纺织业电子商务中的Web挖掘技术分析

摘 要

纺织业是我国比较传统的产业，随着我国经济的发展，纺织业的发展也产生了很大的变化，当前纺织业逐渐向着多品种、高品质发展，要求企业具有较高的生产能力、高度自动化能力以及快速反应能力等。信息时代的发展，纺织行业逐渐开始开展电子商务来拓宽市场，Web数据挖掘有利于企业分析市场发展趋势，使企业处在有力的竞争地位。本文先简单分析Web数据挖掘技术，进而分析Web数据挖掘技术在纺织业电子商务中的作用，重点研究Web挖掘技术在纺织业电子商务中的应用，希望能为纺织业的发展提供一些参考。

【关键词】纺织业 电子商务 Web挖掘技术 架构

电子商务是为适应信息社会的发展而出现的一种新型销售途径，为个人、企业以及社会的发展带来极大的便利，但是也需要看到电子商务在应用中存在不少的问题，电子商务企业需要面对庞大的市场和客户群，而且数据大幅度增加，纺织业电子商务面临着知识匮乏的尴尬，当前纺织业电子商务平台迫切需要解决从繁杂信息中提出有用价值知识的问题。数据挖掘被描述为从数据中提出有价值的模式，提高数据的深层次理解和应用，是一个多学科交叉的领域，当前的研究已经初具规模。在电子商务平台中应用Web挖掘技术，能够帮助企业及时调整市场决策，减少经营风险。本文主要分析Web挖掘技术在纺织业电子商务中的应用。

1 Web数据挖掘技术概述

Web数据挖掘简称Web挖掘，是指将数据挖掘技术应用在Web上。商业领域中的数据挖掘就是处理大量的数据发掘数据背后隐藏的规律性，Web数据挖掘就是从Web网页中挖掘出相应的知识，得到自己需要的信息，数据来源于网络中的数据，包括网站的访问记录、链接信息以及文本信息等。

Web数据挖掘技术有很高的挖掘效率、并行性高、动态性等特点，Web数据挖掘分布在网络上的各个站点的资源，形成超级数据库，要求具有较高的并行性。数据挖掘中的规则并不是一直不变的，随着新数据的不断进入，规则也需要相应的改变，因此数据挖掘要求具有动态性。Web中想要函数映射到某个固定模式中信息资源难度较大，Web信息资源难以驾驭传统的数据模型和数据库系统，因此需要有效的组织和管理数据。

根据电子商务数据挖掘的目的不同，所需要的数据也不相同，因此Web数据挖掘也是存在很大的区别，主要包括Web内容挖掘、应用挖掘等，Web页面内容包括HTML文本挖掘、数据挖掘等，内容挖掘就是两种策略的较差引用。Web结构挖掘就是挖掘页面之间的结构，提取拓扑信息，应用挖掘又可以称之为信息挖掘，能够提供浏览器与页面链接的信息，寻找潜在的客户，数据挖掘就是Web挖掘有价值的应用。处理Web数据挖掘的过程主要包括资源发现信息选择与预处理模式发现模式分析，在信息选择与预处理中需要剔除掉无用信息，删除页面周围的广告，模式发现就是分析验证等工作。在Web中数据挖掘的方法有很多，主要是数据分析、可视化方法以及知识发现等。数据分析就是推到存在数据中的数字规律，运营统计的模式来描述规律，观测数据内插和外推。

2 Web数据挖掘技术在纺织业电子商务中的作用

电子商务既包括了低层次的电子贸易等，还包括了利用Internet网络开展的贸易活动，在多个环节中实现。电子商务的发展极大地改变了销售商和顾客之间的关系，在纺织业电子商务采用Web数据挖掘主要包括以下几点作用。

电子商务进行Web数据挖掘的数据源主要包括查询数据、Web页面、在线市场数据等。服务器数据主要是指用户在访问电子商务网站中所产生的各种信息，如服务器Web日志文件。查询数据通过搜索引擎产生的查询数据，是一种比较典型的数据。服务器数据是网络信息的中转站，服务器数据一般具有防火墙功能，是网络信息的中转站，采用缓存功能，能够大大减少服务器的网络流量，加快运行速度。

任何一个电子商务网站在Web数据挖掘过程开始之前需要进行数据挖掘，包括数据的准备、挖掘操作以及解释过程等。Web数据挖掘应用到纺织业电子商务中，能够帮助企业更好的掌握生产状态，更加快速的提出企业的销售信息，准确把握市场销售的变化，进而提高纺织企业对市场的应对能力，也能提高企业对生产的控制和管理能力，最大程度利用人力资源和物理资源，提高经济效益。

客户关系管理是一种以客户为中心的经营策略，指导企业的开发发展和销售，提高企业的竞争能力，采用Web数据挖掘技术能够最大限度的利用客户资源，对客户进行分类，寻找潜在的价值，加强纺织业客户的管理工作。企业的信用状况将会严重影响企业的发展，利用Web数据挖掘技术能够跟踪调查企业的经营情况，为保证体系提供数据资料。

客户在选择任何一种销售商并没有太大差别，企业本身想要留住客户，就需要想办法让客户驻留更长的时间，想要根据客户的习惯来设计，就需要了解客户的兴趣和需求，动态调整页面，满足用户的需求，挖掘客户访问信息，进而了解客户的需求。根据序列发现客户浏览行为的信息，明白客户的需求，根据顾客的需求来设计别出心载的界面，增加客户的驻留时间。Web数据挖掘在应用中能够帮助纺织企业更好的挖掘潜在的信息，商家可以根据潜在客户的需求和愿望来进行分类，正确的分类新客户，判断潜在的新客户，强化显示客户的需求，保证企业获得更高的客户收益。

纺织业电子商务在应用Web数据挖掘中能够改进Web站点的设计，提高站点的效率。纺织业电子商务Web数据挖掘的使用不在依照专家来进行设计，而是根据客户的意愿来进行设计，利用关联规则来进行推理，发现潜在的规律，为客户的下次访问提供帮助。纺织业电子商务应用Web数据挖掘能够改变营销机制，在一般企业的宣传中可以看到，花费大量的资金来进行宣传，所起到的效果不是很好，若是通过电子产品的的方式就能得到更好的营销效果。

3 纺织业电子商务面向Web挖掘的新型架构

在开展电子商务的过程中，能够为网站提供及时性信息，但是这些信息并不是都能够使用的，在电子商务中进行Web数据挖掘的流程主要分为以下步骤。

3.1 Web数据挖掘的流程

采用数据挖掘技术流程为特征信息的识别制定目标问题的描述关联分析聚类决策树等。纺织业电子商务网络在挖掘数据中首先需要记录调库眼特征，包括购买历史、广告历史等信息。目标制定流程是寻找不同的隐含模式，关联分析主要是发现顾客喜爱的商品组合，聚类则是找到能够提供访问者特征的报告，决策树就是流程图，采用最少的步骤解决问题。先记录访问者的条款特征，当访问者访问网站时能够逐渐积累访问者的数据，交互信息包括广告历史等。在网上进行交易的最大优点在于能够有效的评估访问者的反应，采用数据挖掘技术能够得到更好的效果。

电子商务网站想要将顾客购买信息这些信息集中在一起，容易出现浏览中出现遗漏的情况，在流程设计中采用聚类，能够确定网站的数据，向不同的访问者提供相应的报告。

3.2 纺织业电子商务面向Web挖掘的新型架构

Web服务是基于XML发展起来的新技术体系，能够在分布式环境中得到描述、分布等，具有完好的封装性、分布式特征、高度可集成能力等。

3.2.1 Web挖掘关键技术

Web服务的体系结构主要动作构成包括服务注册中心、服务请求者、服务提供者等，服务提供者就是一种可通过网络地址访问的实体，服务请求者是一个应用程序的服务，服务注册中心是联系服务提供者和请求者。Web服务协议可以分为网络传输层、消息层、模型层等。网络传输层是Web服务协议栈的基础，可以采用任何格式，要求具有安全性、性能以及可靠性。数据表示层主要是提供数据描述手段，标准数据建模语言主要是XML。

基于XML的消息层提供一个松散的、分布环境，是在分布式的环境中交换信息的轻量级协议。服务描述层主要是提供认识机制，服务分线层在实现中创建一个独立的开放框架，发现Web服务的功能，Web服务工作流语言是协议栈顶层的标准语言。Web服务的关键技术主要包括SOAP协议、WSDL描述方式等，SOAP协议是分布式环境中交换信息的简单协议，能够与现有通信技术最大程度地兼容，独立于应用程度对象模型、语言和运行平台等，本身不定义任何应用语义，一个SOAP信息是一个XML文档，AOAP规范主要由信封、编码规则、绑定等组成，AOAP信封定义整体的消息表示框架。

移动Agent技术应用到电子商务中有非常大的优势，移动Agent技术具有响应性、自主性以及主动性等特征，应用到电子商务系统中能够减少电子商务活动的通信代价，减少网上原始数据的流量。电子商务中的教育要求包括访问流程信息，要求系统对环境的变化做出实时的反应，由中央处理器将移动Agent派遣到系统局部点激活消除隐患。

3.2.2 Web挖掘平台设计

产品的功能实现在Web数据挖掘平台的设计中至关重要，要求数据挖掘平台具有动态、可伸缩性，能够根据市场需求的变化而随之变化，还要求具有足够的稳定性和可靠性。在进行架构设计时，需要注意架构的合理性、简洁性和可扩展性。根据数据挖掘、Web服务和相关结束，设计数据挖掘架构，见图1所示，Web服务的组合由Agent负责，待返回结果后，能够有效解决数据的分布性、可扩展性等，负责服务之间的通信，降低网络通信的负担，减少相应时间，实现挖掘算法库的动态管理。在挖掘平台的设计中，各种挖掘算法均采用采用Web服务封装，实现挖掘系统与算法的耦合。各个Agent模块之间相互独立。

架构逻辑层主要分为4层，数据存储层为最底层，数据处理层主要包括Web服务的架构和数据挖掘的是吸纳，在Agent环境中将XML文件转换，将查询结果再打包成XML文档，形成模式集合最后提供给客户信息，把访问层和逻辑层设计为数据访问的功能封装。客户端的设计主要包括胖客户端和瘦客户端，大部分的系统功能集中在胖客户端。典型的Agent结构应用到Web服务，其他的Agent搜寻和定位这些系统。移动Agent应用到Web数据挖掘中能够弥补很多的不足。

在Web挖掘架构设计中，独立出了搜索引擎，使得搜索引擎更加具有灵活性。传统的数据挖掘引擎主要包括算法调用模块和算法管理模块等，算法分布Agent子模块股则命令的传输，向UDDI请求，删除已有的挖掘算法等功能，UDDI服务器与Agent相互交换信息生成算法的WSDL文档，将信息保存到UDDI服务器上，完成任务。

4 Web挖掘原型系统的实现

在纺织业电子商务中采用Web挖掘技术能够及时发现顾客的爱好，提高网站设计的安全性、便利性，延长用户浏览的时间。

Web挖掘系统设计中，一般用户界面包括图形用户界面、Web界面等部分，图形用户界面和Web界面工作在命令界面之上，通过GUI提交数据，转化为DMQL语言的的形态，然后转换、挖掘数据处理，将各组件返回到客户端。在上文的分析中形成电子商务Web挖掘系统原型，能够满足纺织业电子商务平台的实时性要求，也满足了平台分布式数据挖掘的特点。

原型系统主要包括用户模块、个性化模块、购物模块以及商品模块等，用户模块是电子商务网站的入口，包括用户注册、用户信息查询等，只有注册并登陆网站的用户才能订购商品。商品模块是基础模块，主要为用户提供商品的分类以及显示等，为用户提供商品的查询功能，与个性化服务模块有一定的联系，供用户浏览选择。购物模块是电子商务核心的模块，主要实现订购流程、销售商品的状态管理流程等。

在原型系统实现中，客户端由Windows7，160G硬盘来进行设计，采用Jaya语言，在系统设计中采用逻辑、数据逻辑和业务逻辑向分离的模式，应用了基于组间的设计思想和MVC设计模型，构建可靠性的系统。JSP主要起到与用户交换的功能。

在设计中主要自上而下的设计思路，设计数据库系统表，在最上层的Web服务器中采用JSP描述用户的操作流程实现EJB的动作。电子商务平台随时都会增加交易信息，还会存在客户注册信息，在分析中建立了商品采购系统、库存管理系统等，主要包括客户信息表、库存信息表以及商品信息表等。订单信息表存储详细信息，与订单文件信息表相互联系，数据库在建立中的代码包括（部分）：create table if not exista t_user;create_date datetime;create table if not exists t_client。