[關鍵詞]Web挖掘 電子商務 個性化服務
電子商務是指個人或企業通過國際網際網路，採用數字化方式進行商務資料交換和開展商務活動。目前，電子商務正在企業和商貿領域佔據著越來越多的市場份額，網路資訊挖掘主要用於對商品的市場定位和消費分析，以輔助制定市場策略，分析購物模式，猜測銷售行情改進站點設計和進步站點效率。向特定的客戶推薦有關的商品。網路資訊挖掘可以提供不同使用者的特定資訊，有的放矢地傳播網路廣告。利用網路資料探勘技術建立客戶關係治理系統，可以極大地提升企業的競爭上風。
一、Web挖掘模式的應用
（一）發現潛伏客戶。對一個電子商務網站來說，瞭解、關注在冊客戶群體非常重要，但從眾多的訪問者中發現潛伏客戶群體也同樣非常關鍵。假如發現某些客戶為潛伏客戶群體,就可以對這類客戶實施一定的策略，使他們儘快成為在冊客戶群體。對一個電子商務網站來說，也許就意味著訂單數的增多、效益的增加。通過利用WEB挖掘的分類技術先對歷史資料進行挖掘，可以有效的發現潛伏客戶。
（二）延長客戶的駐留時間。對客戶來說，傳統客戶與銷售商之間的空間間隔在電子商務中已經不存在了，Internet上每一個銷售商對於客戶來說都是一樣的，那麼如何使客戶在自己的銷售站點上駐留更長的時間，這對銷售商來說將是一個挑戰。為了使客戶在自己的網站上駐留更長的時間，就應該瞭解客戶的瀏覽行為，知道客戶的愛好及需求所在，動態地調整Web頁面，以滿足客戶的需要。通過運用資料探勘中的序列模式發現技術對客戶訪問資訊的挖掘，就能知道客戶的瀏覽行為，從而瞭解客戶的愛好及需求。
（三）改進站點設計。站點上頁面內容的安排就如超級市場中物品在貨架上的擺設一樣，把具有一定支援度和信任度的相關聯物品擺放在一起有助於銷售，利用關聯規則發現可以針對客戶動態調整站點的結構，使客戶訪問的有關聯的檔案間的連結能夠比較直接，讓客戶更輕易訪問到想訪問的.頁面。
（四）針對不同客戶提供個性化產品。商家可以對客戶登記註冊記錄中和Web日誌進行挖掘，從而獲知訪問者的個人愛好，更加充分地瞭解客戶地需要，根據各個細分市場，甚至是每一個顧客的獨特需求提供個性化產品，有利於進步客戶的滿足度。
綜上所說，Web挖掘技術推動了個性化推薦，使站點瀏覽者變為購買者，增加交叉銷售和提升銷售，每一次購買都增加客戶的忠誠度。
二、面向電子商務的Web挖掘應用系統模型
當用戶訪問Web伺服器時，Web伺服器會自動建立訪問日誌資訊。隨著WWW技術的快速發展和時間的積累，Web伺服器中Web日誌檔案將越來越大，基於Web的電子商務伺服器將儲存大量的Web訪問日誌記錄。如何對這些大量的Web日誌記錄進行自動分析清理儲存並從中發現有用的、重要的知識，包括模式、規則和視覺化結構等是目前Web日誌挖掘的主要任務。
面向電子商務的Web挖掘系統模型包括資料採集、資料處理、資料儲存、模式發現、模式分析利用及客戶6個層次，見圖1。
資料採集層所採集的資料物件為Web伺服器日誌、客戶登記資訊和交易資料庫等。Web伺服器日誌是客戶訪問所產生的伺服器日誌資料。客戶登記資訊必須和訪問日誌整合，以進步資料探勘的正確度。交易資料庫儲存使用者在商務網站上購買商品的資訊，其內容隨資料庫結構的不同而有所不同，一般包括：使用者名稱、時間、商品ID、採購數目及價格等。
資料處理層實現對資料採集層所採集的源資料進行處理，包括日誌檔案的處理和資料倉庫的建立。日誌檔案處理得好壞直接影響挖掘演算法產生的結果，其處理過程是保證Web挖掘質量的關鍵。經過處理後的資料由資料儲存層進行儲存和治理。