摘要：隨著電子商務(wù)蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘逐漸應(yīng)用在電子商務(wù)需求的方方面面。本文在分析了電商平臺中在線咨詢功能的不足后，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的電子商務(wù)在線答疑模型。

Abstract： With the prosperous development of the E-Commerce， data mining technology has been utilized in various aspects for E-Commerce requirements. This paper analyzed the inadequacies of online answering functions in existing E-Commerce platforms， then proposed a novel E-Commerce online-answering model based on the association rules， utilizing the data mining technology.

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；在線答疑

Key words： E-Commerce；data mining；association rule；online answering

中圖分類號：TP391.1 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）09-0169-02

0 引言

電子商務(wù)是利用互聯(lián)網(wǎng)、電子數(shù)據(jù)交換、電子資金轉(zhuǎn)賬等信息技術(shù)在國家、企業(yè)及個人之間進行的以經(jīng)濟效益為中心，以商品及訂購信息、資金及支付信息、安全及認證信息為載體，以實現(xiàn)商務(wù)活動的電子化、網(wǎng)絡(luò)化與智能化為目標(biāo)的現(xiàn)代商業(yè)運轉(zhuǎn)模式。

電子商務(wù)是在開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，買賣雙方互不謀面，所有的活動在網(wǎng)上進行。這也造成了買家對商品質(zhì)量、功能、用法等形形色色的的問題無法通過實物接觸來獲得，而商家疲于應(yīng)付無數(shù)買家大量相同或不同的問題咨詢，耗費了大量精力、時間。因此，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)設(shè)計一個較高智能的電子商務(wù)在線自動答疑系統(tǒng)，使得電子商務(wù)運營中的大量客戶隨機咨詢問題時，無需電商客服在線解答，系統(tǒng)自動實時解答，就可以較好的解決這個不足。

1 數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱藏其中的、有潛在價值的信息的過程，其主要步驟如圖1所示。

數(shù)據(jù)挖掘的常用方法有分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、回歸分析、特征、變化與偏差發(fā)現(xiàn)等。分類就是找出一組描述已有數(shù)據(jù)集合共性的模型或函數(shù)，以便來分類未知數(shù)據(jù)的類別，即將未知事例對應(yīng)到某個給定的類別。關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)是為了挖掘出隱含在數(shù)據(jù)中的相互關(guān)系，即根據(jù)一個事務(wù)中某些數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些數(shù)據(jù)項在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。

2 電子商務(wù)在線答疑系統(tǒng)模型功能介紹

電子商務(wù)在線答疑系統(tǒng)模型是針對消費者問題的普遍性和共性而提出的。簡單而言，首先由電商客服將大量常見問題答案對保存在系統(tǒng)問題庫中，當(dāng)客戶隨機地在線咨詢問題時，系統(tǒng)在問題庫中查找相同問題或高度相關(guān)的問題提交給客戶進行參考，客戶認為問答一致時，在線咨詢完成；客戶認為不一致時，該問題才會發(fā)給電商客服，客服解答該問題并添加入系統(tǒng)問題庫。

例如，客戶通過互聯(lián)網(wǎng)上的電子商務(wù)平臺（如淘寶、京東等）向商家提出問題時，系統(tǒng)首先去理解問題，之后調(diào)用問題匹配算法對問題庫中所有問題計算其相對新問題的匹配程度，比較每個問題匹配程度值和相同問題閥值得出相同問題，并按照匹配程度高低順序且參照相關(guān)問題閥值得出相關(guān)問題，最后將最相關(guān)的匹配結(jié)果序列（數(shù)量可控且少量）發(fā)送給客戶端，由客戶從提供的答案中選出和提交問題吻合的答案。如果推薦問題答案序列中存在和新問題吻合的答案，則此推薦問題訪問頻度值自動加1；如果不存在，系統(tǒng)就認為問題庫中無相似問題。系統(tǒng)將該新問題發(fā)往電商客服，客服在系統(tǒng)中向提問的客戶回答該問題，并將該問題答案對保存入問題庫，這樣特殊性的問題回答也得到保證。

3 電子商務(wù)在線答疑系統(tǒng)模型的理論基礎(chǔ)

針對客戶提出的初始問題Q，系統(tǒng)分析后會產(chǎn)生一系列相關(guān)問題（Q1…Qm）。再依次對問題Q和其中的一個相關(guān)問題Qp分解為各自的知識點和語義詞的序列（K1…Km，Y1…Yn）和（Kp1…Kp（mi），Yp1…Yp（ni））。把序列（K1…Km，Y1…Yn）轉(zhuǎn)換為m*n個兩兩由知識點和語義詞組成的模式（Ki，Yj）。分別把每一對{Q，Qp}分解和轉(zhuǎn)換，就可以得到相關(guān)模式項集Ti={（Ki，Yj），（Kpi，Ypj）}。這樣就把問題轉(zhuǎn)換為模式。

然后，對相關(guān)模式進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。因為各個模式所在問題的訪問順序不同，在對問題的次序概化處理后，所得到的每個模式都有對應(yīng)的相關(guān)程度的類別。而相關(guān)程度的類別都有類別系數(shù)，這樣就產(chǎn)生一系列包含有相關(guān)系數(shù)的模式。對各個有相關(guān)系數(shù)的模式應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，得到一些列在一定模式層次上的規(guī)則，應(yīng)用調(diào)整算法進行合并、刪除這些規(guī)則就得到比較理想的規(guī)則。上述過程如圖2所示。

■

4 電子商務(wù)在線答疑系統(tǒng)模型

在線答疑模型簡要概括為：①分解初始問題Q的知識點及語義詞；②產(chǎn)生相關(guān)問題過程（Q1…Qm）；③相關(guān)問題（Q1…Qm）相關(guān)度的計算和排序；④利用規(guī)則庫等匹配出最相關(guān)問題或在無相關(guān)問題條件下將該問題存入問題庫；⑤電商客服非實時維護問題庫。

利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果，可以提出一個較先進的電子商務(wù)在線答疑系統(tǒng)模型，如圖3所示。

■

在分解初始問題的基礎(chǔ)上，對初始問題和規(guī)則庫中的規(guī)則模式進行匹配，對應(yīng)初始問題的相關(guān)度計算由下式得出：

F（Qi）=G（ki）+M（Li1，Lik）+N（ri）=ki+Li1+……Lik+5*ri

5 電子商務(wù)在線答疑模型應(yīng)用效果分析

采用電子商務(wù)在線答疑模型可以更實時的為消費者提供快捷高效的咨詢服務(wù)，對比目前電子商務(wù)客服利用網(wǎng)上通訊軟件在線應(yīng)答時頻繁出現(xiàn)中斷或延時，浪費了消費者的寶貴時間，預(yù)計可以節(jié)省60%的時間，可以節(jié)省80%以上的客服人員及客服設(shè)備。當(dāng)大量消費者同時咨詢時，會造成客服人數(shù)不夠而增加人力，同時也束縛客服必須時刻在線守候，極大浪費了人力資源，因此在線答疑模型的實際應(yīng)用會大大提高電子商務(wù)運營的效率。

但是，畢竟在線自動答疑模型的智能性還不能完全與客服人工媲美，當(dāng)遇到一些較難以理解的問題或較特殊的問題時無疑會導(dǎo)致消費者無法得到滿意的答案，此時還需客服來人工完成咨詢回復(fù)，所以筆者認為在電子商務(wù)運營中采用在線答疑系統(tǒng)模型處理客戶咨詢?yōu)橹?，客服人工答疑為輔的模式最為理想。

6 結(jié)束語

電子商務(wù)擺脫了時空的限制，省掉了很多人力成本，實現(xiàn)了各類資源全球性的共享，正以無可比擬的優(yōu)勢迅猛發(fā)展。電子商務(wù)中商家與消費者的交流可以通過各式各樣的數(shù)據(jù)。只要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，即可對瞬息萬變的電商運營環(huán)境作出最快最好的反應(yīng)，以此達到商家和消費者雙贏。

參考文獻：

[1]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar. 數(shù)據(jù)挖掘?qū)д揫M].人民郵電出版社，2010.

[2]潘曉輝. 數(shù)據(jù)挖掘在智能答疑模型中的應(yīng)用[J].微電子與計算機，2006.

[3]蘇群，申瑞民，王武.改進型智能答疑模型的設(shè)計和實現(xiàn)[J].計算機仿真，2003.

[4]張同珍，申瑞民.基于web的自動答疑系統(tǒng)問題匹配算法研究與實現(xiàn)[J].計算機工程與應(yīng)用，2003.