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基于Web的数据挖掘在电子商务中的研究与应用的论文作者:靳书和，邢丽莉，申艳光1知如何能够投其所好，为用户实现主动推荐，提供个性化服务；这些都是电子商务成败的关键问题。
在这种新型的商务模式下，如何对网络上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导他们的商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。
迅速发展的基于web的数据挖掘技术，为解决电子商务所面临的问题提供了有效途径。
2 web数据挖掘web数据挖掘概述数据挖掘（data mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取人们事先不知道的、潜在有用的信息和知识的非平凡过程。
web数据挖掘（web mining）是从web文档和web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息，是数据库、数据挖掘、人工智能、信息检索、自然语言理解等技术的综合应用，是在一定基础上应用数据挖掘的方法以发现有用的知识来帮助人们从/work/”>总结、分类、聚类、关联分析等。
web结构挖掘是指从web组织结构和链接关系中推导知识。
通过对web结构的挖掘，可以用来指导对页面进行分类和聚类，找到权威页面，从而提高检索的性能，同时还可以用来指导网页采集工作，提高采集效率。
使用记录挖掘是指从服务器端记录的客户访问日志或从客户的浏览信息中抽取感兴趣的模式。
基于web的数据挖掘技术的出现不仅为商家做出正确的商业决策提供了强有力的工具，也为商家更加深入地了解客户需求信息和购物行为的特征提供了可能性。
电子商务中web数据挖掘的步骤电子商务中web数据挖掘的步骤如下：①明确数据挖掘的对象—业务对象，确定商业应用主题，不能盲目地进行挖掘；②将与业务对象的各类原始数据收集起来作为挖掘的数据源泉；③对收集的数据进行预处理，一般包括数据净化、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别和格式化等阶段，以提高挖掘效率，剔除无用、无关信息并对信息进行必要的④根据需要解决的问题建立合适的数据挖掘模型，然后利用已知数据对模型进行训练和测试，并应用该模型得到挖掘结果；⑤利用可视化技术，验证、解释挖掘的结果，并据此做出决策或丰富知识，即进行模式分析与应用。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用Web数据挖掘技术是指通过对Web数据进行分析和挖掘，从中发现有价值的信息和知识的一种技术。
在电子商务中，Web数据挖掘技术可以广泛地应用，从而帮助企业更好地了解消费者需求、优化产品策略、提高营销效果和增强竞争力。
本文将浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
1. 消费者分析Web数据挖掘技术可以对消费者从网站访问行为、搜索行为等方面进行分析，了解消费者喜好、偏好、购买行为和消费心理等信息。
通过数据挖掘技术，电子商务企业可以得到消费群体的年龄段、性别、地域、收入水平等基本信息，得出消费者的购买习惯、兴趣、行为特征等，以此为依据制定有针对性的营销策略。
2. 产品策略优化Web数据挖掘可以从大量的商品数据中分析产品的销量、评论、评价、退换货率等信息，进而对产品的上架、下架等策略进行优化。
如若一个商品上架后销量颇高，Web数据挖掘可以分析消费者的购买特点，这样企业就能够根据消费者的需求，推出更多满足消费者需求的新商品，这样就提高了企业的产品策略水平。
3. 营销效果分析电子商务企业通过Web数据挖掘技术可以对广告点击率、付费转化率等信息进行数据分析。
通过数据分析可以了解到广告吸引力的分布展现情况、广告的发布时间、页面的设计布局等是否有助于影响消费者的购买行为。
分析营销效果，企业可以及时调整营销策略，巩固市场份额。
4. 竞争对手分析电子商务企业利用Web数据挖掘技术，可以对竞争对手的商品、营销、营销效果等方面进行分析。
企业可以了解竞争对手的上架产品、促销方式、广告投入等，从而更好地了解市场需求，提高市场竞争力。
Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究简介Web数据挖掘是一种利用计算机技术从Web中提取、整理和分析信息的方法。
随着电子商务的快速发展，Web数据挖掘在电子商务中的应用也日益重要。
本文将介绍Web数据挖掘的基本概念、技术方法以及其在电子商务中的应用研究。
什么是Web数据挖掘Web数据挖掘是指通过自动或半自动的方法从Web中收集、整理和分析数据，以提取有用的信息和知识的过程。
Web数据挖掘技术主要包括Web爬虫、数据清洗、数据集成、数据分析和数据可视化等步骤。
通过挖掘Web数据，可以发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
Web数据挖掘的技术方法Web爬虫Web爬虫是Web数据挖掘的第一步，它能够自动化地从Web上收集数据。
Web爬虫通过模拟浏览器行为，访问Web页面并提取页面中的信息。
常见的Web 爬虫技术包括基于规则的爬虫、基于URL种子的爬虫和基于机器学习的爬虫等。
数据清洗由于Web数据的来源多样，质量和结构各异，数据清洗是Web数据挖掘的关键步骤之一。
数据清洗可以包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值和标准化数据等操作。
数据清洗能够提高数据的准确性和一致性，为后续的数据分析做好准备。
数据集成Web数据通常分布在不同的网站和页面中，数据集成是将来自不同源头的数据整合到一个统一的数据集中的过程。
数据集成的挑战在于处理不同数据格式和不同数据结构的数据，常见的数据集成方法包括基于规则的数据集成、基于机器学习的数据集成和基于本体的数据集成等。
数据分析数据分析是Web数据挖掘的核心环节，它通过统计分析、数据建模和机器学习等方法，从大量的数据中挖掘出有用的信息。
数据分析可以帮助发现数据背后的规律和趋势，预测未来的发展趋势，为决策提供参考。
数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像、地图等形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助用户快速了解数据的关系和趋势，从而更好地进行决策。
Web数据挖掘在电子商务中的应用研究数据挖掘在电子商务中的应用案例摘要：随着计算机技术的发展，尤其是因特网的迅速发展，使得网络信息、数据越来越多，其中有对我们有用的，也有对我们没有用的，这就要求有一种方法能够将这些数据进行处理，以满足我们的需要，这个过程就是数据挖掘，尤其是海量的web数据中存在着大量的商务信息，可见web数据挖掘的重要性。
本文主要分析了目前电子商务中的web数据的挖掘方法和应用。
关键词：电子商务据挖掘应用研究一、电子商务的概念二、Web挖掘的概念Web挖掘就是从Web文档和Web活动中发现、抽取潜在的有用模式和隐藏的信息。
具体来说它是以挖掘有用信息为目标，以数据挖掘、文档挖掘、多媒体挖掘为基础，并综合运用计算机网络、数据库与数据仓库、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等技术和传统的数据挖掘有机结合的一门学科。
与传统的数据和数据仓库相比，Web上的信息是非结构化或半结构化的，并且容易造成混淆；从数据库研究的角度出发，Web网站的信息也可以看作是一个更大的、复杂程度更高的数据库。
三、Web挖掘的分类(一)Web内容挖掘Web内容挖掘(WebContentMining)是从电子商务网站的页面和后台交易数据库进行挖掘，即从Web文档的内容及其描述信息中提取潜在、有价值的知识或模式的过程。
Web内容挖掘可分为文本挖掘(包括Te某t、Html等格式)和多媒体挖掘(包括图像、音频、视频等类型)。
文本挖掘是对Web文档的总结、分类、聚类、关联分析等。
多媒体挖掘主要是通过对Web上的音频、视频数据和图像进行预处理，应用存储和搜索技术与标准的数据挖掘方法集成进行发掘的过程，常采用的方法是关联规则法和特征提取法。
wcb内容挖掘的重点是页面的分类和聚类，应用领域主要是个性化Web信息检索。
(二)Web结构挖掘web结构挖掘(WebSt某uctureMining)是对Web页的组织结构和超链接关系进行挖掘，从人为的链接关系中获得有价值的信息。
基于Web使用挖掘的企业电子商务平台研究介绍随着互联网技术的发展和普及，电子商务在企业中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地满足企业电子商务的需求，研究人员和开发人员致力于开发基于Web的企业电子商务平台。
本文将探讨基于Web使用挖掘的企业电子商务平台的研究。
挖掘技术在企业电子商务平台中的应用挖掘技术在企业电子商务平台中扮演着重要的角色。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以获得有价值的信息和洞察力，从而为决策提供依据，并优化电子商务平台的性能。
以下是挖掘技术在企业电子商务平台中的几个重要应用：用户行为分析通过分析用户在电子商务平台上的行为，企业可以了解用户的兴趣、偏好和购买习惯。
通过挖掘用户行为数据，企业可以为用户提供个性化的推荐和服务，提高用户体验和满意度。
同时，这些数据也可以用于市场营销和产品策划，帮助企业做出更明智的决策。
产品销售预测通过对历史销售数据和市场趋势的挖掘，企业可以预测产品的销售量和趋势。
这些预测可以帮助企业合理安排生产和库存，减少过剩和缺货的情况，提高供应链的效率。
同时，通过预测产品销售，企业还可以优化定价和促销策略，提高销售收入。
识别欺诈行为在企业电子商务平台上，由于交易的虚拟性和匿名性，欺诈行为时有发生。
通过挖掘用户行为数据和交易记录，企业可以识别潜在的欺诈行为，采取相应的防范措施，保护企业和用户的利益。
客户细分和定制化通过对用户行为和属性的挖掘，企业可以将用户分为不同的细分群体，并根据不同群体的需求提供定制化的产品和服务。
这样可以提高市场覆盖率和销售额，同时也提高了用户的满意度和忠诚度。
基于Web的企业电子商务平台的架构基于Web的企业电子商务平台通常由以下几个核心组件构成：前端界面前端界面是用户与企业电子商务平台交互的窗口。
通过前端界面，用户可以浏览产品、下单购买、查看订单等。
一个好的前端界面应该易于使用、美观大方，同时也要考虑不同终端的兼容性。
后端系统后端系统是企业电子商务平台的核心。
Ｗｅｂ挖掘在电子商务中的应用研究当今电子商务蓬勃发展，其网站服务器上积累了大量的数据，这些数据隐含着很多对市场分析及预测有用的知识，可以运用web挖掘技术加以获得，从而增强企业的竞争力。
本文主要介绍了Web挖掘的概念和分类，论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法，最后阐述了Web挖掘技术在电子商务中的应用。
标签：电子商务数据挖掘Web挖掘电子商务采用数字化方式进行商业活动，是在电子网络环境中进行商品和服务的贸易活动。
近年来，随着网络的普及和Internet的发展，各企业均积累了大量的数据。
如何从这些数据中发现潜在的规律，来帮助制定企业今后的发展战略，是各电子商务平台急待解决的问题。
Web挖掘作为数据挖掘的一个重要分支，为上述问题提供了有效的解决途径。
一、web挖掘数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的知识的过程。
它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。
Web 挖掘是数据挖掘在web上的应用，是指从与web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含知识。
一般地，Web挖掘可分为三类：1.Web内容挖掘，是从文档内容或其描述中抽取知识的过程。
它又可以分为Web 页面内容挖掘和搜索结果挖掘。
页面内容挖掘指的就是对Web 页面上的数据进行挖掘, 而搜索结果挖掘则指的是以某一搜索引擎为基础,对已搜索结果进行挖掘。
2.Web结构挖掘，是从www的组织结构和链接关系中推导知识。
它又可以分为外部结构挖掘、内部结构挖掘和URL挖掘。
Web结构挖掘的目的是通过聚类和分析网页的链接, 发现网页的结构和有用的模式, 找出权威页面。
3.Web使用挖掘，即Web日志挖掘，是通过挖掘Web日志记录，发现用户访问Web页面的模式。
它又可分为一般访问模式挖掘和个性化服务模式挖掘。
二、Web挖掘的过程1.数据收集。
Web挖掘的数据对象包括服务器日志数据、代理服务器数据、web页面内容、web超链接信息、用户注册信息等，其中服务器日志数据是web 挖掘的主要对象。
基于数据挖掘技术的电商用户行为分析智能化快速发展以及互联网的普及，使得电子商务越来越成为人们购物的主要方式。
在电商平台上，用户的购买行为、搜索记录等数据可以为电商企业提供重要的市场信息，通过数据挖掘技术，将这些数据进行分析、挖掘，可以为企业提供更好的决策支持。
本文通过对电商用户行为进行分析，展现数据挖掘技术在电商领域中的应用。
第一章、电商用户行为特征1.1、用户浏览行为在电商平台上，用户的浏览行为可以反映其购买意愿。
数据显示，用户对于同一商品的浏览次数越多，购买的可能性也越大。
电商企业可以通过对用户浏览商品的情况进行分析，为用户推荐相关的商品，提高用户购买的概率。
1.2、用户购买行为用户购买行为是电商平台上的关键行为之一。
通过分析用户的购买行为及其趋势，可以了解到用户感兴趣的商品类型、用户的消费能力等信息，针对这些信息，企业可以提供更好的产品与服务。
1.3、用户搜索行为用户在电商平台上的搜索行为可以反映其购物意愿与需求。
通过分析用户的搜索记录，电商企业可以收集用户的需求及商品偏好等信息，进而为用户提供更精准的推荐商品。
第二章、数据挖掘技术在电商用户行为分析中的应用2.1、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘技术中的一种有效的方法。
通过分析用户在电商平台上的浏览与购买等行为，可以发现不同商品之间的相关性，从而为电商企业提供定向营销策略。
通过关联规则挖掘技术，可以探索哪些商品之间最有可能同时被购买，从而进行相关联的搭配销售。
2.2、聚类分析聚类分析是数据挖掘技术中的一种算法，通过分析用户的购买行为，可以将用户分为不同的群体或类别。
对于同一类用户，电商企业可以提供更符合其需求的商品和服务。
同时，聚类分析也可以为电商企业提供更为具体的市场人群划分，以便于企业制定更准确的市场策略。
2.3、预测分析预测分析是一种预测未来事件的数据挖掘技术。
在电商领域中，预测分析可用于预测用户的购买行为及趋势，以便于电商企业制定更具针对性的营销策略，例如，更好地预测节日销售或促销活动的销售额等，为企业提供可靠的市场分析数据。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用Web数据挖掘技术是将机器学习、人工智能、统计学、数据库技术等多种技术手段结合起来，来探索数据中的隐藏模式、规律和关系的一种技术。
在电子商务中，Web数据挖掘技术显得格外重要。
因为电子商务平台为挖掘用户的兴趣、行为等数据提供了更多的可能性。
本文将从生产营销、个性化推荐、营销分析和运营管理四个方面来分析Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
1. 生产营销在电子商务中，生产营销是企业中最为关键的环节。
Web数据挖掘技术可以通过分析用户的购买行为、兴趣爱好、拉勾福利等数据，挖掘用户的需求，解决个性化定制的问题。
同时，还可以分析运营商的生产能力，最终实现企业级技术升级和生产营销水平提升。
2. 个性化推荐随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，用户的需求日益倾向个性化化，如何满足用户个性化需求，已成为电商企业的核心突破点。
Web数据挖掘技术可以从用户的浏览历史、购买行为、评价等多个方面入手，发掘用户的兴趣爱好和需求，用精准的推荐算法向用户推荐最合适的商品和服务。
3. 营销分析营销分析主要是为了更好的了解市场形势和竞争对手的市场策略。
Web数据挖掘技术可以从用户的需求、个性化兴趣、购买意愿等多个方面入手，发现市场变化和趋势，从而制定更加精准和智能的营销策略，满足不同消费者群体的需求。
4. 运营管理电子商务企业运营管理是商业模式和营销工具的实现，关系着企业的盈利能力。
Web数据挖掘技术可以通过数据挖掘、预测分析、实时监控等方式，掌握企业的状况，及时提醒生产部门进行调整。
同时，还可以预测需求供给变化，提升运营效率，降低运营成本。
总之，Web数据挖掘技术在电子商务中有着广泛的应用，可以从许多方面入手，解决电商企业的各种问题，提高生产力和经济效益，推动企业发展。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了人们购物的主要方式之一。
随之而来的是大量的网上交易数据，这些数据包含了大量有价值的信息。
为了能够更好地利用这些数据，Web数据挖掘技术应运而生。
Web数据挖掘是指通过运用数据挖掘技术从Web上获取数据，并分析、提取、挖掘出其中有价值的信息的过程。
在电子商务中，Web数据挖掘技术可以帮助企业做出更好的决策，提升竞争力，改进销售策略等。
Web数据挖掘技术可以帮助电子商务企业进行市场调研和竞争情报分析。
通过分析消费者的购物行为，企业可以对市场的需求和趋势有更深入的了解，从而优化产品和服务。
企业还可以通过对竞争对手进行数据挖掘，了解他们的销售策略和市场表现，进而制定自己的竞争策略。
Web数据挖掘技术可以帮助企业进行个性化推荐。
通过分析用户的购物历史、浏览记录等数据，企业可以了解用户的兴趣和偏好，并将相关的产品和服务推荐给用户，提升用户的购物体验。
这种个性化推荐可以提高用户的满意度和购买意愿，从而促进销售额的增长。
Web数据挖掘技术还可以帮助企业进行销售预测和库存管理。
通过分析历史销售数据和市场趋势，企业可以预测未来的销售情况，从而合理安排生产和库存，避免库存积压或供应不足的问题。
这样不仅可以提高企业的运营效率，还可以减少成本，提升利润。
Web数据挖掘技术还可以帮助企业进行舆情分析。
通过分析网络上的用户评论、社交媒体的言论等信息，企业可以了解消费者对自己产品和服务的评价和意见，从而及时采取措施改进。
这种舆情分析可以帮助企业维护良好的品牌形象和声誉，提高市场竞争力。
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用是多方面的。
它可以帮助企业深入了解市场和消费者，改进产品和服务，提高销售和利润。
随着数据规模的不断增大和技术的不断进步，相信Web数据挖掘技术在电子商务中的应用将会越来越广泛，为企业创造更大的价值。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
随之而来的是海量的网络数据，这些数据蕴含着大量有用的信息，对于电子商务企业来说，如何利用这些数据挖掘出有用的信息并将其应用到实际业务中成为了一项重要的课题。
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用变得越来越重要。
一、Web数据挖掘技术的基本概念Web数据挖掘技术是指利用数据挖掘技术处理网络数据，从中发现有用的信息和规律。
它可以帮助电子商务企业更好地理解消费者的需求和行为，提高产品推荐的准确性，改善营销策略，并提高销售和利润。
Web数据挖掘技术主要包括数据预处理、模式发现、模型评估和应用等环节。
二、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用领域1. 用户行为分析通过对用户在网站上的行为数据进行挖掘，可以了解用户的偏好、兴趣、行为习惯等信息，为电子商务企业提供精准的用户画像。
通过分析用户行为数据，企业可以进行个性化推荐、精准营销、精细管理、预测用户行为等，从而提高用户满意度和企业销售转化率。
2. 产品推荐系统基于用户行为分析的结果，可以建立个性化的产品推荐系统。
通过分析用户的浏览历史、购买记录、喜好和评价等数据，可以为用户推荐其可能感兴趣的产品，提高购物体验和销售额。
3. 营销策略优化利用Web数据挖掘技术分析用户行为和购买数据，可以更好地了解用户的需求和购买动机，从而优化营销策略。
通过精准的目标市场定位、个性化的营销活动和定制化的服务，可以提高营销效果，提升客户满意度和忠诚度。
4. 价格预测和调整通过对市场需求和竞争对手价格的分析，可以利用Web数据挖掘技术预测市场价格趋势，从而对产品定价进行调整，提高市场竞争力。
5. 竞争情报分析通过对竞争对手的网站数据进行挖掘分析，可以了解竞争对手的产品定价、促销活动、市场份额等信息，为企业制定竞争策略提供数据支持。
三、Web数据挖掘技术在电子商务中的挑战和发展趋势1. 数据规模的挑战随着互联网的普及，网络上产生的数据规模呈现出爆炸式增长。
电子商务中基于Web挖掘的客户行为探讨内容摘要：在电子商务发展的过程中，客户行为分析的问题越来越突出。
如何保持现有客户、发掘潜在客户；如何对客户成功实施交叉销售或关联销售；如何防范客户的欺诈行为等成为电子商务成败的关键问题。
而Web数据挖掘作为一种最新的Web信息分析技术，成为企业更好运行电子商务的解决方法。
关键词：电子商务Web挖掘客户行为引言客户行为信息是指与客户行为相关的，反映和影响客户行为和心理等因素的相关信息。
企业建立和维护这类信息的主要目的是为了更有效地帮助企业的营销人员和客户分析人员深入理解影响客户行为的相关因素。
客户行为信息包括客户满意度、客户忠诚度、客户对产品与服务的偏好或态度等。
大多数的营销商都了解收集客户信息的重要性，但同时也知道客户行为信息往往较难以直接采集和获得，即使获得了也不容易结构化后导入到业务应用系统和客户分析系统。
数据挖掘技术可利用数据识别和跟踪模式帮助企业把看似无关的数据经过层层筛选出有用的数据。
因此，利用强大的用户行为建模能力与海量数据挖掘技术，对客户静态数据与动态行为数据进行分析与处理，将分析结果直接写入转为数据库营销设计的海量数据库，作为结构化的、面向分析的信息，可供决策人员随时使用。
Web挖掘分类及关键技术Web挖掘一般可以分为三类：Web内容挖掘（Web content mining）、Web结构挖掘（Web structure mining）、Web使用挖掘（Web usage mining）。
（一）Web内容挖掘Web内容挖掘（Web Content Mining）可以看作是Web信息检索（IR）和信息抽取（Information Extraction，IE）的结合，是从文档内容或其描述中抽取知识的过程。
Web文档文本内容的挖掘，基于概念索引的资源发现以及基于代理的技术都属于这一类。
Web内容挖掘有两种策略：直接挖掘文档的内容，或在其它工具搜索的基础上进行改进。
内容挖掘采取的方法有：一是数据库方法：把半结构化的Web信息重构的更结构化一些，然后使用标准化的数据查询机制和数据挖掘的方法进行分析；二是对HTML页面内容直接进行挖掘，对页面中的文本进行文本挖掘，对页面中多媒体信息进行多媒体信息挖掘。
（二）Web结构挖掘由于Web页面具有比纯文本更为丰富的结构，不仅具有文本信息，而且具有表示页面之间关系的链接，人们可以从网页之间的链接数了解哪些网站的内容更受欢迎。
而且，人们还可以通过这些链接数了解一个网站的内部结构。
在Web 结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和Page Rank算法。
其共同点是使用一定方法计算Web页面之间超连接的质量，从而得到页面的权重。
著名的Clever 和Google搜索引擎就采用了该类算法。
（三）Web使用挖掘Web使用挖掘是用挖掘Web服务器日志获取的信息来预测用户浏览行为的技术，指从用户的访问日志中挖掘用户的访问模式。
Web内容挖掘和Web结构挖掘的对象是网上的原始数据，而Web使用挖掘的数据来自于用户使用网络的过程中，即在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据，这些数据包括Web服务器的访问记录、代理服务器日志文件、浏览器日志记录、用户注册信息、用户对话或交易信息等其它信息。
现在研究较多的是对日志文件的挖掘。
利用Web挖掘技术，可以根据客户的访问模式对客户进行分类，发现和吸引潜在客户，为用户提供自动化的个性化定制服务，比如建立推荐系统，根据用户的浏览信息向他们推荐相关的内容（如产品、广告、相关链接等），提高顾客的满意度，动态合成符合用户兴趣的网页，改进Web空间的组织结构等。
Web使用挖掘在客户行为中的应用如今，Web使用挖掘已经成为站点个性化推荐的主流方法，将Web使用挖掘技术应用于电子商务网站，可以发现许多有用信息，从而达到获取新客户、留住老客户以及对客户升级的目的。
可以从产品出发找出客户浏览产品的完整路径，转换为客户浏览的无序产品组，进而详细地分析客户的浏览目的，得出客户浏览的特征，最终对客户细分。
并根据客户的细分，按聚类结果得到的细分规则对在线浏览的客户进行识别和判断，预测客户的需求特征，从而做出推荐和提供个性化的营销策略。
同时还可以进行站点的改进，让客户在浏览的时候更方便、更直接选择自己的需求。
Web数据挖掘技术在客户行为分析中主要用于客户发现、客户细分、客户盈利能力分析、客户的保持、防范客户的欺诈行为。
（一）客户发现对新客户的获取有很多方法，本文主要从发现潜在客户群体及发现重要页面（通过在重要页面上放置促销等重要信息，从而达到吸引客户的目的）两方面来讨论。
1.发现潜在客户群体。
用户在网站上的浏览行为反映了用户的兴趣和购买意向，对一个购物网站而言，如果能从众多的访问者中发现潜在客户群体，就可以对这类客户实施一定的策略，使其尽快成为在册客户群体。
一个Web站点可以看作是一个有向图G=（N，Np，E，Ep）。
其中，N为结点集；Np={Node∈N，{（USERID，hits）}n}，n≥1，记录客户USERID及其访问结点Node的次数，为结点的属性集，E为有向边集；Ep={（e∈E，{Number of path}p）}m，p，m≥1，记录有向边及该有向边所在路径的编号，为有向边属性集。
从Web站点有向图G的结点集N中可以得到该结点的所有URL，从相应的结点属性集Np中可以获得访问每一个结点的USERID及相应的访问次数。
在此用hi，j表示j客户在一段时间内访问第i个URL的次数，根据交易数据库，若客户仅作了浏览而并未与商家成交，且浏览次数超过指定阈值，那么，此相似客户群体为潜在客户群体。
具体算法如下：根据公式计算出各用户对该购物网站各页面的访问情况，构成集合S={s1，……sn}，其中j=1，……，n；在集合S中取si>st的s值构成集合C={c1，c2，……ck}，其中st是根据实际情况指定的阀值；在C中取各c值所对应的USERID并除去在册客户，则构成潜在客户群体。
2.发现重要页面。
通过Web数据挖掘工具，可发现电子购物网站内的所有页面中的重要页面（用户访问次数比较多的页面），这样就可将重要的分类信息及促销信息放在这些页面上，从而达到吸引客户、由潜在客户群体转变成在册客户群体的目的。
发现重要页面的算法如下：根据公式计算出用户对各页面的访问情况，构成访问集y={y1，y2，……yn}，其中，i=1，……，n；根据公式，计算出yi个页面weight值，构成访问权重集合WEIGHT={weight1，weight2，……weightn}，其中yi∈Y，i=1，……，n；for i=1 to n sort WEIGHT集合，排在前面的页面即为重要页面。
（二）客户细分客户细分就是按照客户的特征或共性，把一个整体的客户群以相应的变量划分为不同的等级或子群体，以便从中寻找共同的要素，分门别类地研究客户的心理与需求，并进行有效的客户评估，合理分配服务资源，成功实施客户策略，从而为企业充分获取客户价值提供理论和方法指导。
（三）客户盈利能力分析客户盈利能力直接跟企业的利润相关，明确客户的盈利能力，企业才有可能采取更有效的营销策略。
不同客户的获利能力是不同的，企业可以根据累积的销售数据，利用Web数据挖掘技术分析客户盈利能力。
例如，可根据客户盈利数据将已有客户分为不同的盈利群，对企业的VIP客户可以提供最优质的服务，提高他们对企业的忠诚度和满意度，保证企业的盈利能力。
（四）客户保持客户保持的任务是留住可能流失的客户。
首先要找出哪些客户可能流失，这就是Web数据挖掘要解决的问题。
Web站点的设计一般遵循一种分类结构，即一个页面下的子页面的组织是根据其子页面的类别来安排的。
用户对Web站点访问，反映了用户的兴趣爱好。
通常用户浏览某Web页面所用的时间与该Web 页中字符的数目的比值能有效地揭示用户兴趣。
用户在不感兴趣的页面的访问时间较短，在感兴趣的页面停留的时间较长。
可以利用用户浏览路径信息和时间信息挖掘用户对页面或商品的感兴趣程度。
用户UID对页面Page的兴趣度I可用如下公式定义：其中，路径因子可以根据Page在用户会话有意义的访问路径P中的深度设定。
例如：若Page是P的终点，则Page的路径因子设为大于1的值；否则设为1。
这样的兴趣度定义综合考虑了用户浏览路径信息和时间信息，能更准确地反映用户对当前页面感兴趣的程度，可作为站点优化和个性化推荐的依据，从而达到吸引客户的目的。
（五）防范客户的欺诈行为防止客户的欺诈行为，可以使企业避免意外风险，保持业务的正常化。
利用Web数据挖掘技术中的神经网络算法模型，分析有欺诈行为的客户群数据，建立欺诈模型，然后测试现有的客户行为数据，找出那些具有欺诈行为的客户。
也可以利用Web数据挖掘技术中的孤立点分析模型，找出现有客户行为数据中那些不同的客户数据来进行防范。
但是应该注意到，客户的欺诈行为发生的概率很低，在利用Web数据挖掘技术分析时结果要有很高的可信度。
（六）升级客户运用Web使用挖掘的聚类功能可按照不同的标准，比如：客户的消费心理、消费习惯、购买频率、对产品的需求或对产品获利的贡献来划分不同的用户群体，以实现对客户的针对性服务及开发针对性的产品，以提高客户的满意度，最大限度地挖掘客户对企业的终身价值。
通过这样的细分类有助于企业根据客户的不同特征提供差异化的服务。
通过该Web挖掘工具，可及时了解客户对服务的满意度及其要求。
对于客户的变动要及时跟踪分析，获得客户新消费的地点、产品名称和性能、数量等，以便及时分析客户的变动原因，并尽快修正现有的服务质量，改进产品性能，防止客户群体大量的流失，从而减少损失。
同时便于把握企业产品的未来走向和总体的服务方向，从而指导企业重点突出地、合理地配置资源，改进企业的产品和服务，为客户提供“一对一”的个性化服务，从而帮助企业获得更大的竞争优势。
结论Web使用挖掘技术用于电子商务网站可挖掘出网站经营管理方面的许多有用信息，如潜在客户群体信息、重要页面信息、用户的兴趣爱好信息等，从而为购物网站在客户获取、客户保持等方面策略的制定提供一定的依据，促进购物网站健康、有序的发展。
然而Web挖掘给电子商务带来新机遇的同时，也带来潜在的问题—隐私安全问题。
网络的特点使得我们在网站上留下的信息几乎都可以被全世界获得，如果这些信息的利用未得到客户的允许，则会涉及到隐私权问题并产生纠纷。
尽管Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，但随着电子商务的兴起和迅猛发展，未来Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。
而与电子商务关系最为密切的是使用挖掘（Usage Mining），也就是说在这个领域将会持续得到更多的重视。
