煤炭交易電子商務的概念與特性論文
引言
近幾年來，跟著計算機網絡如internet以及現代物流系統的迅猛發展，現代電子商務患上到了蓬勃發展。煤炭電子商務是基于internet的1種新的商業模式，其光鮮的特征就是商務流動在internet上以數字化、電子化方式進行交易。不管是企業與消費者之間的電子商務（B二C），或者是企業與企業之間的電子商務（B二B），仍是消費者與消費者之間的電子商務（C二C）類型，在電子商務流動中都會發生大量的交易記錄日志以及處理信息數據。這些信息是網絡交易實時發生的，在這些信息中的公司以及顧客的數據被認為是1種戰略資源，在現今劇烈的商業競爭中，掏出暗藏在這些信息中的有用知識顯患上很首要，需要對于這些信息進行數據轉換、分析、篩選、收拾，進行有效的組織以及應用，從中尋覓真正有價值的數據。基于這類請求，采取計算機的法子結合數據發掘技術，廣泛地在電子商務中利用。
一煤炭交易電子商務的概念與特性
煤炭交易電子商務（ElectronicCo妹妹erce），是應用計算機技術、計算機互聯網技術以及通訊技術，實現在煤炭交易的流動進程中的電子化、數字化以及網絡化。在現今商業流動全世界化的趨勢下，電子商務是采取internet開放、便捷的網絡環境，基于Server/Brower的利用模式，買方以及賣方在網長進行各種交易流動。電子商務實現了煤炭交易的企業或者客戶之間的網上交易和與這些相干聯的綜合服務流動，是一種新型的商業運營模式。計算機及網絡最多見的利用之1就是數據處理。在數據處理進程中，1般都是面向瓜葛數據庫或者者是數據倉庫，請求被處理的數據擁有規范的數據結構，也即是結構化的數據。現代電子商務進程中發生的數據是以及傳統數據有所區分的。煤炭交易電子商務中發生的是基于計算機以及internet的Web數據，其擁有光鮮的數據新特性。
（一）數據的動態性。在煤炭交易電子商務的運行中，數據隨時處于更新的狀況中，數據的增長也極快，并且數據其實不是顯明表示，而是暗藏在商務進程的信息中，有暗藏性、未知性、潛伏性的特性，需要提取以及提煉。數據的提守信息源來自于商務流動的網上交易的處理進程，數量巨大，散布廣泛，結構異樣，無固定模式。在進行網上電子商務時，會發生大量的網頁走訪信息、網頁鏈接信息。這些信息互相關聯、不斷變化，發生的數據都是動態的，無比態非結構化的。
（二）數據的海量性。煤炭交易電子商務中發生的數據量也異于傳統。前面已經分析了電子商務發生的數據是暗藏在各種商務交易進程或者是用戶的走訪頁面信息中。對于于業務較好的一個電子商務網站來講，每一天被走訪的Web頁面數是很大的，走訪了Web頁面就會發生Web日志，其數量也是巨大的。它們的數量級已經到達GB/h。
（三）數據的直接性。煤炭交易電子商務中發生的數據1般都是在Web頁面或者Web日志中直接提取，沒有歷史參考，不用參照歷史數據，直接獲取，直接處理。
二煤炭交易電子商務中數據發掘的概念與數據類型
數據發掘（DataMining），就是指從存儲在數據庫、數據倉庫和其它信息庫中的大量信息或者數據中提取有效的、有用的、可理解的模式的進程。在人工智能領域，人們通常又將數據發掘稱為數據庫中的知識發現（KDD），還有人認為數據發掘就是數據庫中知識發現進程的基本步驟。在數據庫知識發現進程1般閱歷數據籌備、數據發掘、結果表達以及解釋三個階段。數據發掘能夠以及用戶或者知識庫進行交互。在煤炭交易電子商務中的數據發掘是指1種透過數理模式法子來分析企業Web網頁以及Web日志中貯存的大量商業客戶以及用戶顧客的走訪資料，以判別不同的企業客戶、顧客或者市場劃分，分析出用戶、顧客或者企業客戶喜好以及行動的法子。數據發掘分為直接數據發掘以及間接數據發掘二大類，有分類、估量、預測、相干性分組或者關聯規則、聚類、描寫以及可視化、繁雜數據類型發掘等七種分析法子。在電子商務的實際運用進程中，依據用戶走訪以及顧客或者企業走訪發生的信息進行數據提取，大致可以分為三種數據發掘的數據類型，即便用記錄數據、內容數據以及結構數據類型。在對于電子商務網站中的Web走訪頁面或者Web日志進行企業信息、顧客信息、走訪用戶信息進行數據發掘時，鉆研成果能很簡單地轉化。比如有目的的促銷，依據網站上的廣告效果的統計數據進行廣告設計宣揚策略的扭轉。在電子商務中，運用了數據發掘技術，1些報表的收拾以及制作可以自動發生，比如客戶對于電子郵件或者者Web方式的問卷調查的結果反饋均可以在很短期內患上到。在煤炭交易電子商務運用的Web技術中，依據進行數據發掘的不同對于象，咱們能夠將基于Web的數據發掘技術分為：使用日志或者走訪記錄的數據發掘模式、內容數據發掘模式、結構數據發掘模式。
（一）使用日志或者走訪記錄的數據發掘模式。電子商務中在Web的運用中發生的Web日志或者Web走訪記錄的發掘數據對于象是用戶以及internet進行交互作用進程中的數據。這些數據主要是電子商務客戶或者走訪用戶在對于Web進行了走訪時在Web日志里的信息，包含某些用戶以及網絡交互的信息。比如電子商務用戶走訪Web的日期及時間、電子商務用戶走訪的服務器IP地址以及走訪用戶的IP地址、走訪Web所運用的模式以及法子、Web走訪所要求的URL資源、走訪申請的服務器的響應狀況等等。在對于電子商務的Web系統日志以及走訪記錄信息，和走訪客戶或者用戶的Web注冊信息進行數據發掘時，但愿從中發現有用的知識以及信息內容，能夠去改善Web站點的機能，能夠減緩Web網絡的響應能力，能夠提取大量的電子商務中采購或者交易進程的細節信息，為系統地更進1步深刻的數據分析提供了基礎。
（二）內容數據發掘模式。基于Web的內容數據發掘模式，是指從Web記錄的日志以及使用記錄信息中去提取暗藏的、有價值的信息或者知識的進程。這類方式的數據既可以是文本型的數據，也能夠是圖象數據、音頻和視頻等多媒體數據。基于Web的內容數據發掘模式對于Web頁面的內容信息進行數據發掘，即對于Web頁面中的文本、圖象、音頻、視頻等多媒體信息進行提取發掘，深刻對于Web頁面內容進行分類及聚類規則的挖掘。基于Web的內容數據發掘模式能將非結構化或者半結構化的信息構建成結構化或者類結構化的數據，在對于數據進行深刻分析時就能運用以及規范標準化的數據庫查詢技術以及發掘技術操作。基于Web的內容數據發掘模式能實時地自動地從在線的Web網站或者網絡服務器數據庫去搜尋、提取相干信息數據，然落后行分析，發掘出信息中暗藏的所需數據。數據發掘技術的運器具有很強的針對于性、實效性以及全面性。
（三）結構數據發掘模式。結構數據發掘模式，就是發掘在電子商務中Web走訪進程潛伏的Web頁面鏈接結構模式。在對于電子商務中的Web體系進行數據發掘時，有效的信息及知識不僅包括在Web頁面內容里，還暗藏在Web頁面的結構當中。結構數據發掘模式的工作主要就是面對于Web頁面的超鏈接結構。在這些超鏈接結構中可以發掘出超鏈的拓撲結構、網頁分類、網頁的結構，分析取得Web網頁關聯度的信息。
三煤炭交易電子商務中數據發掘技術的利用
近一0年來，電子商務的利用范圍愈來愈大。良多企業都基于internet進行電子商務處理。針對于電子商務流動進程中對于基于Web的信息數據進行發掘鉆研，是1種首要的獲取有效信息以及知識的方式。數據發掘技術利用在電子商務流動中主要是發掘提取Web日志信息以及Web走訪數據。數據發掘在電子商務的利用實現進程大致分為四個步驟：數據搜集、數據預處理、模型評估、解釋模型患上出結論。
（一）數據搜集。就是數據是怎么發生以及搜集。有二種可能：①數據的發生是在人為節制之下；②主要指的是數據隨機發生，在數據發掘的利用中都能夠被采取。基于Web的電子商務以及處理是散布式的，所以從電子商務中數據搜集的數據也是散布式的。數據搜集完成落后行取樣的散布完整未知。
（二）數據預處理。數據的搜集一般為從數據庫、數據倉庫進行。通過數據預處理，讓數據規范化，使發掘分析進程能更為有效。數據預處理通常包含二個較常見的任務：①異樣點的檢測以及去除了，也即對于信息數據進行判別分析，將Web日志中與數據發掘以及數據分析關聯不大的數據排除了；②比例縮放、編碼以及選擇特征。Web日志文件記錄了用戶IP地址信息，需要采取Cookie技術以及啟迪規則來確認Web日志中是不是有首要的頁面走訪記錄被遺漏。
（三）模型評估。選擇恰當的數據發掘技術并實現是這個步驟的主要任務。搜集的數據經由預處理，然后在此基礎上利用各種算法以及功能分析進行數據發掘，發掘出有效的知識模式以及規則。在電子商務流動中進行數據發掘，能夠利用的Web日志文件分析以及Web走訪用戶的行動模式的數據發掘法子有：分類及預測、統計分析、異點檢測、聚類分析等。（四）解釋模型患上出結論。針對于企業電子商務的數據發掘的目的是想依據發掘后的數據分析來匡助企業的決策。通過數據發掘技術分析患上到用戶走訪模式以及規則，依據患上到的知識（規則、模式）樹立數據模型，然落后1步在已經患上知識基礎上對于數據發掘進程進行調劑，完美新的數據模型，以期能夠從發掘出的數據分析結果中患上到有用信息，做出相應決策。
四結語
現代電子商務中的數據發掘技術的利用愈來愈廣泛，也引發了人們的關注。文中闡述了煤炭交易電子商務以及數據發掘的概念，探討了煤炭交易中電子商務利用數據發掘技術的模式以及法子。電子商務是現代新型的商業模式，通過數據發掘技術提取有用有效的數據，構成知識，提高企業決策能力。跟著internet技術的不斷發展，基于電子商務的數據發掘會利用更加廣泛。
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