智能化数据挖掘系统设计及实现

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1引言

现代化科技水平的不断进步导致人们对互联网数据挖掘技术的应用有了更高的要求。如今，互联网数据挖掘技术具有相对独特的特点，尤其在电子银行、电子商务、企业、政府之间有着愈发重要的作用，作为不同类型用户关系的重要处理通道，智能化数据挖掘系统的设计有助于企业根据用户的数据请求实现更好的商业服务，借助于先进的数据挖掘技术，企业同样能根据用户重心发展相应的业务类型。智能化数据挖掘系统的应用能够缩小人工成本，依赖其智能化的特点，企业也能够确定更好的未来发展趋势，提升综合竞争水平，在互联网市场份额中占据较大比例。

2Web数据挖掘系统架构

互联网作为包含庞大数据信息、用户联系广泛的集合体，现存的数据管理信息系统无法有效处理大规模的半结构化信息数据，由于用户类型也呈现复杂化、多样化，这些对相对传统的信息管理系统来说有一定执行难度。其中，对于企业之间的电子商务运行而言，为数据仓库的应用提供了有效支撑，在此基础上更为优良的智能化数据挖掘系统也有了更为广阔的应用前景。本文以B/S架构为基础进行互联网数据挖掘系统的设计，并且，电子商务的潜在模式需要充分借助于数据仓库管理技术进行合理挖掘，继而对相关企业知识库进行构建，实现供企业发挥指导作用的智能化综合系统。该系统的整体架构有三个层次组成，即数据访问层、业务逻辑层、用户操作界面管理层。通过业务处理逻辑层可以实现对不同用户的数据请求进行有效处理，通过互联网服务器对相关用户网站请求传送至应用服务器，依赖于应用服务器中的程序算法、分析技术对数据管理仓库中的数据进行有效挖掘提取；对于数据访问层而言，其有如下部分组成，即知识储存库、数据集、数据仓库三个方面，数据仓库是至关重要的一部分，其由针对数据主题的动态变化集成数据集合工程，企业中不同类型的数据处理系统、数据文库、企业之间或者企业政府之间的商务文件记录提供了仓库中的数据源[1]。

3系统主要模块设计

智能化数据挖掘系统中的功能模块设计主要依据不同用户的数据请求频率、数据查询兴趣重点，继而进行功能模式的分析与实现，这也有助于企业对既存的互联网界面结构进行优化改进，更好地提供企业服务，其基本流程如下，首先对企业面临的商业问题进行定义分析，继而对相关数据进行采集，对数据进行归一化预先处理，最终获取评定结果，为此，系统功能模块可以分为如下，即数据采集、数据预处理、数据模式挖掘功能模块。对于数据采集模块的设计而言，其主要包含如下两个方面内容，用户访问查询活动数据信息、互联网界面文档拓扑结构，其数据来源可以进行两个方面的分类，首先是互联网服务器的log文件、错误日志、cks；其次是在线用户的网站注册信息、交易活动数据、请求反馈信息等，数据挖掘可直接以信息记录的方式进行。其中，常见的互联网服务器日志内容有如下方面，即不同用户的网站浏览数据、链接相关联的序列数据，涉及到的字段信息为事件、日期、现有状态、字节发送、数据请求的种类、IP地址等。数据采集工作主要为了后续的数据仓库构建提供必要的基础准备,数据分析过程中工作是对数据进行预处理,数据预处理主要包括数据清理、数据转换、数据聚集等[2]。模式挖掘经过收集、清理、转换、集成而形成的数据仓库的数据上应用数据挖掘的算法,挖掘出有用的模式和规则来帮助企业决策,这是企业开发数据挖掘系统的主要目的。路径分析技术利用链接日志文件项中访问者的访问路径,并将路径按时间排序。这种分析对企业在布置web站点页面内容有指导意义；也可以通过关联规则分析挖掘出频繁页面集，比如某购书网站,对于书A的页面A和书B的页面B,通过关联规则分析得出频繁页面集{A,B},在用户访问A时,将页面B调入缓存,从而改善web缓存,提高性能,并且还能说明书A,B的相关性,企业可以实践一些更有效的广告策略[3]。

4小结

总而言之，随着互联网信息技术的高速发展，数据新的膨胀化导致数据挖掘技术的优化势在必行，智能化数据挖掘系统的应用有助于企业在业务开展过程中能够获取更大的客户源，提升自身的综合水平，优化业务处理效率，智能化数据挖掘系统的研发在未来有着更为客观的前景。作者简介：周小春，1975年生，男，助理工程师，研究方向：智能化系统集成。

参考文献

[1]杨金劳.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].电子技术与软件工程,2018(2):188.

[2]王向.大数据时代数据挖掘技术对管理会计职能的影响[J].经贸实践,2018(5):22.

[3]许兆新.基于元知识的数据挖掘系统研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2003.

作者:周小春 单位:江苏展扬系统集成有限公司