旅游电子商务系统中个性化信息服务功能的设计研究

刘　芳　林　拉

摘要:随着个性化信息服务时代的到来,旅游电子商务环境提供的个性化服务对于提高游客的满意度以及商家的竞争力具有非常重要的意义和实用价值。Web数据挖掘是实现Web个性化服务的关键技术之一,通过对游客行为(兴趣)的分析建立相应的模式,根据模式为用户提供个性化服务。

关键词:旅游电子商务系统;个性化服务;web挖掘

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)22-0000-00

0 引言

随着信息技术和电子商务技术的飞速发展以及互联网的普及,近年来,电子商务网站层出不穷。由于旅游产品本身具有无形性、不可储藏和非物质性的特点,导致旅游电子商务更容易运作的优势,并且不存在物流配送问题。例如,全球知名的Expedia网站,以及我国的e龙和携程旅行网等。有了面向旅游者的信息系统,可以更好地为游客提供查询相关信息和预定的服务,如旅游目的地的活动项目、旅游花费、旅游线路、交通、食宿、娱乐、当地风土人情、饮食习惯等,以便帮助游客选择最佳旅游路线和旅游时间,做出合理的旅游决策,花最少的成本而获得最大的旅游消费乐趣,提高游客对网站的忠诚度,从而提高网站的竞争力。但由于能提供旅游信息服务的网站众多以及旅游信息的海量,让游客在选择时迷茫、耗时。如何帮助游客快速查询所需信息,将潜在游客变为购买者是旅游电子商务网站面临的挑战,做好客户关系管理,针对用户提供个性化服务,成为电子商务运作和发展的方向。

网站的访问者多种多样,存在着兴趣爱好、文化背景、年龄、职业及经济能力的差异,在旅游过程中的需求不一样。如何使每一位访问者都能在网站上找到自己感兴趣的信息,引起旅游购买欲望,是旅游电子商务个性化信息服务的目标,本文探讨通过对用户访问数据进行分析,建立用户模式库,针对用户需求提供相应服务。

1 旅游电子商务系统的个性化信息服务

目前,个性化信息服务是全世界信息服务的研究热点之一,显然,传统的信息服务不适应当今时代的要求。在中国旅游电子商务近年来的发展过程中,旅游电子商务正从简单的网上旅游信息浏览、检索、预订旅游产品的信息服务向智能检索和个性化服务方面发展。旅游电子商务系统为这种商务活动的开展提供了平台,它是一个以信息技术为支撑、网络为主体,拥有丰富的旅游资源信息,使用多种方式(如在线支付)进行交易的软件,目的是吸引更多的旅游者和潜在旅游者通过网站获取旅游相关信息并进行购买,重在提高旅游者的满意度和旅游业的产值,具有营运成本低,用户范围广,无时空限制以及能同用户直接交流的特点,提供了更加智能化和个性化的服务。

旅游电子商务实质上是一种以客户需求为中心的Web服务,商家通过客户访问站点来获取客户的资料及访问信息等,然后利用web挖掘技术对这些信息进行分析处理,指导企业的商业决策,使商家根据用户的需求有针对性地开展电子商务活动,实现个性化信息服务,从而提高客户的关注度和满意度[4]。

旅游电子商务系统的体系结构,如图1所示。客户通过使用web服务器提供的浏览检索功能来获得旅游相关信息,通过预定支付等功能实现旅游产品的购买。客户在访问网站的过程中,个性化服务模块会记录客户的访问行为,如查询、浏览页面和文章、停留时间、访问次数、前进和后退、保存收藏、反馈信息等,这些动作在一定程度上反映了客户的兴趣。然后将收集到的用户行为信息交给web挖掘模块进行分析,建立客户模型,为客户提供个性化服务。

2 旅游电子商务系统的个性化服务功能设计

2.1 个性化服务功能设计

旅游电子商务系统的个性化信息服务主要是给客户提供符合于他们习惯的检索机制,帮助客户快速准备定位所需要的信息;同时还可以给客户推荐他们可能感兴趣的信息,帮助客户参考,做出更好的决策;另外系统还应提供多渠道的信息链接接口,给客户提供全方位的信息服务;除此之外,客户还可以按照自己的想法利用系统提供的旅游产品定制功能进行个性化设计,增强了客户对网站的信心和忠诚度。

系统的个性化服务功能设计,如图2所示。

系统的个性化功能主要通过以下4个方面来设计:

1) 个性化智能检索

采用智能代理(Agent)技术来实现快速有效地获取信息。智能Agent是一个独立的主体,能主动学习、记忆用户的兴趣、爱好、习惯等并直接转化为内部表示,存放在知识库中,建立用户模型来指导决策。由于智能Agent还具有对相关知识进行推理或智能计算的特性,可以克服搜索引擎技术和在线浏览的缺陷,提高了信息检索的效率和质量[5],非常适合个性化信息服务。

2) 个性化旅游产品的定制

根据用户要求设计旅游产品。旅游者可以自行在旅游电子商务系统上选择旅游产品并自由组合,系统能自动根据用户选择结果生成多个有关吃、住、行、娱、购、游的不同方案供用户选择。此项功能为自助旅游者和散客提供了最大的方便并能吸引其消费。

3) 个性化服务信息的推荐

采用web挖掘技术,将访问者区分为不同的个体或隶属于不同的类,收集客户兴趣,并进行分析,建立客户模型,根据已有模型生成适合用户个性的WEB页面,页面内容主要来源于模式库,而模式库抽取的是用户访问日志中的有用信息(反映客户的兴趣),对用户来说,是完全透明的。另外,为了增加系统的交互性和灵活性,系统也允许用户主动提供自己的兴趣爱好,并且在筛选模式时优先考虑[1]。如当某顾客登录到该站点时,站点应该根据模式库中的已有知识,判断该顾客的习惯和兴趣,再进一步结合站点的链接结构,显示相应的内容。在网站首页上设置访客或注册用户选择框,分3种情况为用户生成个性化推荐页面:如果是注册客户且首次访问,则先按普通页面显示,这时用户也可以通过提供兴趣爱好,系统自动为其生成个性化页面,同时将这些信息添加到模式库中,可信度置为100%,以便用户下次登录时,系统进行参考,为其推荐感兴趣的信息;如果以GUEST方式访问,则调用模式库中访问率最高的知识生成页面;如果是注册用户非首次访问,则直接调用模式库中的用户模式,直接进入其个性化页面。

4) 个性化信息的定制

为了给顾客提供获取信息的多渠道,吸引顾客,提高顾客对网站的忠诚度和购买旅游产品的欲望。系统除了提供检索功能之外,还采用在线咨询、电子邮件、手机短信、客服电话、服务软件(天气软件、新闻软件等)等方式为用户提供服务。另外,系统还可以根据客户反馈的信息和要求,为客户提供一些特别的信息服务,例如向客户提供多媒体信息,如旅游产品的影像资料、文字说明、图片等多媒体信息[4]。

2.2 实现个性化信息服务的关键技术---web挖掘技术

Web挖掘(Web Mining)指利用数据挖掘(Data Mining)技术从Web文档和用户访问数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘可以处理大规模的数据,自动跟踪用户访问行为,不需要用户提供主观评价信息,适合电子商务个性化服务的要求。

根据对Web数据的感兴趣程度不同,Web挖掘一般可以分为3类:

●Web内容挖掘(Web Content mining);

●Web结构挖掘( Web structure mining);

●Web 使用记录挖掘(Web usage Mining)。

从旅游电子商务网站客户的特性和访问行为来看,采用Web 使用记录挖掘将更适合于实现网站的个性化服务功能,它通过挖掘相关的Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,通过分析日志记录中的规律,可以识别用户的忠诚度、喜好、满意度,可以发现潜在用户,建立客户模型库,在客户访问站点时,根据已建立的模型为客户提供实时的、个性化服务,并能够根据客户的兴趣生成相适应的网站内容.使每个用户到来时都有主人翁的感觉,增强了站点的服务竞争力。

Web使用记录挖掘的数据来源除了服务器的日志记录外还包括浏览器端日志、用户注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、鼠标点击流等一切用户与站点之间可能的交互记录,其中描述用户访问的数据包括:IP地址、参考页面、访问日期和时间、用户Web站点及配置信息。

Web使用记录的数据量非常大,数据类型非常丰富,可以通过2种方法来发现信息:

1) 通过对日志文件进行分析,其中包含2种方式:

●先进行预处理,即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;

●直接访问日志数据以获取用户的导航信息。

2) 通过对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。通常来讲,经典的数据挖掘算法都可以直接用到Web使用记录挖掘上来,包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法、协同过滤算法、聚类分析等。

2.3 旅游电子商务系统主要的数据表设计

旅游电子商务系统提供的信息主要包括旅游地信息、旅游地风土人情、旅游地消费水平、旅游地天气、旅游产品价格、旅游线路、旅游交通工具、旅游机构信息等。游客通过旅游电子商务网站检索各种旅游信息,利用网站提供的个性化信息服务进行旅游决策,从而进行旅游预定和支付,最后还可享受网站提供的旅游售后服务等。

这些信息主要通过以下数据表来存放:

1) 客户信息表userinfo:主要存放客户的基本信息,如客户ID、姓名、出生年月、联系电话、地址、email、用户等级等。

2) 旅游产品信息表productsinfo:主要存放旅游线路、酒店和交通的详细信息,分别存放在三个表,即表travelinfo、hotelinfo、trafficinfo。旅游线路信息表travelinfo包括线路编号、线路名称、出发地、目的地、游览天数、价格、组团人数、行程安排、开班日期等。酒店信息表hotelinfo包括酒店编号、名称、所在城市、地址、星级、房型、价格、优惠额,酒店简介等。交通信息表travelinfo包括交通工具名称、工具编号、出发地、途径地、目的地、行程、开班日期、出发时问、到达时问等。

3) 订单信息表orders:主要存放客户的订单信息,包括订单编号、客户编号、付款方式、付款状态、到期日、订单处理状态、收到订单日期、旅游产品编号、单价、数量、金额等字段。通过客户编号可以与客户信息表联系起来.通过旅游产品编号可以与旅游产品信息表联系起来[3]。

4) 模式表mode:主要包括模式号,客户编号,旅游产品编号、创建时间等字段。当客户访问网站时系统会自动将其编号与模式表中的客户编号进行匹配,然后利用该模式下存放的旅游产品编号访问旅游产品信息表,将适合客户的旅游信息进行推荐,为客户提供个性化服务。

3 结束语

本文提出了一个旅游电子商务系统的体系结构,并且进行个性化服务功能和主要数据表的设计。技术上,主要采用web使用记录挖掘技术来实现客户兴趣的收集和分析,根据建立的模式为客户推荐感兴趣的信息,从而实现个性化服务。

由于客户兴趣的动态性,使得网页内容需要实时更新,于是产生的模式需要及时更新,这将是旅游电子商务领域研究的问题之一。

参考文献

[1] 尚博.WEB挖掘在个性化服务系统中的应用研究[J].中国科技博览,2008(20):35-45.

[2] 何典.电子商务的Web个性化服务和Web挖掘研究[J].福建电脑,2008(5):9-10,20.

[3] 卢文芳.旅游电子商务系统的设计和实现[J].福建电脑,2008(1):138-139.

[4] 薛云.浅谈电子商务环境下的个性化服务[J].商场现代化,2009(7):163-164.

[5] 傅晓岚.基于Agent个性化智能检索技术[J].农业网络信息化,2008(11):76-77.