web数据挖掘在电子商务中的应用研究
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用Web数据挖掘技术是指通过对Web数据进行分析和挖掘，从中发现有价值的信息和知识的一种技术。
在电子商务中，Web数据挖掘技术可以广泛地应用，从而帮助企业更好地了解消费者需求、优化产品策略、提高营销效果和增强竞争力。
本文将浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
1. 消费者分析Web数据挖掘技术可以对消费者从网站访问行为、搜索行为等方面进行分析，了解消费者喜好、偏好、购买行为和消费心理等信息。
通过数据挖掘技术，电子商务企业可以得到消费群体的年龄段、性别、地域、收入水平等基本信息，得出消费者的购买习惯、兴趣、行为特征等，以此为依据制定有针对性的营销策略。
2. 产品策略优化Web数据挖掘可以从大量的商品数据中分析产品的销量、评论、评价、退换货率等信息，进而对产品的上架、下架等策略进行优化。
如若一个商品上架后销量颇高，Web数据挖掘可以分析消费者的购买特点，这样企业就能够根据消费者的需求，推出更多满足消费者需求的新商品，这样就提高了企业的产品策略水平。
3. 营销效果分析电子商务企业通过Web数据挖掘技术可以对广告点击率、付费转化率等信息进行数据分析。
通过数据分析可以了解到广告吸引力的分布展现情况、广告的发布时间、页面的设计布局等是否有助于影响消费者的购买行为。
分析营销效果，企业可以及时调整营销策略，巩固市场份额。
4. 竞争对手分析电子商务企业利用Web数据挖掘技术，可以对竞争对手的商品、营销、营销效果等方面进行分析。
企业可以了解竞争对手的上架产品、促销方式、广告投入等，从而更好地了解市场需求，提高市场竞争力。
Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究
Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究简介Web数据挖掘是一种利用计算机技术从Web中提取、整理和分析信息的方法。
随着电子商务的快速发展，Web数据挖掘在电子商务中的应用也日益重要。
本文将介绍Web数据挖掘的基本概念、技术方法以及其在电子商务中的应用研究。
什么是Web数据挖掘Web数据挖掘是指通过自动或半自动的方法从Web中收集、整理和分析数据，以提取有用的信息和知识的过程。
Web数据挖掘技术主要包括Web爬虫、数据清洗、数据集成、数据分析和数据可视化等步骤。
通过挖掘Web数据，可以发现隐藏在海量数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
Web数据挖掘的技术方法Web爬虫Web爬虫是Web数据挖掘的第一步，它能够自动化地从Web上收集数据。
Web爬虫通过模拟浏览器行为，访问Web页面并提取页面中的信息。
常见的Web 爬虫技术包括基于规则的爬虫、基于URL种子的爬虫和基于机器学习的爬虫等。
数据清洗由于Web数据的来源多样，质量和结构各异，数据清洗是Web数据挖掘的关键步骤之一。
数据清洗可以包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值和标准化数据等操作。
数据清洗能够提高数据的准确性和一致性，为后续的数据分析做好准备。
数据集成Web数据通常分布在不同的网站和页面中，数据集成是将来自不同源头的数据整合到一个统一的数据集中的过程。
数据集成的挑战在于处理不同数据格式和不同数据结构的数据，常见的数据集成方法包括基于规则的数据集成、基于机器学习的数据集成和基于本体的数据集成等。
数据分析数据分析是Web数据挖掘的核心环节，它通过统计分析、数据建模和机器学习等方法，从大量的数据中挖掘出有用的信息。
数据分析可以帮助发现数据背后的规律和趋势，预测未来的发展趋势，为决策提供参考。
数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像、地图等形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助用户快速了解数据的关系和趋势，从而更好地进行决策。
Web数据挖掘在电子商务中的应用研究数据挖掘在电子商务中的应用案例
Web数据挖掘在电子商务中的应用研究数据挖掘在电子商务中的应用案例摘要：随着计算机技术的发展，尤其是因特网的迅速发展，使得网络信息、数据越来越多，其中有对我们有用的，也有对我们没有用的，这就要求有一种方法能够将这些数据进行处理，以满足我们的需要，这个过程就是数据挖掘，尤其是海量的web数据中存在着大量的商务信息，可见web数据挖掘的重要性。
本文主要分析了目前电子商务中的web数据的挖掘方法和应用。
关键词：电子商务据挖掘应用研究一、电子商务的概念二、Web挖掘的概念Web挖掘就是从Web文档和Web活动中发现、抽取潜在的有用模式和隐藏的信息。
具体来说它是以挖掘有用信息为目标，以数据挖掘、文档挖掘、多媒体挖掘为基础，并综合运用计算机网络、数据库与数据仓库、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等技术和传统的数据挖掘有机结合的一门学科。
与传统的数据和数据仓库相比，Web上的信息是非结构化或半结构化的，并且容易造成混淆；从数据库研究的角度出发，Web网站的信息也可以看作是一个更大的、复杂程度更高的数据库。
三、Web挖掘的分类(一)Web内容挖掘Web内容挖掘(WebContentMining)是从电子商务网站的页面和后台交易数据库进行挖掘，即从Web文档的内容及其描述信息中提取潜在、有价值的知识或模式的过程。
Web内容挖掘可分为文本挖掘(包括Te某t、Html等格式)和多媒体挖掘(包括图像、音频、视频等类型)。
文本挖掘是对Web文档的总结、分类、聚类、关联分析等。
多媒体挖掘主要是通过对Web上的音频、视频数据和图像进行预处理，应用存储和搜索技术与标准的数据挖掘方法集成进行发掘的过程，常采用的方法是关联规则法和特征提取法。
wcb内容挖掘的重点是页面的分类和聚类，应用领域主要是个性化Web信息检索。
(二)Web结构挖掘web结构挖掘(WebSt某uctureMining)是对Web页的组织结构和超链接关系进行挖掘，从人为的链接关系中获得有价值的信息。
Web数据挖掘在电子商务中的应用研究
1.Web 数据挖掘简介
当今Web 上存在着大量的数据， 获取有用信息成为人们关注的 焦点。 但Web 是无结构的、 动态的， 页面极其复杂。 Web 这样就使得人 们从成千上万的 Web 站点中找到有用的数据变得比较困难。 于是， 人 们就越来越关注如何开发和利用 Web 上的数据资源。 Web 数据挖掘就是解决上述问题的一个途径。当数据挖掘技术
的市场策略。
3.2 提供优质个性化服务:对客户来说， 传统客户与销售商之问的 空间距离在电子商务中己经不存在了。在网上， 每一个销售商对于客 户来说都是一样的， 那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的 时间， 对销售商来说将是一个挑战。 为了达到这一目的， 就应该了解客 户的浏览行为， 知道客户的兴趣及需求所在， 动态地调整 Web 页面， 以满足客户的需要。通过对客户访问信息的挖掘， 就能知道客户的浏 览行为， 从而了解客户的兴趣及需求。
数据挖掘技术在电子商务中的应用研究
数据挖掘技术在电子商务中的应用研究在当今数字化的时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务平台上数据量的爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了企业和研究者们关注的焦点。
数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，包括客户关系管理、市场预测、个性化推荐等方面，并分析其带来的优势和面临的挑战。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中，通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。
它综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识，能够发现数据中的潜在模式、关联和趋势。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。
二、数据挖掘技术在电子商务中的应用1、客户关系管理客户是电子商务企业的核心资产，了解客户的需求和行为对于提高客户满意度和忠诚度至关重要。
通过数据挖掘，可以对客户的购买历史、浏览记录、评价等数据进行分析，从而实现客户细分。
将客户分为不同的群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等，并针对不同群体制定个性化的营销策略。
此外，还可以预测客户的购买意向，及时进行客户关怀和推荐，提高客户的复购率。
2、市场预测准确的市场预测对于电子商务企业的库存管理、生产计划和营销决策具有重要意义。
利用数据挖掘技术，可以对销售数据、市场趋势、竞争对手信息等进行分析，预测未来的市场需求。
例如，通过时间序列分析预测某一产品在未来一段时间内的销售量，从而合理安排库存和生产；通过关联规则挖掘发现不同产品之间的关联关系，为捆绑销售和促销活动提供依据。
3、个性化推荐个性化推荐是电子商务中提高用户体验和促进销售的重要手段。
通过分析用户的兴趣爱好、购买历史和浏览行为等数据，数据挖掘技术可以为用户提供个性化的产品推荐。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于知识的推荐等。
个性化推荐不仅能够帮助用户快速找到自己感兴趣的产品，还能够提高电子商务平台的转化率和销售额。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用Web数据挖掘技术是将机器学习、人工智能、统计学、数据库技术等多种技术手段结合起来，来探索数据中的隐藏模式、规律和关系的一种技术。
在电子商务中，Web数据挖掘技术显得格外重要。
因为电子商务平台为挖掘用户的兴趣、行为等数据提供了更多的可能性。
本文将从生产营销、个性化推荐、营销分析和运营管理四个方面来分析Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
1. 生产营销在电子商务中，生产营销是企业中最为关键的环节。
Web数据挖掘技术可以通过分析用户的购买行为、兴趣爱好、拉勾福利等数据，挖掘用户的需求，解决个性化定制的问题。
同时，还可以分析运营商的生产能力，最终实现企业级技术升级和生产营销水平提升。
2. 个性化推荐随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，用户的需求日益倾向个性化化，如何满足用户个性化需求，已成为电商企业的核心突破点。
Web数据挖掘技术可以从用户的浏览历史、购买行为、评价等多个方面入手，发掘用户的兴趣爱好和需求，用精准的推荐算法向用户推荐最合适的商品和服务。
3. 营销分析营销分析主要是为了更好的了解市场形势和竞争对手的市场策略。
Web数据挖掘技术可以从用户的需求、个性化兴趣、购买意愿等多个方面入手，发现市场变化和趋势，从而制定更加精准和智能的营销策略，满足不同消费者群体的需求。
4. 运营管理电子商务企业运营管理是商业模式和营销工具的实现，关系着企业的盈利能力。
Web数据挖掘技术可以通过数据挖掘、预测分析、实时监控等方式，掌握企业的状况，及时提醒生产部门进行调整。
同时，还可以预测需求供给变化，提升运营效率，降低运营成本。
总之，Web数据挖掘技术在电子商务中有着广泛的应用，可以从许多方面入手，解决电商企业的各种问题，提高生产力和经济效益，推动企业发展。
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析摘要：随着互联网的普及和电子商务的发展，Web数据挖掘技术已成为电子商务领域的一种重要工具。
本论文通过分析Web数据挖掘技术的应用情况，探讨其在电子商务中的作用和意义。
首先介绍了Web数据挖掘技术的基本概念和方法，然后从数据预处理、数据挖掘算法和数据可视化三个方面分析了Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用。
最后，结合实际案例对Web数据挖掘技术的应用进行了深入探讨，为电子商务的发展提供参考。
关键词：Web数据挖掘；电子商务；数据预处理；数据挖掘算法；数据可视化正文：一、引言随着数字化时代的到来和互联网的快速发展，电子商务已成为现代社会不可或缺的一部分。
电子商务的快速发展使得数据量不断增大，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了电子商务领域必须面对的难题。
Web数据挖掘技术就是一种解决电子商务领域数据挖掘问题的重要工具。
二、Web数据挖掘技术的基本概念和方法1. Web数据挖掘技术的基本概念Web数据挖掘技术是指在Web环境下，通过应用各种数据挖掘方法和技术，在海量的Web数据中发现有价值的信息和规律的过程。
Web数据挖掘技术常常被应用于搜索引擎、社交媒体、网上购物等电子商务领域。
2. Web数据挖掘技术的方法（1）数据预处理数据预处理是Web数据挖掘技术的重要组成部分，它的主要任务是对原始数据进行清洗、转换和集成等处理，以提高数据的质量和可用性。
（2）数据挖掘算法数据挖掘算法是Web数据挖掘技术的核心，通过数据挖掘算法可以从大量的Web数据中挖掘出有用的信息和规律。
数据挖掘算法可以分为监督学习和无监督学习两种。
（3）数据可视化数据可视化是Web数据挖掘技术的重要方面之一，它可以将复杂的数据可视化成易于理解和分析的图形或图像。
在电子商务领域，数据可视化通常被应用于用户行为分析和产品推荐等环节。
三、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 数据预处理在电子商务中的应用数据预处理在电子商务中的应用包括数据清洗、数据转换和数据集成等内容。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了人们购物的主要方式之一。
随之而来的是大量的网上交易数据，这些数据包含了大量有价值的信息。
为了能够更好地利用这些数据，Web数据挖掘技术应运而生。
Web数据挖掘是指通过运用数据挖掘技术从Web上获取数据，并分析、提取、挖掘出其中有价值的信息的过程。
在电子商务中，Web数据挖掘技术可以帮助企业做出更好的决策，提升竞争力，改进销售策略等。
Web数据挖掘技术可以帮助电子商务企业进行市场调研和竞争情报分析。
通过分析消费者的购物行为，企业可以对市场的需求和趋势有更深入的了解，从而优化产品和服务。
企业还可以通过对竞争对手进行数据挖掘，了解他们的销售策略和市场表现，进而制定自己的竞争策略。
Web数据挖掘技术可以帮助企业进行个性化推荐。
通过分析用户的购物历史、浏览记录等数据，企业可以了解用户的兴趣和偏好，并将相关的产品和服务推荐给用户，提升用户的购物体验。
这种个性化推荐可以提高用户的满意度和购买意愿，从而促进销售额的增长。
Web数据挖掘技术还可以帮助企业进行销售预测和库存管理。
通过分析历史销售数据和市场趋势，企业可以预测未来的销售情况，从而合理安排生产和库存，避免库存积压或供应不足的问题。
这样不仅可以提高企业的运营效率，还可以减少成本，提升利润。
Web数据挖掘技术还可以帮助企业进行舆情分析。
通过分析网络上的用户评论、社交媒体的言论等信息，企业可以了解消费者对自己产品和服务的评价和意见，从而及时采取措施改进。
这种舆情分析可以帮助企业维护良好的品牌形象和声誉，提高市场竞争力。
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用是多方面的。
它可以帮助企业深入了解市场和消费者，改进产品和服务，提高销售和利润。
随着数据规模的不断增大和技术的不断进步，相信Web数据挖掘技术在电子商务中的应用将会越来越广泛，为企业创造更大的价值。
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电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。
在全球X围内，基于Internet的电子商务迅猛发展，促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据，并且将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润。
利用Web数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。
同时Internet是一个巨大、分布广
泛、全球性的信息资源储备库。
随着上网人数的急剧增加，电子商务的蓬勃发展，各种基于互联网的商业Web站点也面临越来越激烈的竞争。
Web包含了丰富和动态的超信息，以及Web页面的访问和使用信息，这也为数据挖掘提供了大量丰富的资源。
[1][2]
Web数据挖掘(Web Data Mining)是利用数据挖掘从Web文档及Web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。
Web数据挖掘的主要目标就是从Web的访问记录中抽取用户感兴趣的模式，服务器中的访问日志，记录了关于用户访问和交互的信息，通过Web数据挖掘，就可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构，改进服务，开展有针对性的电子商务活动，以更好地满足客户的需求。
3 Web挖掘的过程和方法
3.1 Web挖掘的过程
电子商务中的Web挖掘过程一般由3个主要阶段组成：数据准备、挖掘操作、结果表达和解释。
(1)数据准备：这个阶段又可分成3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。
数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊准备，这个阶段又可分成为处理数据中的遗漏等。
数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理X围，提高数据挖掘的质量。
预处理是为了克服数据挖掘工具的局限性。
(2)数据挖掘：这个阶段进行实际的挖掘操作，包括的要点有：决定如何产生假设；选择合适的工具；发掘知识的操作；证实发现的知识。
（3）结果表述和解释：根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分开来，并且通过决策支持工具提交给决策者。
因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复上述过程。
3.2 Web数据挖掘的方法
(1)协同过滤：协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。
(2)关联规则：关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。
在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。
(3)Web日志的聚类算法：聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。
基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。
有Suj={(Ci，fSuj(Ci))|Ci∈C}，其中fSuj(Ci)→[0，1]是客户Ci和URL(Uj)间的关联度：式中m为客户的数量，hits(Ci)表示客户Ci访问URL(Uj)的次数。
利用Suj和模糊理论中的相似度度量Sfij定义建立模糊相似矩阵，再根据相似类[Xi]R的定义构造相似类，合并相似类中的公共元素得到的等价类即为相关Web页面。
(4)序列分析：序列模式分析和关联分析类似，其目的也是为了挖掘数据之间的联系，但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序关系。
它能发现数据库中如“在某一段时间内，客户购买商品A，接着会购买商品B，尔后又购买商品C，即序列A→B→C出现的频率高”之类的信息。
序列模式描述的问题是：在给定的交易序列数据库中，每个序列按照交易的时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用是返回该数据库中高频率出现有序列。
(2)关联规则：关联规则主要关注事物内的关系。
在Web使用挖掘中，关联规则挖掘就是挖掘出用户在一个访问期间从服务器上访问的页面／文件之间的关系，找出在某一次服务器会话中最经常一起出现的相关画面。
例如，40%的客户再购买了CD之后又购买了CD清洁剂。
利用挖掘出来的这些相关性，我们可以更好的组织站点，实施有效的市场策略。
(3)序列模式：序列模式挖掘就是挖掘出交易集之间有时间序列关系的模式，在Web日志中发现所有满足用户规定的最小支持度的大序列模式。
序列模式的发现就是在时间戳有序的事务集中，找到那些“一些项跟随另一个项”的内部事务模式。
例如：在/class/book1上进行过在线定购的顾客，有60%的人在过往15天内也在/class/bag1处下过订单。
发现序列模式能够便于进行电子商务的组织猜测客户的访问模式，对客户开展有针对性的广告服务。
通过系列模式的发现，能够在服务器方选取有针对性的页面，以满足访问者的特定要求。
（4）分类规则：分类技术主要是根据用户群的特征挖掘用户群的访问特征。
在Web数据挖掘中，分类规则的发现就是给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这个描述可以用来分类新的项，例如：在/class/book2 进行过在线定购的顾客中有55％是20-30岁生活在南方的年轻人。
得到这一分类后，就可以进行适合这一类客户的商务活动。
（5）聚类：聚类技术是对符合某一访问规律特征的用户进行用户特征挖掘。
聚类分析可以从Web 访问信息数据中聚集出具有相似特性的那些客户。
在Web 事务日志中，聚类顾客信息或数据项能够便于开发和执行未来的市场战略。
这种市场战略包括：自动给一个特定的顾客聚类发送销售，为一个顾客聚类动态地改变一个特殊的站点等。
[3]
用OLAP方法发现数据中的特定模式结果。
(4)可视化。
主要是采用可视化的技术以图形界面的方式表示挖掘的成果。
[ 6 电子商务中的应用
尽管Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，但随着电子商务的兴起和迅猛发展，未来Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。
而与电子商务关系最为密切的是Web访问信息挖掘。
下面是Web访问信息挖掘在电子商务中的几点具体的应用。
（1）发现潜伏客户：在对Web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜伏客户。
通常的策略是先对己经存在的访问者进行分类，对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与己经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的分类。
然后从它的分类判定这个新客户是属于有利可图的客户群，还是属于无利可图的客户群，决定是否要把这个新客户作为潜伏的客户来对待。
客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。
（2）提供优质个性化服务：对客户来说，传统客户与销售商之问的空间间隔在电子商务中己经不存在了。
在网上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。
为了达到这一目的，就应该了解客户的浏览行为，知道客户的爱好及需求所在，动态地调整Web页面，以满足客户的需要。
通过对客户访问信息的挖掘，就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的爱好及需求。
（3）改进站点设计：对Web站点的结构的优化可从三方面来考虑:(1)通
过对Web Log的挖掘，发现用户访问页面的相关性，从而对密切联系的网页之间增加，方便用户使用。
(2)利用路径分析技术判定在一个Web站点中最频繁的访问路径，可以考虑把重要的商品信息放在这些页面中，改进页面和结构的设计，增强对客户的吸引力，进步销售量。
(3)通过对Web Log的挖掘，发现用户的期看位置。
假如在期看位置的访问频率高于对实际位置的访问频率，可考虑在期看位置和实际位置之间建立导航，从而实现对Web站点结构的优化。
（4）聚类客户：通过把具有相似浏览行为的客户分为一组，并分析组中客户的共同特征，可以帮助电子商务的组织者更好地了解自己的客户，向客户提供更适合、更面向客户的服务。
如有一些客户都花了一段时间浏览“房屋装修”，“家具”页面，经过分析这些客户被聚类成为一组。
销售商根据分析出来的聚类信息，就可以知道这是一组“新购房族”客户，对他们所进行的业务活动当然也就不可能等同于其他被聚类了的客户如“大学生”，“购车族”，应及时调整页面及页面内容使商务活动能够在一定程度上满足客户的要求，使商务活动对客户和销售商来说更具意义。
（5）搜索引擎的应用：通过对网页内容的挖掘，可以实现对网页的聚类和分类，实现网络信息的分类浏览与检索；通过用户使用的提问式历史记录分析，可以有效地进行提问扩展，进步用户的检索效果（查全率、查准率）；通过运用Web 挖掘技术改进关键词加权算法，可以进步网络信息的标引正确度，改善检索效果。
(6）网络安全：分析网上银行、网上商店交易用户日志，可以防X黑客攻击、恶意诈骗。
[5]。