智能化數據挖掘系統設計及實現

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1引言

現代化科技水平的不斷進步導致人們對互聯網數據挖掘技術的應用有了更高的要求。如今，互聯網數據挖掘技術具有相對獨特的特點，尤其在電子銀行、電子商務、企業、政府之間有著愈發重要的作用，作為不同類型用戶關系的重要處理通道，智能化數據挖掘系統的設計有助于企業根據用戶的數據請求實現更好的商業服務，借助于先進的數據挖掘技術，企業同樣能根據用戶重心發展相應的業務類型。智能化數據挖掘系統的應用能夠縮小人工成本，依賴其智能化的特點，企業也能夠確定更好的未來發展趨勢，提升綜合競爭水平，在互聯網市場份額中占據較大比例。

2Web數據挖掘系統架構

互聯網作為包含龐大數據信息、用戶聯系廣泛的集合體，現存的數據管理信息系統無法有效處理大規模的半結構化信息數據，由于用戶類型也呈現復雜化、多樣化，這些對相對傳統的信息管理系統來說有一定執行難度。其中，對于企業之間的電子商務運行而言，為數據倉庫的應用提供了有效支撐，在此基礎上更為優良的智能化數據挖掘系統也有了更為廣闊的應用前景。本文以B/S架構為基礎進行互聯網數據挖掘系統的設計，并且，電子商務的潛在模式需要充分借助于數據倉庫管理技術進行合理挖掘，繼而對相關企業知識庫進行構建，實現供企業發揮指導作用的智能化綜合系統。該系統的整體架構有三個層次組成，即數據訪問層、業務邏輯層、用戶操作界面管理層。通過業務處理邏輯層可以實現對不同用戶的數據請求進行有效處理，通過互聯網服務器對相關用戶網站請求傳送至應用服務器，依賴于應用服務器中的程序算法、分析技術對數據管理倉庫中的數據進行有效挖掘提??；對于數據訪問層而言，其有如下部分組成，即知識儲存庫、數據集、數據倉庫三個方面，數據倉庫是至關重要的一部分，其由針對數據主題的動態變化集成數據集合工程，企業中不同類型的數據處理系統、數據文庫、企業之間或者企業政府之間的商務文件記錄提供了倉庫中的數據源[1]。

3系統主要模塊設計

智能化數據挖掘系統中的功能模塊設計主要依據不同用戶的數據請求頻率、數據查詢興趣重點，繼而進行功能模式的分析與實現，這也有助于企業對既存的互聯網界面結構進行優化改進，更好地提供企業服務，其基本流程如下，首先對企業面臨的商業問題進行定義分析，繼而對相關數據進行采集，對數據進行歸一化預先處理，最終獲取評定結果，為此，系統功能模塊可以分為如下，即數據采集、數據預處理、數據模式挖掘功能模塊。對于數據采集模塊的設計而言，其主要包含如下兩個方面內容，用戶訪問查詢活動數據信息、互聯網界面文檔拓撲結構，其數據來源可以進行兩個方面的分類，首先是互聯網服務器的log文件、錯誤日志、cks；其次是在線用戶的網站注冊信息、交易活動數據、請求反饋信息等，數據挖掘可直接以信息記錄的方式進行。其中，常見的互聯網服務器日志內容有如下方面，即不同用戶的網站瀏覽數據、鏈接相關聯的序列數據，涉及到的字段信息為事件、日期、現有狀態、字節發送、數據請求的種類、IP地址等。數據采集工作主要為了后續的數據倉庫構建提供必要的基礎準備,數據分析過程中工作是對數據進行預處理,數據預處理主要包括數據清理、數據轉換、數據聚集等[2]。模式挖掘經過收集、清理、轉換、集成而形成的數據倉庫的數據上應用數據挖掘的算法,挖掘出有用的模式和規則來幫助企業決策,這是企業開發數據挖掘系統的主要目的。路徑分析技術利用鏈接日志文件項中訪問者的訪問路徑,并將路徑按時間排序。這種分析對企業在布置web站點頁面內容有指導意義；也可以通過關聯規則分析挖掘出頻繁頁面集，比如某購書網站,對于書A的頁面A和書B的頁面B,通過關聯規則分析得出頻繁頁面集{A,B},在用戶訪問A時,將頁面B調入緩存,從而改善web緩存,提高性能,并且還能說明書A,B的相關性,企業可以實踐一些更有效的廣告策略[3]。

4小結

總而言之，隨著互聯網信息技術的高速發展，數據新的膨脹化導致數據挖掘技術的優化勢在必行，智能化數據挖掘系統的應用有助于企業在業務開展過程中能夠獲取更大的客戶源，提升自身的綜合水平，優化業務處理效率，智能化數據挖掘系統的研發在未來有著更為客觀的前景。作者簡介：周小春，1975年生，男，助理工程師，研究方向：智能化系統集成。

參考文獻

[1]楊金勞.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用研究[J].電子技術與軟件工程,2018(2):188.

[2]王向.大數據時代數據挖掘技術對管理會計職能的影響[J].經貿實踐,2018(5):22.

[3]許兆新.基于元知識的數據挖掘系統研究[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學,2003.

作者:周小春 單位:江蘇展揚系統集成有限公司