电子商务信息检索论文

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楼主，给你范文：浅析阿里巴巴针对中国现代电子商务环境所采取的营销战略 营销策略1．宣传推广策略阿里巴巴的宣传和推广策略很值得学习的。网站是虚拟的，所以有必要进行网上和网下结合起来的宣传和推广，而这点很多的网站没有做好，阿里巴巴却作的很好。对于企业，阿里巴巴给企业进行网上贸易的培训和指导，提供一些的服务和指导，举办一些线下的展销会和采购会等等。对于论坛里的会员，阿里巴巴组织论坛里的会员进行网下交流，比如搞培训会，邀请论坛里的会员参加，加大会员之间的交流和真实感，培养了会员对网站，以及会员与会员之间的感情和忠实度。在网上和论坛里，阿里组织会员学习和交流，搞征文比赛和贸易讲座等。阿里巴巴不像别的网站一样实行代理制度，比如百度、雅虎、新浪等，阿里巴巴实行直销。这对于阿里巴巴来说比较容易管理和控制，对于会员的反馈也快，效率更高，直接给企业带来效益和帮助。假如是代理的话，可能对企业会员产生不利的因素，恶性的价格竞争，以及服务不到位等可能使整个交易受到影响。2. 加强诚信体系的建设 诚信通是阿里巴巴的一大特色招牌。目前中国电子商务发展的桎梏，仍然是诚信体系的不完善。要想带动整个互联网演进到“网商”时代，必须有完善的诚信体系护航。阿里巴巴对于“游戏规则”的强调是一贯的：从1999年刚成立之初便灌输“诚信”理念，2002年3月10日推出全球第一款交互式网上信用管理体系“诚信通”，2004年3月10日又基于“诚信通”基础上推出的“诚信通指数”，整体运作可以清晰地看到“诚信”的脉络。阿里巴巴建立诚信通的目的就是为了打造网上诚信的交易环境。诚信通的目标是高可信度、高成交率和高效服务。阿里巴巴邀请第三方权威机构来评估企业的资信实态，要求诚信通会员坦诚公开企业的真实信息，对诚信通会员提供各种交易的便利，使之独享全球220个国家和地区42万买家信息，帮助企业建立适合买家浏览的企业网站。在诚信通中，会员可以感受到最贴心服务。而与当前流行的“竞价排名”方式不同，诚信通的搜索结果的排名标准只有一条——“诚信通指数”。这是一套包含了诚信状况的综合评分系统，它将网商的诚信度等因素表现为具体分值，是网商之间互相了解和选择对方的一个重要标准。“诚信通指数”的重要信息基础之一是诚信通档案。在阿里巴巴构建的商务平台上，诚信通档案是其诚信通会员必填的基本信息，用来体现和展示会员的一些基本诚信情况，它由四个部分组成：A&V认证信息，阿里巴巴活动记录，会员评价，证书及荣誉。A&V认证，是指认证机构对“被认证公司是否合法存在”的认证以及“证申请人是否属于被认证公司”的查证。A&V认证信息包括公司注册名称、地址，申请人姓名、所在部门和职位，并同时需要出具相应的工商部门颁发的营业执照等。目前与阿里巴巴合作的第三方认证机构包括新华信商业信息咨询有限公司、上海杰胜商务咨询有限公司、亚洲澳美咨询有限公司、华夏企业信用咨询有限公司等。阿里巴巴活动记录，是指某一网商在经营过程中的信用表现，及其与阿里巴巴共同参与诚信体系建设的时间。时间愈久，愈能证明该网商的诚信度。会员评价，证书及荣誉反映了会员对企业不断进行的评价判断。企业做得好了，客户评价好，对其他客户的影响非常大。为避免企业会员之间的相互恶意攻击，阿里巴巴规定：一是只有诚信通会员才能拥有评价的权力；二是评论以后相互留档案，不可以匿名，必须公开，由此起到相互约束的作用。在实际应用中，诚信通已经开始显示强大的吸引力，据统计，阿里巴巴“诚信通”会员的成交率和反馈率是其免费会员的4~5倍。2003年，诚信通会员突破万名大关，2004年已经达到5万多个。3. 关键字竞价2005年3月10日上午10点10分，阿里巴巴正式开始搜索关键字竞价的运作，这也意味着在目前国内搜索竞价排名的竞争中，又多了一个强敌。业内人士表示，竞价排名目前已经成为国内搜索公司主要的利润来源，百度竞价排名收入占到其总收入的80%。2002年，雅虎的关键词搜索收入占整个广告收入的15%。有关数据表明，未来几年，国内竞价排名的增长率可以达到66%。2006年收费搜索的市场容量将是23亿元，搜索引擎已经被公认为是目前中小企业最佳有效的上网途径。当网民搜索“礼品”时，产生的大量搜索结果铺天盖地，而只有位居前列的才最能吸引网民注意，也最能带来潜在购买力。相对于通常搜索的竞价排名，阿里巴巴的竞价目标客户更明确，搜索用户的意向也更直接，直奔生意而去，这是众多商人趋之若鹜的原因。企业利用这一商机，通过竞价方式使自己的产品位居行业搜索结果的前列，从而成为最引人关注的明星，这一商业模式是网络“注意力经济”的最典型体现，而在阿里巴巴这种注意力更容易转换为经济效益，更能体现搜索的商业价值。例如昆山台顺机械厂2003年花费4万元做了很多的竞价排名，但通过诚信通所花费的2300元却带来了所有业务的42%。4. 人性化的服务网站看起来是虚拟的，但经营者对待网站的心态和服务却不能是虚拟的。经营者必须用全心的投入和真诚的服务回报客户，不然得到的只能是失败。阿里巴巴成功的因素很多，但是它的人性化服务却是很重要的一点。阿里巴巴有时将B2B解释为“Businessman to Businessmen（商人对商人）”，就是要强调充分考虑商人的需求，提供的人性化服务，使商人感觉到阿里巴巴网站是真实可靠的，是可以产生效益的。阿里巴巴的人性化服务渗透到网站的各个方面。从人性化的页面到人性化的论坛，从人性化的功能操作到人性化的线下和售后服务，为客户提供了一个方便温馨的网络环境。由于很多的企业是第一次进行网上交易，还不怎么了解和熟悉如何样进行网上商务和操作，所以阿里的人性化的指导服务显得格外重要，比如电话指导和网上和网下的贸易培训等。通过各种方式，使企业在网上取得很大的效益，也防止了一些企业因为不懂网络操作，没有取到效果而流失的情况。阿里巴巴的服务做的很细，全面、周到、热情。2003年11月阿里巴巴推出了为商人度身定做的免费商务即时通讯软件工具——贸易通。商务用户使用该工具可以选择语音通话或视频通话，实现随时联系、在线洽谈、客户管理、商机搜索、图文、网上开会等多种功能。贸易通还发布了自己的手机版本，主要用于Motorola A760、Motorola A768机型。图若9-5是贸易通版本的视频页面。由于贸易通商务性、实时性、便捷性和实用性的特点，自软件发布之日起，就受到了阿里巴巴会员及广大网商的高度青睐，2004年8月11日，贸易通的用户数突破了80万，其中活跃用户接近30万，其增长速度异常迅猛。阿里巴巴对待任何一个问题和缺点也不放过的，细心地发现它们并改正它们。由于阿里巴巴网站信息多，一些有用的信息很难一下子找到企业的，等到企业通过各种努力找到这些信息的时候，这些信息却已经过时了。阿里巴巴发现这一问题，就想办法改进信息检索和传送的方法。采用“推”的策略把信息及时送到企业手中，使信息具有了生命力。阿里巴巴把自己定位于一个企业和商人的电子商务网站，但在初期，阿里巴巴的资讯与其他一般的新闻类网站的资讯区别不明显。阿里巴巴调整了自己的策略，以商人的眼光和手法去采编的，重点突出商业性质的；并且针对实际情况和企业的需要进行分类，提供行业信息、公司信息、供应信息、求购信息、代理信息、加工信息、项目合作信息、商务服务信息等等，最大限度地满足了不同行业和企业的需要。5. 优秀的论坛在中国有许多优秀的网站，但是这些网站不一定有一个优秀的论坛，而阿里巴巴却有一些最优秀的论坛。论坛是一个会员与会员之间、会员与网站之间交流和学习的地方，也是会员结交朋友、寄托感情的地方。而对于阿里巴巴，论坛的作用远远不止这些。它已经成为网站聚集人气，并且留驻人气的地方。任何一个网站，假如缺少论坛的话，就显得缺少活力和生气，就会给人死气沉沉的感觉。所以要搞活一个网站，要宣传一个网站，论坛是绝对不可缺少的工具，并且需要管理好的。从论坛的模式和管理团队来看，阿里巴巴论坛的管理具有了很高的水平，它的会员数、帖子数、流量和质量都在全国居领先地位。它的论坛包括商人的学习和交流，也包括文学爱好者的狂热；一些重要信息的咨询区，则是企业家经常光顾的地方。很多的人都是通过论坛而了解了阿里巴巴，并且爱上了阿里巴巴的。经营这样一个论坛的是阿里巴巴的论坛管理团队，他们及时地收集会员的各种情况和心理状态，了解会员的需要，创造性地发表一些话题，充分调动会员的参与感，吸引会员参加。好的管理团队是并且尽力满足会员的各种需要，使会员来到这个论坛就感觉值得，感觉对自己有帮助，感觉自己学到了很多的知识等。好的管理团队可以把论坛的气氛做活跃，好的管理团队可以把论坛的会员留驻，可以吸引更多的会员参加。整个论坛管理有序，组织严密，没有出现一些很大的失误，也没有发生大的不愉快的事件，论坛和会员之间，网站和会员之间，会员和会员之间做到了良性的循环发展。 全力打造安全诚信的网上支付模式电子商务，首先应该是安全的电子商务，一个没有安全保障的电子商务环境，是无真正的诚信和信任可言的，而要解决安全问题，就必须先从交易环节入手，彻底解决支付问题。2005年2月2日，阿里巴巴公司在北京宣布全面升级网络交易支付工具——“支付宝”，同时正式上线。阿里巴巴表示，通过与工商银行、建设银行、农业银行和招商银行的联手，阿里巴巴将全力打造中国特有的网上支付模式，长期困扰中国电子商务发展的安全支付瓶颈，将获得实质性突破，中国电子商务将因此成为真正安全的电子商务，并进入突飞猛进的发展高峰。2005年6月底，中国互联网用户已经达到亿的庞大数量。但是，由于中国电子商务一直存在的信用、支付、物流三大瓶颈，从事电子商务的群体仅占上网用户的很小的比例。2002年，阿里巴巴创造性的推出“诚信通”产品并进行诚信社区的大力建设，对阿里巴巴网商和淘宝网商的认证环节投入巨大的精力，其目的就是建立诚信的网上大市场，让诚信的网商先富起来。经过两年的努力，“支付宝”已经同工商银行、建设银行、招商银行、农业银行达成战略合作关系，凭借2004年初投资3700万美元建设的电子商务软件研发中心的强大支持，“支付宝”目前已经完成功能的强大升级。不但可以满足淘宝网目前450万淘宝网商的使用支持，而且有能力将其拓展到阿里巴巴企业用户。图9-6为阿里巴巴支付宝的优势简要及交易流程。此外，阿里巴巴宣布“支付宝”将推出了“全额赔付”制度，对于使用“支付宝”而遭受损失的用户，支付宝将全部赔偿其损失。“你敢用，我就敢赔”，主动全额赔付以保障用户利益，目前在国内电子商务网站为首例。这一制度一方面显示了阿里巴巴解决电子商务支付问题的决心，以及对“支付宝”产品的绝对信心。在“支付宝”推出之后，阿里巴巴公司还将展开与全国范围内的公安网监部门的深度合作，相关机构正在酝酿成立之中，届时，困扰电子商务的诚信和支付瓶颈将得到最终的解决。 阿里巴巴对电子商务的启示1. 电子商务的中国模式2004年11月11日，国内第一家ISP公司赢海威被工商局注销，此时的它真正成了中国互联网经济的先烈。相比它的悲壮，时下的电子商务新贵们多少有些前人栽树后人乘凉的幸运。从1987年9月20日中国的第一封电子邮件越过长城飞出中国到1998年3月中国第一笔互联网网上交易成功，从1999年3月MY8848等商务网站的开通到2004年众多电子商务网站的盈利，电子商务在中国走过了从概念到应用的初级阶段。 应当说，阿里巴巴网站是众多盈利网站突出的代表。阿里巴巴成功的重要经验就是形成了贴近企业的中国模式。对于电子商务来说，无论是B2B、B2C还是C2C，都有一个与传统习惯融合的问题。从B2B角度来说，先进的电子商务技术必须与传统企业的业务流程相结合才能够取得大的发展。传统产业需要采用先进的信息技术来改善自己的经营流程，而电子商务网站则需要寻找适应传统企业运作的新的商务模式。阿里巴巴的模式是一个网上中介型企业间电子商务模式。由于它的存在，企业可以利用它（第三方）所提供的电子商务服务平台实现企业与客户或者供应商之间的交易。根据提供服务的层次不同，可以将网上中介型企业间电子商务区分为简单信息服务提供型和全方位服务提供型。前者一般主要是提供买卖双方的信息，通过中介服务买卖双方可以在全球范围内选择成交对象，选定交易对象后并不直接在网上交易，而是另外接触和签订合同。这种方式中介无法全面深入参与交易，提供的只是简单的信息服务。后者是指在网上不但提供信息服务，而且还提供全面配合交易的服务，如网上结算和配送服务等，这类站点要求中介机构对贸易特别熟悉。阿里巴巴选择了前者。这是因为，对于大多数中国企业来说，信息渠道并不畅通；而适应于虚拟市场的诚信体系并没有建立，网上交易存在心理的隔阂。在分析了中国企业情况的基础上，阿里巴巴选择了简单信息服务提供型的建设方向。这样做，一方面可以最大限度地满足中小企业的信息需求，另一方面，也避免了网站提供结算和配送的困难。而在收费模式上，阿里巴巴主要通过收取会员费获取收入。这种方式有利于网站对会员的服务支持，提高客户对网站的信任；也有利于会员与网站之间感情的沟通，最大限度的保留住客户。阿里巴巴没有实体产品，但它利用自己的供求信息平台，真正为企业提供了降低交易成本的方式，也就是说，阿里巴巴通过具有信誉的担保信息平台在整个社会的供应商与需求人之间架起了一个桥梁，降低了交易成本，扩大了交易规模。所以，阿里巴巴能够在虚拟市场中不断地发展壮大。2. 团队与价值观阿里巴巴非常重视团队建设。团队精神使这些网络年轻人有了共同的目标、共同的价值观和共同的使命。他们将自己的使命确定为“让天下没有难做的生意”，这一使命成为阿里巴巴一切工作开展的前提。他们所倡导的文化是一群平凡的人，团结起来做一件不平凡的事。你行、我行、他也行，但关键是团队。只有团队有了战斗力，个人的力量才能够得到最大的发挥。在阿里巴巴，最值钱的东西是价值观。他们共同的价值观就是群策群力、激情、创新、开放等。这些东西是阿里巴巴团队共同认可的。一个人只有在认同这些东西的前提下，才能够加入到公司的行列。在加入的过程中，不断地学习、接受培训和交流。在这个前提下，大家一起奋斗。阿里巴巴的高层领导坚持不懈地将公司的价值观化作整个企业的行动，作到众所瞩目，尽人皆知。通过塑造价值观，激发员工的激情和干劲；又通过具体细节的严格要求，向员工直接灌输价值观。而且，阿里巴巴将价值观作为考核一个员工的很重要的指标。考察制度的纵坐标是业绩，横坐标是价值观。按照阿里巴巴马云的话说，“只要不是价值观出问题，公司可以培训他，但是价值观不行，那是‘格杀勿论’，也可以说价值观是公司的‘高压线’，谁碰谁死！”正是企业价值观的建立与形成，使得阿里巴巴团队具有了强烈的创新精神和强大的战斗力。3. 合作精神阿里巴巴宣传和推广做到很好的地方就是两个字：合作！阿里巴巴的发展是离不开跟别人的合作，没有合作的话，阿里巴巴也许发展没有这么快的，阿里巴巴和企业之间的合作，阿里巴巴和政府之间的合作，阿里巴巴和采购商之间的合作，阿里巴巴和别个网站的合作，阿里巴巴和报纸以及一些媒体的合作等等，电子商务网站只有通过合作，才能取得发展和共赢的目的。比如阿里巴巴与工商银行、建设银行、农业银行和招商银行联手，推出网上安全支付保障系统———“支付宝”。“长期困扰中国电子商务发展的安全支付瓶颈，将获得实质性突破，中国电子商务将因此成为真正安全的电子商务。”其CEO马云如是说。4．阿里巴巴对电子商务发展方向的启示未来电子商务市场一定朝两个方向发展：一个是大型化，电子商务门户化发展，另外一个就是专业化和行业化发展。有实力的电子商务网站也许就是朝大型化和门户化发展的，比如阿里巴巴和慧聪网等明确向大型化和门户化发展，他们提供各个行业的各种信息。另外一种是实力稍逊的电子商务网站，向着专业化和行业化发展，比如中国广告网，中国服装网，中华服装网，中国家电网，中国钢材网，中国旅游网等。这些网站专门给某个行业的企业提供服务的，比较专业的，比较集中精力的信息和服务。这是两个截然不同的方向，各自有各自的特点和优势的。大型化的门户电子商务网站也许没有精力来提供某个行业专业的服务信息，而专业化行业电子商务网站也无法提供大型化门户电子商务网站的服务。他们之间是互补、互利、互助的，他们走的是差异化竞争和共存之路。参考资料1．阿里巴巴中文站点，互联网：．《世界计算机》：对阿里巴巴的分析以及未来电子商务市场预测，互联网：．支付宝，互联网：．阿里巴巴商业资讯：支付宝全面升级 全力打造中国特有网上支付模式，互联网：

没分，干嘛给你写

相对于手工检索，数据库大大方便，节省时间提高效率。（一）避免重复研究或走弯路 我们知道，科学技术的发展具有连续性和继承性，闭门造车只会重复别人的劳动或者走弯路。比如，我国某研究所用了约十年时间研制成功“以镁代银”新工艺，满怀信心地去申请专利，可是美国某公司早在20世纪20年代末就已经获得了这项工艺的专利，而该专利的说明书就收藏在当地的科技信息所[7]。科学研究最忌讳重复，因为这是不必要的浪费。在研究工作中，任何一个课题从选题、试验直到出成果，每一个环节都离不开信息。研究人员在选题开始就必须进行信息检索，了解别人在该项目上已经做了哪些工作，哪些工作目前正在做，谁在做，进展情况如何等。这样，用户就可以在他人研究的基础上进行再创造，从而避免重复研究，少走或不走弯路。 （二）节省研究人员的时间 科学技术的迅猛发展加速了信息的增长，加重了信息用户搜集信息的负担。许多研究人员在承接某个课题之后，也意识到应该查找资料，但是他们以为整天泡在图书馆“普查”一次信息就是信息检索，结果浪费了许多时间，而有价值的信息没有查到几篇，查全率非常低。信息检索是研究工作的基础和必要环节，成功的信息检索无疑会节省研究人员的大量时间，使其能用更多的时间和精力进行科学研究。 （三）是获取新知识的捷径 在改革开放的今天，传统教育培养的知识型人才已满足不了改革环境下市场经济的需求，新形势要求培养的是能力型和创造型人才，具备这些能力的人才首先需要具备自学能力和独立的研究能力。大学生在校期间，已经掌握了一定的基础知识和专业知识。但是，“授之以鱼”只能让其享用一时。如果掌握了信息检索的方法便可以无师自通，找到一条吸收和利用大量新知识的捷径，把大家引导到更广阔的知识领域中去，对未知世界进行探索。是谓“教人以渔”，才能终身受用无穷。 德国柏林图书馆门前有这样一段话：“这里是知识的宝库，你若掌握了它的钥匙，这里的全部知识都是属于你的。”这里所说的“钥匙”即是指信息检索的方法。

Web数据挖掘技术探析论文

在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

引言

当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

计算机web数据挖掘概述

1.计算机web数据挖掘的由来

计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

2.计算机Web数据挖掘含义及特征

(1)Web数据挖掘的含义

Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。

(2)Web数据挖掘的特点

计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

(3)计算机web数据挖掘技术的类别

web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。

计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。

(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：

一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。

三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。

四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。

结语

本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。

摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

关键词： 电子商务；数据挖掘；应用

1概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2数据挖掘技术概述

数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3Web数据挖掘特点

Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。

3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1）电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2）电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。

3）电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。

4）电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。

5）电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

5结语

随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

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电子商务最早产生于20世纪60年代，大规模发展于20世纪90年代，其产生和发展的重要条件主要有以下几个方面。 1．经济全球化的发展 经济全球化是指世界各国的经济在生产、分配、消费各个领域发生的一体化趋势。经济全球化促进了跨国公司的发展，使国际范围内的商务活动变得频繁，而且使国际贸易成为了各国经济发展的重要组成部分。经济全球化促使人们寻找合适的方式来满足这种商务活动，电子商务由此应运而生，并以其独特的优势成为这场革命中的重要力量，在国际商务活动中扮演着越来越重要的角色。 2．计算机和网络技术的发展、普及和广泛应用近30年来，计算机的运行速度越来越快，处理能力越来越强，价格越来越低，应用越来越广泛，这为电子商务的应用提供了基础。由于国际互联网逐渐成为全球通信与交易的媒体，全球上网用户呈级数增长趋势，快捷、安全、低成本的特点为电子商务的发展提供了应用条件。 3．信用卡和电子金融的普及应用 信用卡以其方便、快捷、安全等优点而成为人们消费支付的重要手段，并由此形成了完善的全球性信用卡计算机网络支付与结算系统，使“一卡在手，走遍全球”成为可能，同时也成为电子商务中网上支付的重要手段。各大银行也都看到了电子商务的发展前景，纷纷推出了支持在线交易的电子金融服务，在安全技术的保障下，电子银行的发展解决了商务活动中的支付问题，成为促进电子商务发展的强大动力。 4．电子安全交易协议的制定和安全技术的发展 1997年5月31日，由美国VISA和Mastercard国际组织等联合指定的电子安全交易协议（Secure Electronic Transfer Protocol，SET）出台，该协议得到了大多数厂商的认可和支持，为在网络上进行电子商务活动提供了一个关键的安全环境。计算机和网络安全技术的发展为电子商务的开展提供了技术和安全保障，这些技术包括HTML、XML、数据库技术、动态网页技术、SSL协议、SET协议、加密技术、防火墙技术和数字签名技术等。 5．政府的支持与推动 自1997年欧盟发布了欧洲电子商务协议，美国随后发布《全球电子商务纲要》以后，电子商务受到了世界各国政府的重视，许多国家的政府开始尝试“网上采购”，这为电子商务的发展提供了有力的支持。同时，各国政府都非常重视电子商务的发展，为电子商务的发展提供良好的生存环境，同时为电子商务制定法律规范和技术标准，这就保障了电子商务的合法进行和长远发展 数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（. Bachman,, ），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。数据库发展简史1. 数据管理的诞生数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1 9 5 1 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc.）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机地存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。数据库系统的萌芽出现于60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要。能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS 软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。最早出现的是网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发成功的IDS（Integrated DataStore）。1961年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也是第一个数据库管理系统—— 集成数据存储（Integrated DataStore IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征。但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码来生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统。并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60 年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有3 0 年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。1973 年Cullinane 公司（也就是后来的C u l l i n e t 软件公司），开始出售Goodrich 公司的IDMS 改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。2. 关系数据库的由来网状数据库和层次数据库已经很好1951：Univac I 系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储管理·开发故事数据库发展史程序员 47地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。1970 年，IBM 的研究员博士在刊物Communication of the ACM上发表了一篇名为“A Relational Modelof Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。尽管之前在1968年Childs 已经提出了面向集合的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型，用来实现DBMS是不现实的，尤其担心关系数据库的性能难以接受，更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。为了促进对问题的理解，1974年ACM牵头组织了一次研讨会，会上开展了一场分别以Codd 和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。这次著名的辩论推动了关系数据库的发展，使其最终成为现代数据库产品的主流。1970 年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的DBMS。然而IBM 对IMS 的承诺阻止了System R的投产，一直到1980 年System R 才作为一个产品正式推向市场。IBM 产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉、重视质量、尽量减少故障；IBM 的官僚体系庞大；IBM 内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker 和EugeneWong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres 公司以及硅谷的其他厂商所商品化。后来，System R和Ingres 系统双双获得ACM的1988 年“软件系统奖”。1976 年霍尼韦尔公司（Honeywell）开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Dat a Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM 公司的DB2、微软公司的MS SQLServer 以及Informix、ADABASD 等等。3. 结构化查询语言 (SQL)1974 年，IBM 的Ray Boyce 和DonChamberlin 将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来，里程碑式地提出了S Q L（Structured Query Language）语言。SQL语言的功能包括查询、操纵、定义和控制，是一个综合的、通用的关系数据库语言，同时又是一种高度非过程化的语言，只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。SQL集成实现了数据库生命周期中的全部操作。SQL提供了与关系数据库进行交互的方法，它可以与标准的编程语言一起工作。自产生之日起，SQL语言便成了检验关系数据库的试金石，而SQL语言标准的每一次变更都指导着关系数据库产品的发展方向。然而，直到二十世纪七十年代中期，关系理论才通过SQL在商业数据库Oracle和DB2中使用。1986年，ANSI把SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准1969：Edgar F. Codd发明了关系数据库数据库发展史1976年IBM 发表了一篇里程碑的论文“R系统:数据库关系理论”，介绍了关系数据库理论和查询语言SQL。Oracle的创始人Ellison非常仔细地阅读了这篇文章，被其内容震惊，这是第一次有人用全面一致的方案管理数据信息。作者十年前就发表了关系数据库理论，并在IBM 研究机构开发原型，这个项目就是R系统，存取数据表的语言就是SQL。Ellison看完后，敏锐意识到在这个研究基础上可以开发商用软件系统。而当时大多数人认为关系数据库不会有商业价值。Ellison认为这是他们的机会:他们决定开发通用商用数据库系统Oracle，这个名字来源于他们曾给中央情报局做过的项目名。几个月后，他们就开发了Oracle 。但这只不过是个玩具，除了完成简单关系查询不能做任何事情，他们花相当长的时间才使Oracle变得可用，维持公司运转主要靠承接一些数据库管理项目和做顾问咨询工作。而IBM却没有计划开发，为什么蓝色巨人放弃了这个价值上百亿的产品，原因有很多：IBM的研究人员大多是学术出身，他们最感兴趣的是理论，而非推向市场的产品，从学术上看，研究成果应公开，发表论文和演讲能使他们成名，为什么不呢？还有一个很主要的原因就是IBM 当时有一个销售得还不错的层次数据库产品IMS。直到1985年I B M 才发布了关系数据库D B 2 ,Ellision那时已经成了千万富翁。Ellison曾将IBM 选择Microsoft 的MS-DOS作为IBM-PC机的操作系统比为：“世界企业经营历史上最严重的错误，价值超过了上千亿美元。”IBM 发表R系统论文，而且没有很快推出关系数据库产品的错误可能仅仅次之。Oracle 的市值在1996年就达到了280亿美元。Oracle 的由来48 程序员文本。目前SQL标准有3个版本。基本SQL定义是ANSIX3135-89，“DatabaseLan guage —— SQ L w it h I nt e gri t yEnhancement”[ANS89]，一般叫做SQL-89。SQL-89 定义了模式定义、数据操作和事务处理。S Q L - 8 9 和随后的ANSIX3168-1989，“Database Language——Embedded SQL”构成了第一代SQL标准。ANSIX3135-1992[ANS92]描述了一种增强功能的SQL，现在叫做SQL-92标准。SQL-92 包括模式操作，动态创建和SQL语句动态执行、网络环境支持等增强特性。在完成SQL-92标准后，ANSI和ISO即开始合作开发SQL3标准。SQL3的主要特点在于抽象数据类型的支持，为新一代对象关系数据库提供了标准。4. 面向对象数据库随着信息技术和市场的发展，人们发现关系型数据库系统虽然技术很成熟，但其局限性也是显而易见的：它能很好地处理所谓的“表格型数据”，却对越来越多复杂类型的数据无能为力。九十年代以后，技术界一直在研究和寻求新型数据库系统。但什么是新型数据库系统的发展方向，产业界一度相当困惑。受当时技术风潮的影响，在相当一段时间内，人们把大量的精力花在研究“面向对象的数据库系统（O b j e c t - O r i e n t e dDatabase）”或简称“OO数据库系统”。值得一提的是，美国Stonebraker教授提出的面向对象的关系型数据库理论曾一度受到产业界的青睐。而Stonebraker本人也在当时被Informix花大价钱聘为技术总负责人。然而，数年的发展表明，面向对象的关系型数据库系统产品的市场发展情况并不理想。理论上的完美性并没有带来市场的热烈反应。不成功的主要原因在于，这种数据库产品的主要设计思想是企图用新型数据库系统来取代现有的数据库系统。这对许多已经运用数据库系统并积累了大量工作数据的客户，尤其是大客户来说，无法承受新旧数据间的转换而带来的巨大工作量及巨额开支。另外， 面向对象的关系型数据库系统使查询语言变得极其复杂，从而使得无论是数据库的开发商家还是应用客户都视其复杂的应用技术为畏途。5. 数据管理的变革二十世纪六十年代后期出现了一种新型数据库软件：决定支持系统（DSS），其目的是让管理者在决策过程中更有效地利用数据信息。于是在1970 年，第一个联机分析处理工具—— Express 诞生了。其他决策支持系统紧随其后，许多是由公司的IT 部门开发出来的。1 9 8 5 年，第一个商务智能系统（business intelligence）由Metaphor计算机系统有限公司为Procter & Gamble公司开发出来，主要用来连接销售信息和零售的扫描仪数据。同年， Pilot软件公司开始出售第一个商用客户/ 服务器执行信息系统—— Command Center。同样在这年，加州大学伯克利分校Ingres 项目演变成Postgres，其目标是开发出一个面向对象的数据库。此后一年，Graphael公司开发了第一个商用的对象数据库系统—— Gbase。1988 年，IBM 公司的研究者BarryDevlin和Paul Murphy发明了一个新的术语——信息仓库，之后，IT厂商开始构建实验性的数据仓库。1991年，出版了一本《如何构建数据仓库》的书，使得数据仓库真正开始应用,因此Inmon 也被尊称为“数据仓库之父”。二十世纪九十年代，随着客户/ 服务器计算模式和企业软件包的广泛采用，数据管理的变革基本完成。数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户需要的各种数据管理的方式。Internet的异军突起以及XML语言的出现，给数据库系统的发展开辟了一片新天地。数据库未来发展趋势随着信息管理内容的不断扩展，出现了丰富多样的数据模型（层次模型，网状模型，关系模型，面向对象模型，半结构化模型等），新技术也层出不穷（数据流，Web数据管理，数据挖掘等）。目前每隔几年，国际上一些资深的数据库专家就会聚集一堂，探讨数据库研究现状，存在的问题和未来需要关注的新技术焦点。过去已有的几个类似报告包括：1989 年Future Directions inDBMS Research-The Laguna BeachParticipants ，1990 年DatabaseS y s t e m s : A c h i e v e m e n t s a n dOpportunities ，1995 年的Database1991：. Inmon 发表了《构建数据仓库》数据库发展大事记1951：Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。1956：IBM公司在其Model 305 RAMAC中第一次引入了磁盘驱动器1961：通用电气(GE)公司的CharlesBachman开发了第一个数据库管理系统—— IDS1969：. Codd发明了关系数据库。1973：John 领导Cullinane公司开发了 IDMS ——一个针对IBM 主机的基于网络模型的数据库。1976：Honeywell 公司推出了MulticsRelational Data Store ——第一个商用关系数据库产品。1979：Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。1983：IBM 推出了DB2 数据库产品。1985：为Procter & Gamble 系统设计的第一个商务智能系统产生。1991：发表了《构建数据仓库》。管理·开发故事程序员 49Research; Achievements and Opportunitiesinto the 21st Century，1996年Strategic Directions in DatabaseSystems-Breaking Out of the Box 和1998 年的The Asilomar Report onDatabase Research。2003 年的聚会于5月初在Lowell Mass举行，共25位资深数据库学者参加，集中讨论了信息存储、组织、管理和访问等问题。信息的本质和来源在不断变化，Internet、Web、自然科学、电子商务是信息和信息处理的巨大源泉。而廉价的微型传感器技术使得大部分物体可以实时汇报他们的位置和状态。这类信息能支持对移动对象的状态和位置的监视应用。传感信息的处理将会引发许多新环境下极有趣味的数据库问题。而在应用领域，Internet是目前主要的驱动力，特别是在支持“跨企业”的应用上。历史上，应用都是企业内部的，可以在一个行政领域内进行完善的指定和优化。但现在，大部分企业感兴趣的是如何与供应商、客户进行更密切的交流以便共享信息，以便提供更好的客户支持。这类应用需要安全和信息集成的有力工具。由此产生了数据库相关的新问题。另一个重要应用领域是自然科学，特别是物理科学、生物科学、保健科学和工程领域。这些领域产生了大量复杂的数据集，需要比现有的数据库产品更高级的数据库支持。这些领域同样也需要信息集成机制的支持。除此之外，还需要对数据分析器产生的数据管道的管理，需要对有序数据的存储和查询（如:时间序列、图像分析、网格计算和地理信息），需要世界范围内数据网格的集成。除了在信息管理领域的这些挑战外，在传统的DBMS 上，诸如数据模型、访问方法、查询处理代数、并发控制、恢复、查询语言和DBMS的用户界面等也面临着巨大的变化。这些问题过去已经得到充分的研究，但是技术的发展不断改变其应用规则。比如说，磁盘和RAM容量的不断变大，存储每个比特数据的花费不断降低。虽然访问次数和带宽也在不断提高，但是他们不像前者发展得那样快，不断变化的比率要求重新评估存储管理和查询处理代数。除此之外，处理器高速缓存的规模和层次的提高，要求DBMS 算法能够适应cache大小的变化。上述只是由于技术改变而对原有算法重新评价的两个例子。另一个推动数据库研究发展的动力是相关技术的成熟。如过去几十年里，数据挖掘技术已成为数据库系统重要的组成部分。Web搜索引擎导致了信息检索的商品化，并和传统的数据库查询技术集成。许多人工智能领域的研究成果也和数据库技术融合起来，这些新组件使得我们处理语音、自然语言、进行不确定性推理和机器学习等。整体上，这些都要求一个与我们现在完全不同的信息管理架构，并重新考虑信息存储、组织、管理和访问等方面的问题。近40年中，数据库研究工作集中在数据库管理系统开发的核心领域上，而数据管理的研究范畴远比这宽的多。如果忽视一些新的应用领域面临的数据管理问题，就会使数据库研究局限于传统的数据管理应用上而失去活力。在众多新技术应用中，对数据库研究最具影响力，推动数据库研究进入新纪元的无疑将是I n t e r n e t 的发展。Internet从深度和广度两方面对数据库技术提出了挑战。从深度上讲，Internet环境中，一些数据管理的基本假设不再成立，需要重新考虑在新情况下对传统数据库技术的改进。从广度上讲，新问题的出现需要开拓思路，寻求创新性的技术突破。