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This complete matlab for neural network

发信人: yaomc (白头翁&山东大汉), 信区: DataMining
标  题: 网站如何利用数据挖掘寻宝。
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Jan 24 10:53:35 2002), 站内信件

网站如何利用数据挖掘寻宝


　　寻找目标

　　厂商采用目标寻找技术，选择接收特定广告的人群，以增加利润，提高商标知
名度，或增加其他可量化的收入。在网上进行目标寻找必须考虑各种不同的广告费
用。

　　在一个访问者登记的网站上，登广告者可以根据地理信息确定广告目标。比如
生活在一个国家不同地区或访问不同网站的人们常常具有不同的购物倾向，像购买
不同运动队的队服等。因此，如果厂商将广告目标锁定最可能购买某产品的人群，
就可能降低广告费用，并增加总利润。

　　采用数据挖掘技术可以帮助用户选定广告活动的目标标准。网络出版物有一套
变量关系，通过它们可以选定广告目标。由于在直接的邮购活动中，目标选择被广
泛使用，因此有许多不同的数据挖掘工具支持目标定位。

　　人格化

　　厂商采用人格化的方法选择发给个人的广告，以取得最大成果。需要指出的是
，本文所谈的"广告"一词泛指网站提供的任何建议或条款，即使一个简单的超级链
接，也可以被认为是广告。

　　人格化与目标选择相反。目标选择功能是优化查看广告的人的类型，以降低广
告费用。它对寻找那些还没有访问厂商站点的人很有作用。但是，在厂商的网站上
进行目标选择是没有用的，所以，不如将自己的产品展示给访问网站的人看。

　　一些人格化网站需要厂商给访问者写下零售广告的规则，我们称之为基于规则
的人格化系统。如果网站有历史信息，厂商可以从第三方购买数据挖掘工具来产生
规则。通常，在提供的产品或服务有限的情况下厂商使用基于规则的人格化系统，
比如保险业和金融机构。在那些地方，厂商只需写下少量的规则即可。

　　其他的人格化系统强调提供自动且实时的条款选择。这些系统常常在提供大量
条款的情况下使用，比如服装、娱乐、办公设备和消费品等。厂商在面对成千上万
的条款时会变得束手无策，在这种情况下，使用自动的系统更加有效。从大量的目
录中进行人格化是非常复杂的，需要处理大量的数据。

　　关联

　　关联是指确定在一次会话中最可能被购买或浏览的商品，又称市场分析。如果
网站在网页中将这些条款放在一起，就可以提醒网站访问者购买或浏览可能忘记了
的商品。如果在关联的一组商品中有某一项商品是特价，网站很可能会增加同组中
其他商品的购买量。

　　当网站使用静态的目录网页时，也可以使用关联。在这种情况下，网站会依赖
厂商选择的且是网站所要查看的第一页目录网页，并提供相关的条款。

　　知识管理
　　这些系统设法确定和支持自然语言文件中的模式。一个更加确切的词是"文本
分析"。第一步是将单词和文本与高层的概念相关联，可以通过使用相关概念标记
了的文件来训练一个系统，并直接完成它。于是，系统为每一个概念建立了一个模
式匹配器，当遇到新的概念时，模式匹配器会确定文档和那个概念的相关程度。

　　上述方法也可用于将未来的文档分类到已预先定义好的目录中。网站采用上述
方法可为访问者建立自动的网址索引，新闻网站采用上述方法可以降低分类费用，
此外，一些系统也采用上述方法自动总结关键问题，寻找相关的参考文档。

　　知识管理系统可以帮助网站创建自动的查询系统。比如发给客户支持E-mail信
箱的请求可以被自动分类，从FAQ库中可以自动发出应答信息等。

　　聚类
　　聚类有时也称分段，是指将具有相同特征的人归结为一组，将特征平均，以形
成一个"特征矢量"或"矢心"。聚类系统通常使网站确定一组数据有多少类，并设法
找出最能表示大多数数据的一组聚类。聚类被一些提供商用来直接提供不同访问者
特征的报告。

　　估计和预测

　　估计用来猜测未知值，预测用来估计未来值。估计和预测可以使用同样的算法
。

　　估计通常用来填空。如果网站不知道某人的收入，可以通过与收入密切相关的
量来估计，然后找到具有类似特征的其他人，利用他们来估计未知者的收入和信用
值。

　　预测用来估计一个人重要的未来事项。在个性化应用中，网站可以使用这些值
。

　　厂商常收集信息，以了解客户。即使从不同的方面来分析以往的事件，也可以
提供许多有用的信息。这种简单的收集方法被称作在线分析处理（OLAP）系统。

　　预测可以和OLAP技术一起总结访问某网站人群的特点，从而使得厂商对数据进
行剖析，找出是哪个条款或网站特征引起了最有价值的客户的注意力。

　　决策树

　　决策树本质上是导致做出某项决策的问题或数据点的流程图。比如购买汽车的
决策树可以从是否需要2000年的新型汽车开始，接着询问所需车型，然后询问用户
需要动力型车还是经济型车等等，直到确定用户所需要的最好的车为止。决策树系
统设法创建最优路径，将问题排序，这样，经过最少的步骤，便可以做出决定。

　　许多产品供应商在自己的产品选择系统中都制作了决策树系统。这对带着特定
问题来访问网站的人来说十分重要。一旦做出某项决定，问题的答案对以后的目标
选择或人格化作用便不大了。

　　选择答案

　　数据挖掘技术并不适合胆怯的人。网站要面对3个主要问题：第一，许多优秀
的数据挖掘专家是非常认真的；第二，很少有现成的解决方案；第三，有用的东西
是非常昂贵的。

　　对于某个问题，可能有多种数据挖掘算法，但通常只有一个最好的算法。当网
站选择了一个数据挖掘产品时，要弄清楚它的算法是否适合网站想解决的问题。

　　网络数据挖掘的世界既是地雷阵，同时又是金矿。通过保存与访问者、访问内
容及交互操作相关的数据，至少可以保证网站以后可以使用它们。不管有多大困难
，厂商可以从现在开始考虑评估和集成数据挖掘应用。
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