web数据挖掘发展速度非常之快，而且现在web数据挖掘也已经有了电子商务，更是如虎添翼，发展速度更加快速，下面具体分析电商环境下web数据挖掘的发展概况。

1.数据抽取方法在电子商务中的应用

Web数据挖掘基本方法之一就是进行数据抽取,以期对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述,如方差值等统计值或用直方图等图形方式表示,从数据泛化的角度讨论数据总结,把最原始、基本的企业信息数据从低层次抽象到高层次,以便于决策。

2.基于Web数据挖掘的智能化搜索引擎

电子商务企业在活动过程中面临的问题之一是如何通过Internet全面、准确、及时地收集到企业内、外部的环境信息,尤其是一些隐性的、关系到企业经营成败的关键信息,以提高竞争力。目前的搜索引擎存在着查准率低、返回无用信息多的问题,使企业无法得到优质的信息。Web挖掘技术主要在以下几个方面对搜索引擎有借鉴作用:文档的自动分类、自动摘要的形成、检索结果的联机聚类和相关度排序及实现个性化的搜索引擎。经过文档的分类处理,可以对搜索结果进行分门别类,可以通过限制搜索范围来使文本的查找更为容易,帮助用户快速的对目标知识进行定位;自动摘要能够解决大部分搜索引擎机械地截取文档的前几句和固定字数的摘要使信息反映不完整的缺陷,使用户能较准确、快速、方便地了解检索信息;通过对检索结果的文档集合进行聚类,可以使得与用户检索结果相关的文档集中在一起,从而远离那些不相关的文档,将处理以后的信息以超链结构组织的层次方式可视化地提供给用户,由用户选择他所感兴趣的那一簇,将大大缩小所需浏览的页面数量;将Web使用挖掘中的个性化技术应用在搜索引擎中,可以在大量训练样本的基础上,得到数据对象间的内在特征,并以此为依据进行有目的的信息提取,使得搜索引擎可以按照用户的兴趣偏好扩充用户搜索的关键词,以使得检索结果更接近用户要求,或者根据用户历史浏览信息的分析获得用户兴趣库,调用个性化的搜索引擎可以提高用户检索的查全率与查准率。

3.Web数据挖掘在客户关系管理中的应用

Web数据挖掘能够帮助企业确定客户的特点,使企业能够为客户提供有针对性的服务。将Web数据挖掘用在电子商务CRM中主要体现在客户的获取和保持、价值客户鉴别、客户满意度分析及改善站点结构等几方面。

通过Web数据挖掘,可以理解访问者的动态行为,据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类,对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度,从而保持老客户;通过对新访问者的网页浏览记录进行分析,就可以判断出该访问者是属于哪一类客户,是有利可图的潜在客户还是毫无价值的过客,达到区别对待、节省销售成本、提高访问者到购买者的转化率的目的,从而挖掘潜在客户;通过对具有相似浏览行为的客户进行分组,提取组中客户的共同特征,从而实现客户的聚类,这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向,预测他们的需求,有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售,可以提高交易成功率和交易量,提高营销效果。

电子商务对web数据挖掘的发展起着非常大的促进作用，这使得其发展速度非常之快，对我国经济的发展更是起着非常大的促进作用。该文来源于： http://b2c.trueland.net/