(電子商務研究中心訊) 電子商務的迅猛發(fā)展給農業(yè)的發(fā)展注入了活力和生機，電子商務技術為農業(yè)信息應用平臺的搭建提供了技術保障，因此越來越多的農業(yè)電子商務門戶實現(xiàn)網上農產品銷售，越來越多的農民通過商務網站發(fā)布農產品信息，電子商務的發(fā)展帶動了農產品市場的繁榮，大量的商品、信息在現(xiàn)有的網絡平臺上得以交易，簡化了交易方式，節(jié)約了時間，提高了效率。但另一方面，農業(yè)電子商務的實施帶來了繁雜的數(shù)據(jù)信息，如何有效利用信息成為制約農業(yè)電子商務發(fā)展的瓶頸。同時，商務網站相對雜亂無章，無法獲得每個模塊的效率，無法提供個性化服務設置，無法保障交易安全性，這些都影響著農業(yè)電子商務的開展。
Web數(shù)據(jù)挖掘可以抽取潛在的知識，通過數(shù)據(jù)挖掘技術分析大量用戶的使用記錄，使服務商更好地理解用戶的購物特征和消費需求，從而識別潛在用戶客群、實施客戶關系管理。在智能電子商務、商業(yè)決策支持、客戶關系管理、獲得高質量的企業(yè)競爭情報信息，已成功應用于定制個性化服務、系統(tǒng)改進、站點修改、商業(yè)智能以及瀏覽推薦等方面，因此如果將Web數(shù)據(jù)挖掘應用于農業(yè)中，可以很好地解決以上問題。筆者介紹了Web數(shù)據(jù)挖掘方法在農業(yè)電子商務客戶關系管理、網站設計、信息檢索等方面的應用。
1 Web數(shù)據(jù)挖掘概述
Web數(shù)據(jù)挖掘是指從Web文檔中和Web活動中發(fā)現(xiàn)和抽取潛在的、用戶感興趣的有用模式和隱藏的知識。Web數(shù)據(jù)挖掘方法主要有統(tǒng)計分析、關聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、序列模式以及依賴性建模等。Web數(shù)據(jù)挖掘主要包括Web內容挖掘(Web Content Mining)、Web結構挖掘(Web Structure Mining)和Web使用挖掘(web Usage Mining)。
其中Web使用挖掘在電子商務領域應用最為廣泛，是指從用戶與Web服務器的交互數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)有用、感興趣的模式，是Web挖掘技術的重要分支。WWW承載了動態(tài)、異質、復雜的海量信息，但用戶在任何一個站點的訪問痕跡都會記錄在Web服務器上的日志文件，包括用戶IP地址、訪問時間、訪問方式(GET/POST)、URL資源、協(xié)議、用戶代理(User-Agent)、Cookie、參考頁面(Referer)等信息，對這些信息進行收集、加工、處理可以挖掘出用戶訪問模式，調整網絡營銷策略，提高信息應用質量，因此Web使用挖掘在電子商務中扮演著越來越重要的角色。
2 Web數(shù)據(jù)挖掘在農業(yè)電子商務中的應用
2.1制定個性化電子商務活動
CRM、ERP、SCM三者一起已經成為現(xiàn)代企業(yè)提高競爭力的法寶。INTERNET的發(fā)展激發(fā)了CRM，使企業(yè)可全面觀察其外部的客戶，CRM是推動企業(yè)騰飛的真正動力。電子商務領域，通過Web數(shù)據(jù)挖掘，不僅可以從大量多種多樣信息的Web頁面中提取需要的有用的知識，還可以得到關于群體用戶訪問行為和方式的普遍知識，用以改進Web服務設計。更重要的是，通過對用戶特征，如對用戶訪問行為、頻度、內容等的理解和分析，提取出用戶的特征，從而為用戶定制個性化界面，有助于開展有針對性的電子商務活動。
通過Web數(shù)據(jù)挖掘分類方法可以找到潛在客戶。分類技術主要是根據(jù)用戶群的特征挖掘用戶群的訪問特征。使用者可以先對已經存在的訪問者根據(jù)其行為進行分類，并依此分析老客戶的一些公共屬性，決定其分類的關鍵屬性及相互間關系，在Web數(shù)據(jù)挖掘中，分類規(guī)則的發(fā)現(xiàn)即給出識別一個特殊群體的公共屬性的描述，這個描述可以用來分類新的項，如在某農業(yè)商務網站進行過在線定購的顧客中有78%是30～40歲生活在安徽省的年輕人。得到這一分類后，可以進行適合這一類客戶的商務活動，如推薦特色產品等。同時，通過Web數(shù)據(jù)挖掘關聯(lián)規(guī)則、序列模式技術可以提高客戶的忠誠度。關聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個事件中出現(xiàn)的不同項的相關性;序列模式尋找的是事件之間時間上的相關性。（編選：網經社 勇全）
