、新穎的、潛在有用的并最終可被用戶理解的信息和模式的非平凡過程。

2、數(shù)據(jù)挖掘的主要功能

數(shù)據(jù)挖掘是綜合了各個學(xué)科的相關(guān)技術(shù)，主要功能有：數(shù)據(jù)總結(jié)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測、偏差的檢測，并通過以上數(shù)據(jù)挖掘的各項功能互相聯(lián)系、相互作用進而發(fā)揮他們的功能。

3、數(shù)據(jù)挖掘的基本流程

數(shù)據(jù)挖掘是一個完整的過程,：即從大量的數(shù)據(jù)信息中挖掘出有效的、潛在有用的信息,并運用這些信息做出相關(guān)決策，進而提供給用戶。數(shù)據(jù)挖掘可通過三步驟進行:（1）數(shù)據(jù)準備(datapreParation)：包括數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)變換；（2）數(shù)據(jù)挖掘：如數(shù)據(jù)分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列模式等；（3）結(jié)果的解釋評估：將挖掘出的結(jié)果以一種易于用戶理解的形式表示出來并進行分析和評價，經(jīng)過評估,將存在一些冗余或是無關(guān)的模式剔除;一些有用的模式也可能不能滿足用戶的實際要求,這時需要返回原階段重新操作；由于數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果是面向用戶的,因此需要對發(fā)現(xiàn)的模式進行可視化操作，將結(jié)果轉(zhuǎn)化成為用戶易懂的表示形式。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始出現(xiàn)就是面向應(yīng)用的，應(yīng)用領(lǐng)域相當廣泛，如電子商務(wù)、電話收費與管理、商業(yè)銀行、交通、零售等商業(yè)領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的日漸成熟，該技術(shù)所能解決的商業(yè)問題越來越多，同時隨著電子商務(wù)發(fā)展的勢頭越來越強勁，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域?qū)⒂幸粋€非常廣闊的發(fā)展空間，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠預(yù)測用戶的消費趨勢、市場需求，為企業(yè)建設(shè)個性化的商業(yè)網(wǎng)站，能給企業(yè)帶來新的商業(yè)增長點，進而為企業(yè)創(chuàng)造巨大的商業(yè)利潤，但在實際應(yīng)用中，運用數(shù)據(jù)挖掘解決電子商務(wù)問題遇到了很多問題，特別是如今消費者個性化需求增長加快給商務(wù)網(wǎng)站個性化服務(wù)提出了較高要求，而且如何將服務(wù)器的客戶數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化成為適合數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)格式，如何解決諸如怎樣控制整個Web上信息發(fā)現(xiàn)過程的分布性、異構(gòu)性問題等也給數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來了挑戰(zhàn)，如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更有效統(tǒng)計和分析用戶個性化特征，進而指導(dǎo)營銷的組織和分配，最終讓企業(yè)在激烈的市場競爭中處于有利位置成為研究的重點。數(shù)據(jù)庫挖掘技術(shù)具體應(yīng)用：數(shù)據(jù)庫營銷、背景分析、客戶群體劃分、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失性分析、欺詐發(fā)現(xiàn)、客戶信用記分等等。

（三）電子商務(wù)的相關(guān)理論

1、電子商務(wù)含義

電子商務(wù)(Electronic commerce)是指利用互聯(lián)網(wǎng)進行的商務(wù)活動。

2、電子商務(wù)的主要模式劃分

電子商務(wù)現(xiàn)有的主要模式為:企業(yè)對消費者個人的電子商務(wù)，個人對個人的電子商務(wù)，企業(yè)對企業(yè)的電子商務(wù)等等。

（四）個性化信息推薦服務(wù)含義

個性化信息推薦服務(wù)是一種有針對性的服務(wù)方式，根據(jù)用戶的特點來實現(xiàn)，運用各種渠道對資源進行匯總、整理和分類，進而向用戶提供個性化的推薦信息，以滿足用戶的個性化需求。

二、電子商務(wù)個性化信息推薦服務(wù)在CtoC模式中應(yīng)用

（一）CtoC模式特征

個人對個人的電子商務(wù)模式是一種比較特殊的電子商務(wù)模式,是指消費者個人運用互連網(wǎng)進行的商務(wù)過程，典型的CtoC電子商務(wù)平臺有電子商城,用戶擁有買家和賣家雙重身份。該商城有以下特點:

1、C2C電子商務(wù)模式不同于傳統(tǒng)的消費交易模式，該模式通過直銷、代理等形式為用戶帶來實惠。

2、形式多樣靈活，能吸引消費者眼球。

3、交易額度低，交易量大

4、身份靈活和操作方便

（二）CtoC模式電子商務(wù)個性化信息推薦服務(wù)遇到的問題和解決措施

伴隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,電子商務(wù)的后臺數(shù)據(jù)庫雖然能夠提供大量的交易數(shù)據(jù)和與顧客相關(guān)信息的數(shù)據(jù),但用戶如何從海量的數(shù)據(jù)資源中挖掘出所需求的有用信息是當前的關(guān)注的熱點問題。因此也產(chǎn)生了一系列的問題：

1、電子商城有責任為企業(yè)經(jīng)營提供各種有利于其發(fā)展的增值服務(wù),方便賣家制定營銷策略,，提高電子商城的利潤空間，也給用戶提供了方便。但是如何針對不同的用戶提供不同的增值服務(wù)是商家面臨的問題。

解決措施：根據(jù)用戶的消費和操作習(xí)慣,將龐大的用戶劃分成幾個用戶群，然后依據(jù)各個用戶群的屬性對該群進行特征定義,根據(jù)用戶對產(chǎn)品的關(guān)注不同,消費習(xí)慣差異,提供不同的增值服務(wù)。

2、一些惠顧的客戶也是龐大的數(shù)據(jù)集中的一員，賣家也許未能及時發(fā)現(xiàn)電子商城的這些惠顧客戶。沒能掌握這些始終鐘情于自己店鋪商品的用戶,沒有及時維護他們已有的消費熱情,因而沒能進一步發(fā)展更高級的合作。

解決措施：可以運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類方法劃分群模型,然后從中分析出具有不同特點的不同類別的用戶，提取惠顧的客戶，重點分析他們的特征，針對他們的特點制定更多友好的促銷信息，推銷自己的商品，引導(dǎo)這些用戶進行消費,以提高該類用戶對商品的依賴度,從而使關(guān)系更加穩(wěn)定。

三、CtoC模式電子商務(wù)個性化信息推薦服務(wù)應(yīng)用前景和可能遇到的問題

基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)業(yè)務(wù)模型的設(shè)計與開發(fā)還不夠成熟,而且是一個系統(tǒng)工程，它需要數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?、其他領(lǐng)域?qū)＜夜餐瑓⑴c,由于各領(lǐng)域的差別較大,很難找到統(tǒng)一的標準，這就使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展速度緩慢，CtoC電子商務(wù)運營模式是眾多電子商務(wù)模式中的一種,個性化服務(wù)特征明顯，應(yīng)用前景廣闊，但也受到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的限制，不能準確定位個性消費者特征，要想進一步快速發(fā)展，可以結(jié)合CtoC模式商城的具體項目應(yīng)用實踐,設(shè)計和實現(xiàn)對解決方案有用的數(shù)據(jù)挖掘模型，但這些只是很初步的工作,系統(tǒng)模型中還有很多的不足之處,需要研究人員進一步分析和完善CtoC模式中數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用,進而開發(fā)新的應(yīng)用模型以適應(yīng)業(yè)務(wù)模型的不斷變化。

個性化服務(wù)將成為未來互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心技術(shù)和理念。現(xiàn)有的個性化服務(wù)在獲取個人喜好方式等方面都具有局限性，而實際上可以通過微博、QQ、MSN等很多方式獲取個人的喜好,挖掘這些信息將能更加全面和準確的定位用戶偏好。特別是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的真正到來,數(shù)據(jù)將在我們的生活中扮演越來越重要的角色,而與之相關(guān)的挖掘數(shù)據(jù)技術(shù)也將會變得更加有實際意義。但是，CtoC模式電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)也面臨很多挑戰(zhàn)：

1、推薦服務(wù)需求的多樣化。

2、推薦服務(wù)的精確性和實時性：推薦質(zhì)量與實時性之間的平衡問題一直是推薦系統(tǒng)所面對的最大挑戰(zhàn)，大部分分推薦技術(shù)是以犧牲推薦質(zhì)量為前提來保證推薦服務(wù)實時性要求。

3、推薦結(jié)果解釋研究：目前的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)一般都采用向用戶提供評價信息或TOP排行等方式提供產(chǎn)生推薦的原因。

[1]楊雪雁.電子商務(wù)概論[M].北京大學(xué)出版社,2010.

[2]康雨潔.基于協(xié)同過濾的個性化社區(qū)推薦方法研究[D].安徽合肥:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2011.

[3]項亮.推薦系統(tǒng)實踐[M].北京:人民郵電出版社,2012.