第六章 電子商務基礎技術(shù)4、5課件

第六章電子商務基礎技術(shù)計算機網(wǎng)絡無線通信網(wǎng)絡

安全技術(shù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)智能agent技術(shù)

第六章電子商務基礎技術(shù)4、5第四節(jié)數(shù)據(jù)庫技術(shù)一、動態(tài)頁面與數(shù)據(jù)處理所謂動態(tài)頁面是指用戶瀏覽器向服務器發(fā)出請求，Web服務器接到請求后，在服務器端調(diào)用后臺程序進行相應處理，并將處理的結(jié)果以HTML形式傳回用戶瀏覽器顯示處理結(jié)果的頁面。由于瀏覽器端顯示的頁面是根據(jù)服務器后臺程序運行結(jié)果“動態(tài)”產(chǎn)生的，故稱為動態(tài)頁面技術(shù)，這里的“動態(tài)”是針對頁面信息內(nèi)容而言的Web服務器要與數(shù)據(jù)庫服務器進行交互，必須通過中間件才能實現(xiàn)，這里的中間件就包括動態(tài)頁面技術(shù)。常用的動態(tài)頁面技術(shù)有CGI、ASP、PHP、JSP、Perl等。公共網(wǎng)關(guān)接口(CommonGatewayInterface，CGI)為HTTP服務器定義了一種與外部應用程序共享信息的方法。它通過瀏覽器端的表單，向服務器端的CGI程序發(fā)出請求，并經(jīng)過處理后再返回到瀏覽器端，實現(xiàn)信息的交互。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5一、動態(tài)頁面與數(shù)據(jù)處理（2）PHP(PHPHypertextPreprocessor)意思是“純文本預處理器”，是一種類似于ASP可嵌入HTML的CGI編程語言，它混合了C、Java、Perl以及PHP式的新語法，可以比傳統(tǒng)CGI更快速地執(zhí)行動態(tài)網(wǎng)頁。PHP的源代碼是完全公開的，任何人均可免費使用并進行源碼改寫，使用者還可以通過PHP的站點、郵件列表等方式獲得支持。JSP它繼承了標準Java跨平臺的特性，JSP允許網(wǎng)頁設計人員利用JavaScript這類簡單的腳本語言，產(chǎn)生各種動態(tài)的網(wǎng)頁內(nèi)容，而且JSP在功能上比ASP更有彈性，也更開放。WWW站點上的信息是隨時間動態(tài)變化的，一方面，信息內(nèi)容的增刪改需要及時地反映到WWW頁面中。另一方面，站點的頁面組織結(jié)構(gòu)可能發(fā)生改變，這也要及時反映到站點頁面的目錄層次結(jié)構(gòu)中。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5一、動態(tài)頁面與數(shù)據(jù)處理（3）動態(tài)頁面基本原理

瀏覽器InternetWeb服務器務器中間件數(shù)據(jù)庫HTMLEDI通信網(wǎng)絡HTML數(shù)據(jù)描述語言與SQL有區(qū)別，數(shù)據(jù)庫不能直接接收它第六章電子商務基礎技術(shù)4、5二、數(shù)據(jù)庫連接方法：開放數(shù)據(jù)庫連接（1）開放數(shù)據(jù)庫連接(OpenDataBaseConnectivity，ODBC)是微軟公司開發(fā)的一個標準數(shù)據(jù)庫接口，通過ODBC，能夠?qū)eb服務器和各種數(shù)據(jù)庫服務器相連，使應用程序能夠按照相同的方式訪問各種不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫ODBC基于SQL，能夠提供最大限度的互操作性，在Web數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中使用ODBC接口的優(yōu)勢就使前臺動態(tài)網(wǎng)頁程序有很好的數(shù)據(jù)庫兼容性，即使升級和更換數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也不需要修改程序。ODBC的靈活性主要表現(xiàn)在以下幾個方面：應用程序不會受制于某種專用的應用程序設計接口。SQL語句以源代碼的方式直接嵌入在應用程序中。應用程序可以以自己的格式接收和發(fā)送數(shù)據(jù)。ODBC的設計完全和ISOCall-LevelInterface兼容?，F(xiàn)在的ODBC數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序支持數(shù)十家公司的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5二、數(shù)據(jù)庫連接方法：開放數(shù)據(jù)庫連接（2）要使Web系統(tǒng)能夠使用數(shù)據(jù)庫，必須在ODBC管理器中進行適當?shù)脑O置，建立起數(shù)據(jù)庫與Web系統(tǒng)的連接首先，需要在ODBC管理器中安裝數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的ODBC驅(qū)動程序，使ODBC管理器能夠?qū)?shù)據(jù)庫進行管理。一般而言，ODBC驅(qū)動程序在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安裝過程中會自動添加到系統(tǒng)中，如果沒有安裝，可以在數(shù)據(jù)庫安裝盤內(nèi)找到相應的安裝包。安裝完ODBC驅(qū)動程序后，在ODBC管理器的驅(qū)動程序列表中會顯示該數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的驅(qū)動程序（圖在下頁），然后，就開始設置系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源名(DataSourceName，DSN)。在利用ODBC建立數(shù)據(jù)庫連接的Web系統(tǒng)中，Web系統(tǒng)是通過DSN來識別和連接數(shù)據(jù)庫的。ODBC數(shù)據(jù)源分為以下3類：用戶數(shù)據(jù)源、系統(tǒng)數(shù)據(jù)源、文件數(shù)據(jù)源。在ODBC管理器中添加新的數(shù)據(jù)源后，就可以在Web系統(tǒng)的開發(fā)過程中直接使用該數(shù)據(jù)庫源實現(xiàn)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的連接和訪問。在Web數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，需要使用“系統(tǒng)數(shù)據(jù)源”方式，這樣Web服務器才能訪問到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5二、數(shù)據(jù)庫連接方法：開放數(shù)據(jù)庫連接（3）第六章電子商務基礎技術(shù)4、5二、數(shù)據(jù)庫連接方法：直接數(shù)據(jù)庫連接

所謂直接數(shù)據(jù)庫連接是指應用程序不通過ODBC或其他數(shù)據(jù)庫接口(如JDBC)，而是直接與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)連接。直接連接的優(yōu)勢在于應用系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)直接交換數(shù)據(jù)和控制命令，可以提高系統(tǒng)的運行速度和效率。另一方面，直接連接可以充分利用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點和運行特色，可以使用特定的功能，而使用ODBC往往就只能執(zhí)行標準的SQL語言。在各種動態(tài)網(wǎng)頁開發(fā)系統(tǒng)中，除提供對ODBC支持的函數(shù)庫外，還提供了許多針對常用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)函數(shù)庫。當然，如果利用直接數(shù)據(jù)庫連接，就必須犧牲動態(tài)網(wǎng)頁程序?qū)?shù)據(jù)庫的兼容性。由于不同程序?qū)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)的訪問采用不同的函數(shù)庫，因此改變數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)就會導致程序不能訪問新的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，必須重新改寫程序。所以，在動態(tài)網(wǎng)頁程序中采用何種方式訪問數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必須仔細考慮。如果暫時無法決定，還是采用ODBC方式比較可靠。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

（1）數(shù)據(jù)倉庫是一種用于分析的數(shù)據(jù)庫，常常作為決策支持系統(tǒng)的底層。它從大量的事務型數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)，并將其清理、轉(zhuǎn)換、聚集為針對決策目標的數(shù)據(jù)集。W．H．Inmon對數(shù)據(jù)倉庫的定義是：數(shù)據(jù)倉庫是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、隨時間變化的、但信息本身相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合。主題是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫輔助決策時所關(guān)心的重點問題，每一個主題對應一個客觀分析領(lǐng)域，如銷售、成本、利潤的情況等。面向主題是指數(shù)據(jù)倉庫中的信息是按主題組織的，按主題來提供信息集成的是指數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)不是業(yè)務處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)的簡單拼湊與匯總，而是經(jīng)過系統(tǒng)地加工整理，是相互一致的、具有代表性的數(shù)據(jù)。隨時間變化是指數(shù)據(jù)倉庫中存儲的是一個時間段的數(shù)據(jù)，而不僅僅是某一個時間點的數(shù)據(jù)，所以主要用于進行時間趨勢分析。信息本身相對穩(wěn)定是指數(shù)據(jù)一旦進入數(shù)據(jù)倉庫，一般情況下將被長期保留，變更很少。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（2）數(shù)據(jù)倉庫組織和管理數(shù)據(jù)的方法與普通數(shù)據(jù)庫不同。主要表現(xiàn)在三個方面：（1）它依據(jù)決策要求，只從數(shù)據(jù)庫中抽取那些需要的數(shù)據(jù)，并進行一定的處理。（2）數(shù)據(jù)倉庫是多維的，即數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)的組織方式有多層的行和列。（3）它支持決策處理，不同于普通的事務處理。數(shù)據(jù)倉庫需要以下數(shù)據(jù)庫技術(shù)的支持：(1)并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量很大，一般要達到GB級，有的甚至要到TB級。對于處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)，使用并行技術(shù)對提高運行效率是很有幫助的。(2)高性能的數(shù)據(jù)庫服務器。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫應用是操作型的，而數(shù)據(jù)倉庫的應用是分析型的，它需要有高性能的數(shù)據(jù)庫服務器配合工作，對DBMS核心的性能也有很高的要求。(3)數(shù)據(jù)庫互操作技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源多種多樣，可能來自數(shù)據(jù)庫，也可能來自文件系統(tǒng)。即使都來自數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫也往往是異構(gòu)的。為了從這些異構(gòu)數(shù)據(jù)源中定期抽取、轉(zhuǎn)換和集成所需要的數(shù)據(jù)存入庫中，異構(gòu)數(shù)據(jù)庫之間的互操作技術(shù)是必需的。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)

（1）特定查詢(ad-hocquery)是為完成某個特定目標的查詢，一般周期性的報表不提供這些數(shù)據(jù)。查詢結(jié)果直接返回給決策者，查詢系統(tǒng)要有足夠的智能理解用戶的真正需求?？梢圆藛悟?qū)動，或使用SQL，或使用案例查詢等。聯(lián)機分析處理查詢聯(lián)機分析處理(Onlineanalyticalprocessing,OLAP)是針對特定問題的聯(lián)機數(shù)據(jù)訪問和分析，通過對信息進行快速、穩(wěn)定、一致和交互式的存取，對數(shù)據(jù)進行多層次、多階段的分析處理，以獲得高度歸納的分析結(jié)果。聯(lián)機分析處理是一種自上而下、不斷深入的分析工具，在用戶提出問題或假設之后，它負責提取出關(guān)于此問題的詳細信息，并以一種比較直觀的方式呈現(xiàn)給用戶。聯(lián)機分析處理要求按多維方式組織企業(yè)的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫難以勝任。為此，人們提出了多維數(shù)據(jù)庫的概念。

第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)

（2）目前，聯(lián)機分析處理的工具可分為兩大類，一類是基于多維數(shù)據(jù)庫的，另一類是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。兩者的相同點是基本數(shù)據(jù)源仍是數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫，都是基于關(guān)系數(shù)據(jù)模型的，都向用戶顯示多維數(shù)據(jù)視圖；不同點在于，前者是把分析所需的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫中抽取出來，物理地組織成多維數(shù)據(jù)庫，而后者則是利用關(guān)系表來模擬多維數(shù)據(jù)，并不是物理地生成多維數(shù)據(jù)庫。OLAP使用的主要手段是復雜查詢，涉及的數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)關(guān)系復雜。具體的任務是分析企業(yè)各類數(shù)據(jù)間的關(guān)系(如銷售、產(chǎn)品、地區(qū)、渠道等)，并按期對數(shù)據(jù)匯總(如年季月匯總銷量、預算、成本)；其目標是通過這些關(guān)系的分析尋求某些模式、趨勢、例外等。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)

（3）知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)是從大量的數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有效的、新奇的、有潛在應用價值且最終能被理解的模式的過程。知識發(fā)現(xiàn)主要依賴三項技術(shù)：海量數(shù)據(jù)收集技術(shù)；強大的計算能力；數(shù)據(jù)挖掘算法。數(shù)據(jù)挖掘(datamining)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)事先未知的模式的過程。KDD和數(shù)據(jù)挖掘的概念常常被混用。從數(shù)據(jù)庫的角度看，數(shù)據(jù)挖掘就是這樣一個過程，它從數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中識別出有效的、新穎的、具有潛在效用的并最終可理解的信息(如規(guī)則、約束等)的非平凡過程。非平凡是一個數(shù)學概念，即數(shù)據(jù)挖掘既不是把數(shù)據(jù)全部袖取，也不是一點兒也不抽取，而是抽取出隱含的、未知的和可能有用的信息。從決策支持的角度看，數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持的過程，主要基于人工智能、機器學習、統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)庫技術(shù)等多種技術(shù)，能高度自動地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，從而減少風險，輔助做出正確的決策。它是提高商業(yè)和科學決策過程中的質(zhì)量和效率的一種新方法。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)

（4）數(shù)據(jù)挖掘可以幫助用戶進行趨勢和行為的自動預測、自動發(fā)現(xiàn)預先未知的模式等。數(shù)據(jù)挖掘的輸出結(jié)果有：關(guān)聯(lián)規(guī)則：某個時間出現(xiàn)的事件間的關(guān)系；序列模式：經(jīng)過某個周期后的數(shù)據(jù)與此前數(shù)據(jù)的關(guān)系；分類：定義某一類對象的特征，什么特征的客戶愿意在線購物；聚類：一組在數(shù)據(jù)挖掘前未知的、具有相似特征的對象；預測：根據(jù)存在于大數(shù)據(jù)集內(nèi)的模式預測未來值，如市場需求預測。數(shù)據(jù)挖掘的主要應用有：零售業(yè)及銷售分布。預測銷量，確定庫存水平、制定分銷計劃。銀行業(yè)。如壞賬水平預測、信用卡欺詐、新用戶信用卡使用。制造業(yè)及產(chǎn)量?？刂苾?yōu)化生產(chǎn)能力的主要因素、機械故障預測等。經(jīng)紀人及安全交易：債券價格、股票價格。其他：保險、計算機軟硬件、公共安全、航空公司、醫(yī)療衛(wèi)生、廣播第六章電子商務基礎技術(shù)4、5第六章電子商務基礎技術(shù)計算機網(wǎng)絡無線通信網(wǎng)絡

安全技術(shù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)智能agent技術(shù)

第六章電子商務基礎技術(shù)4、5第五節(jié)智能agent技術(shù)一、智能agent基本概念智能代理(Intelligentagents)是一種新的軟件系統(tǒng)開發(fā)范例，廣泛應用于不同的領(lǐng)域。智能agent是指具有以下特征的硬件或軟件計算機系統(tǒng)：自主性：智能agent不需要人或其他對象直接干預而運行社會性：智能agent可以通過agent通信語言與人或其他agent交互；反應性：agent可以感知其環(huán)境并能做出即時的、正確的響應；前攝性：agent并不只是簡單地響應環(huán)境，它還能采取指向目標的主動行為。電子商務有許多復雜的任務，如安全、信任、聲譽、法律、支付機制、廣告宣傳、在線目錄、中介、多媒體購物體驗、后臺管理等，這些任務都可以借助智能agent完成第六章電子商務基礎技術(shù)4、5二、智能Agent分類（1）Russell和Norvig提出了一個agent體系結(jié)構(gòu)的分類簡單反應型agent。該類agent是最簡單的一種，根據(jù)“條件-行動”規(guī)則，agent感知到當前的環(huán)境條件就采取對應的行動，它沒有任何記憶功能。基于模型的反應型agent。當agent不能感知整個環(huán)境時，基于模型的反應agent可跟蹤它當前不能觀察到的部分環(huán)境。為此，在其內(nèi)部有一個環(huán)境描述，即“現(xiàn)實模型”來幫助agent猜測環(huán)境的演變、agent行動對環(huán)境的影響。與簡單反應型agent相似，它也是根據(jù)“條件-行動”規(guī)則選擇行動，但它的條件僅依賴于“現(xiàn)實模型”，而不是根據(jù)對環(huán)境的即時感知。基于模型和目標的agent。由于“現(xiàn)實模型”的當前狀態(tài)不足以支持行動的有效選擇，因此需要有一個描述期望狀態(tài)的目標信息給予引導。模型詳細描述了agent執(zhí)行某個行動會導致的結(jié)果，需要付出的代價。在此模型支持下，根據(jù)預測，選擇執(zhí)行相應的行動即可達到最終目標。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5二、智能Agent分類（2）基于效用的agent。目標只能將期望狀態(tài)與不期望狀態(tài)區(qū)別開來，但缺少更進一步的細節(jié)，如達到期望狀態(tài)的速度、代價、安全性等。因此為了改善agent行為的質(zhì)量，為agent提供一個效用函數(shù)將模型中的狀態(tài)映射成agent的幸福指數(shù)。相較于基于目標的agent，基于效用的agent不是為了達到目標來選擇行動，而是根據(jù)是否增加效用來選擇行動。雖然兩者最終都是為了實現(xiàn)目標，但基于效用的agent更強調(diào)如何最有效地實現(xiàn)目標，即不僅要實現(xiàn)目標，而且要選擇一條最優(yōu)路徑實現(xiàn)目標。學習型agent。學習型agent強調(diào)對未知環(huán)境的適應能力，并不斷地完善自身的行為。學習型agent應用反饋機制：即根據(jù)過去的行為效果來改進未來的行動，優(yōu)化其行為，使效用最大化。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、智能Agent在電子商務中的應用（1）信息agent：WWW是互聯(lián)網(wǎng)上最重要、最大的信息來源。由于WWW上的WEB頁面數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)得雜，給訪問者的直接使用造成了困難。信息Agent可根據(jù)訪問者的需求先對WWW上的WEB信息進行抽取、識別、分析處理，最后將結(jié)果提供給訪問者智能交易agent：可根據(jù)消費者設定的選擇準則自動訪問不同的網(wǎng)站，并對所搜索的產(chǎn)品信息進行評估、比較、匹配，并不斷返回匹配結(jié)果。agent在進行商品匹配時還可能借鑒相似客戶的購買偏好。同時它還能幫助消費者決定從誰那里購買，根據(jù)消費者的選擇準則，如價格、信譽、可用性、配送時間等對所有可替代的商家進行比較、評估、選擇。在此過程中消費者可隨時中斷agent的工作，也可修改原有指令或發(fā)送新的指令，直到交易結(jié)束。第六章電子商務基礎技術(shù)4、5三、智能Agent在電子商務中的應用（2）站點