发布时间：2024-03-01 16:17:26
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的常用的电子商务模式样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
关键词：中职；电子商务；教育模式
电子商务是一个发展潜力巨大的市场，具有诱人的发展前景。总体而言，中等职业学校学生可以分为电子商务专业应用人才和电子商务普通应用人才两种。电子商务专业应用人才的特点是精通电子商务技术，熟练应用计算机系统进行日常业务处理，同时具备足够的现代商务知识，善于理解商务需求，且能够以最有效的技术手段予以实施和满足，如网络管理员、系统技术人员、程序员、数据库程序员等；电子商务普通应用人才特点是具有电子商务的基础知识，了解互联网通信和电子货币的基本使用等。
鉴于社会对不同层次的人才掌握电子商务知识程度的要求不同，中等职业学校电子商务人才的培养要针对培养对象，采取相应的教育模式才能取得好的教学效果，现作具体阐述：
电子商务的教育模式
专业教育模式专业教育模式主要适合于电子商务专业人才的培养。学生需要掌握电子商务专业的基础课程，其涉及电子商务概论、网络经济、通讯与计算机网络、数据库管理系统、现代管理基础和电子商务技术基础等。按照各校开办电子商务专业的特点，可以针对国际贸易、制造型企业、流通型企业、服务型企业、IT企业等不同的行业领域需求开设专门课程。根据人才市场的需求调查，IT企业电子商务人才可以侧重于网络营销、供应链管理等方面的培养；而一般企业应侧重安全电子交易、数据库等方面的基本知识的讲授。
电子商务专业必须建立在较宽广的理论基础之上，这是电子商务专业本身特点所决定的。学生在校期间应该系统学习电子商务的知识：（1）掌握电子商务的基础理论。（2）掌握电子商务运行的软硬件环境，即电子商务赖以生存的环境，其涉及通信领域、金融领域、生产领域、流通领域等等。（3）掌握电子商务运作（运营）的整个过程，运作（运营）的内外部条件，如何管理电子商务业务。（4）掌握电子商务实践的方法、手段，技术要点、难点。专业主要核心课程包括电子商务系统建设与管理、网络营销、电子支付与结算、企业电子商务管理、电子商务系统结构、电子商务安全、物流与供应链管理、电子商务法律等。
实践性教学应在的理论基础上，拓展出若干专业方向，突出专业特色，技能要求因方向而异，不要贪多求全，搞大而空；不同专业方向在实践动手能力培养上，务求达到一定的高度和熟练程度，以培养出适应能力强、能快速切入相应电子商务岗位的人才。
普及教育模式普及教育模式主要适合于非电子商务专业人才的培养。现今，电子商务已成为企业经营的重要手段。各个行业和领域正在积极开展形式多样的电子商务活动，随着市场营销、国际贸易的发展，它们与电子商务的应用结合得越来越紧密，比如网上采购、网上销售、网上招商、网上广告服务、在线证券交易、电子银行、电子税收等等。所以，电子商务知识和应用的普及是十分重要的。电子商务的快速发展，使整个社会对电子商务专业人才的需求日益迫切，尤其是既掌握专业知识，又掌握商务管理的复合型电子商务人才。这种人才培养的滞后已成为我国在发展电子商务所面对的诸多问题中最根本、最紧迫的问题。电子商务使人们可以创造性地应用电子工具来改造和发展传统的商务活动。在中等职业学校中，应该在营销专业、商务专业、财务专业等相关专业中开设电子商务基础知识及应用课程。这些知识也是学生走入工作岗位后常用的最基本、最常用的知识。（1）掌握一些网络工具的使用。如搜索引擎Google和百度、电子邮件的运用，使用MSN和OICQ进行时时沟通。企业不论行业和性质，都将越来越重视客户服务。电子化手段的使用，将大大提高服务的质量和效率。（2）掌握Word和PowerPoint的操作。（3）掌握基本的电子商务知识。（4）了解电子商务界。如了解电子商务界相关公司的发展与成长历程，如阿里巴巴、eBay、淘宝、Google、百度等知名公司；了解电子商务界名人的创业历程，如马云、丁磊、李彦宏、张朝阳等。
重视实训教育，培养应用型人才
一、前言
自二十世纪90年代以来电子商务在世界各地得到迅猛发展，作为国际化语言．英语在电子商务活动中起到了非常重要的桥梁作用。不断吸收电子信息技术和商务词汇．逐渐形成了一种具有鲜明特点的特殊用途英语一一电子商务英语。由于我国2001年才开始电子商务专业招生，电子商务英语教学还属于起步阶段．国内学者对其关注较少对电子商务英语词汇的研究就更少了。但词汇教学是电子商务英语的基础，在现阶段进行电子商务英语词汇特点的归纳并讨论其教学方法对改善电子商务英语的教学效果是很有意义的。
二、电子商务英语词汇特点
1词汇内容丰富、专业性强电子商务是一门涉及计算机技术、网络，营销物流管理等许多领域的交叉新兴学科．因此电子商务英语词汇不仅内容丰富而且专业性强。例如．intranet{内联网)、digitalcertificate{数字证书)是网络技术词汇internetmarketing(网络营销)是营销词汇：supplychain(供应链)是物流学词汇。2词缀使用频繁词缀法是电子商务英语词汇构成中的一种重要方法。电子商务英语中最常用的前缀是e一(电子)．online一(在线)．cyber-(网络)如E-business(电子商务)、onlinebookstore(网上书店)、cybershopping(网上购物)。除此以外还常用hyper一(超)tele一《远程)、一itY《性质)、一ware(物件)等词缀来与其他词语连用构成新词。3大量使用缩略词电子商务英语中有大量通过缩略形式构成的新词《主要是首字母缩略词)(范勇．2007)．如：EDI(ElectronicDataInterchange)电子数据交换CA(CertificateAuthority)认证中心、SET(SecureElectronicTransaction)安全电子交易协议4利用数字符号构词电子商务英语吸收了网络词汇的特点，用数字代替相应的英语单词并将数字与英语字母连用构成新词．形式新颖、拼写简单，很容易记忆。最典型的是用“2”代替“tO．例如：B2B(Business～tO—business)企业与企业之间的网上交易、B2C(Business—to-consumerl企业面向消费者的网上零售业务、C2C(Consumer—to-consumer)消费者。之间的网上交易。5旧词新义一些常用的通用英语单词在电子商务英语中被赋予了新的含义或专业化了，如hash(加密)．h【《访问人数)、Iink(链接)、browser{浏览器)、program(程序)。新晨
三、电子商务英语词汇教学方法
关键词：电子商务；服务业；应用研究
中图分类号：F49文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2016.19.024
1电子商务在服务业中的应用
1.1电子商务在服务业中的应用现状
1.1.1服务业电子商务的概念
电子商务服务业是伴随电子商务的发展、基于信息技术衍生出的为电子商务活动提供服务的各行业的集合；是构成电子商务系统的一个重要组成部分和一种新兴服务行业体系；是促进电子商务应用的基础和促进电子商务创新和发展重要支撑性基础力量。
在电子商务生态中，电子商务服务业以硬件、软件和网络为基础，向电子商务企业和个人提供全面而有针对性的服务支持，服务内容主要包括交易服务、业务支持服务及信息技术系统服务。在服务业形式上，主要是以电子商务平台为核心、以支撑服务为基础，整合多种衍生服务。
1.1.2服务业电子商务的应用现状
服务业电子商务目前的发展是迅速的，它以商务活动为主，互联网技术为辅。这是必然的发展。首先它是在网络上进行“看不见”的交易，满足人们随意进行购物或者体验。目前，对于消费者来说，网上购物是消费的最佳方式。而且，现在网上也有各种进行商品交易的店铺。因此，消费者则需要考察分析并对比网上物品的质量，价格，服务等各方面的价值是否适合自己。网络的交易满足了商家盈利，消费者购得满意的商品。这仅仅只是商家与消费者之间的一种交易方式，还存在商家与商家，商家与供应者之间的关系，每种方式在电子商务的基础上都变得方便。企业可以利用互联网找到自己想要合作的企业，在达成交易之前考察一个企业的信誉，服务等各方面企业在电子商务方面所采用的措施。在企业内部建立内部管理系统，无论是人员，商品，财务等各个方面。在外部处理公关关系方面也有相应的处理措施。在物流方面要有速度，质量的要求，在支付方面要有安全，快捷，方便的特点。这是一个企业为其他人服务时所需要准备好的。
目前，电子商务服务业需要整合内部和外部的综合应用，使各个部分变得更加融合，从而更好的进行操作。
1.2服务业电子商务的影响分析
服务业电子商务推动了各种企业的发展，提供了更大的平台积极影响：服务业电子商务提供更方便的服务平台；通过互联网传播服务业的有效信息；它通过电子化的技术变成无纸化操作，节省更多费用；使客户更易获取信息，即使在家也可以；它通过互联网的发展使信息国际化，有利于促进企业的发展；打破了时间和空间的限制，更加便利。
消极影响：在服务业电子商务中可能会出现服务不到位，在线上的产品介绍与实际物品并不切实符合；在订单较多时，物流送货不及时，并且物流信息不及时更新；在支付时可能会泄露客户的信息，使其财产不安全。
2服务业电子商务应用中的问题分析
2.1服务业电子商务物流发展分析
服务业电子商务物流总体情况来说还是比较可观的，对于经营物流的企业，最重要的是无论在何时何地，把顾客的商品完好无损地送到顾客手里是最关键的。物流分为6种物流，分别是自营物流式，第三方物流配送模式，联盟物流配送，“ODSDO”物流配送，物流一体化，第四方物流。
2.2服务业电子商务支付的发展分析
服务业电子商务在线支付的模式分为好多种，它包括最具代表性的“网银支付”模式、“第三方支付”模式和招商银行的“直付通”进行了比较分析，其中“网银支付”模式是存在银行内的，它是一种比较常见而且简单支付的一种方式。很受一些使用银行卡在网上消费的消费者使用，“第三方支付”模式是利用中间者的身份给广大的交易者，消费者等提供能够直接进行在线支付的平台，它也是一种常见的方式，当然它更加有利于国际，较大的的企业之间进行支付。招商银行的“支付通”是一种协议支付，它最大的特点是“直接性”，它能够让支付者直接通过支付，不需要跳转到其他任何的界面。更加方便直接。通过分析得出了我国目前网上支付的主要模式为“第三方支付”，并对其进行了SWOT分析，通过两种分析得出我国的网上支付模式不可能局限于某一种单一的模式，应该是彼此融合形成多元化的支付体系。
3服务业电子商务的未来发展
3.1服务业电子商务的建议对策
3.1.1把握国家的方针政策
2015年国务院了《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》，这是国家层面出台的又一部促进电子商务发展的政策文件，旨在消除束缚电子商务发展的机制体制障碍，进一步发挥电子商务在培育经济新动力，打造“双引擎”，实现“双目标”等方面的重要作用。把握住国家政策是发展自身企业文化，规模等各方面的重要支撑性力量。而且，这同时也会为企业带来机遇和挑战，面对它们，把握住这些政策对企业本身就是一种很好的提升的机会。国家的政策促进了企业的发展，更加促使一些想要创业发展电子商务的人去把握这种创业方向的机会，并且也拥有支持的动力，努力发展自己的事业，同时也为国家带来经济的推动。
对于国家的政策，有了这一有力的支撑，企业更加充满自信。只要如实把握住政策的重点，做一些有利于企业发展的策略，这将会为企业未来的发展带来更大的利益和创造性。
3.1.2企业自身应对策略
企业对于服务业电子商务的发展，自身采取应有的应对策略。企业大力培养电子商务人才，发展创新型营销模式，利用电子商务平台，推广自己企业的产品。根据以往企业的发展以及现在总体服务业的发展，制定更加优质的服务，独特的品质和更加符合消费者的策略。由于市场，消费者等各方面的瞬时变化，企业自身的发展取决于企业的自身应对策略。在各个方面都做出相应的改善。在物流方面，一方面，几乎全国各地都可以到达，国际方面也提供相应的快递服务，保证距离不是问题。另一方面，物流的过程中，保证产品得完整无损性，保证质量不是问题。物流信息的及时更新性，消费者看到自己的快递发出去，随时可以看到它到哪了，基本可以预料到何时到达自己的身边。在支付方面，支付的多样性，采用多种方式支付，以达到消费者支付的方便性；支付的安全性，保证不泄露消费者的信息，以达到消费者心理安全的目的。
企业自身及时采取应对策略，对于企业的发展有极大的帮助，有利于向更新颖，更完善的方向发展，促进企业经济的发展以及规模的扩大。
3.1.3社会消费观的促进
近几年来，社会消费观有所改进，大部分人消费观都跟着经济的发展改变着，而且消费观越来越不同于以往的观念。2015年大众的消费观不仅局限于便宜，更偏向于享受和好奇，尤其是更加新颖的事物更能引起大众的心理。
“互联网+”带来的支付方式的变化。“百度糯米”的数据显示，相比2015年前三个季度“到店付”的金额增长238%，这也给社会消费带来一定的影响。同时会有很多的活动产生，它会对大众的消费心理产生不可避免的影响。
3.2服务业电子商务未来的发展道路
3.2.1服务业电子商务未来的方向
服务业电子商务的未来的方向是走向大众的，它是为大众服务的，必须要符合大众的生活习惯，大众的喜好。它是国际化的，网络的无地域和时间限制，它面向的不仅仅是全国的消费者，包括国外的消费者，形成跨境电商。而且，它未来会形成一种符合服务业电子商务的模式。
未来它将成为人们生活最常用的方式，它是走向国际的，未来朝着电子商务服务产业增值部分带来很大价值。而且，它是连带着一些零售产业兴起，带动经济的发展，它调控了市场经济，会控制一部分产业的发展。未来发展方向是可观的，它不会偏离人们的生活，它是朝着在先进技术的基础上发展商务的。
3.2.2服务业电子商务未来的市场
服务业电子商务未来是为广大网络用户服务，它主要是以网络为基础，根据市场的大小来展现企业自己的东西为其用户服务，并且企业与企业之间可以直接产生战略性合作，共同为广大用户提供更加方便，更加值得信赖的服务。它的市场面对的是客户，消费者，物流等各个方面的综合。整个市场是由于需求引起的，对于目前的需求更多的要求是精神上的需求，所以未来主要是以人需求的精神放松和愉悦服务。
服务业电子商务未来会主要以消费居多的大小城市发展，不仅仅在大城市提供网上服务，目前已经拓展到比较普遍的农村也已经展开电子商务，这提醒了企业家们为人们提供方便的服务，不仅局限于交通道路方便的大城市，也不仅只是为有钱人服务，只要有网络的地方就可以通过电子商务平台进行交易，这扩大了服务业电子商务的市场。
由于网络的广泛，它面对的不仅是国内，还有国外的用户，需要保证物流的及时，产品的质量等成为问题，但是市场有多大，就要做好应对的准备。未来市场的变化多端，只有随时采取应对的措施才能应对未来的可能性变化。
3.2.3服务业电子商务未来的发展策略
服务业电子商务会更加接近人的生活方式，它的方式只会更加贴近人们的生活，主要模式会有O2O，团购，B2C，OTA等，模式的变化与发展适应未来生活的规律，更方便于人们生活。未来会更加迷你化，生活会形成网络生活圈，就像微信一样，很方便个人使用和交流沟通。并且定期，有形式的内容，容易获得信息。联系信息的人，得到物品或者服务，认为服务好，甚至会影响身边的朋友。一个企业容易形成一种闭环式的模式。完全无缝对接，比较容易控制。
服务业电子商务越来越接近生活，无论是是生活日常用品，还是医药服务，物流服务等各个方面都会更加自动化，快捷化便利化。它的发展是倾向于网络与传统结合。
4总结
服务业电子商务是一种新兴业态，它尚在发展的过程中，但已经受到国家，企业的重视，并且已经处理一些已经存在的问题，虽然它也还存在不足，例如：电子技术的部分不成熟，支付安全并未完全解决，物流也存在着潜在的问题。但是这些都可以成为动力，让国家，企业更加重视电子商务服务业的发展，我们会更加注重人才的培养以及问题的及时处理。
参考文献
[1]孟晓明.陈拥军.电子商务与现代服务业的协调发展研究[M].北京：中国财政经济出版社，2010.
[2]李博群.我国电子商务发展现状及前景展望研究[J].调研世界，2015，（1）.
[关键词]数据挖掘电子商务数据库
一、引言
电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。
二、数据挖掘技术
1.数据挖掘
数据挖掘(DataMining)，又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。
2.数据挖掘过程
挖掘数据过程可以分为3个步骤：数据预处理、模式发现、模式分析。
(1)数据预处理。实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此，数据挖掘一般不对原始数据进行挖掘，要通过预处理提供准确、简洁的数据。预处理主要完成以下工作：包括合并数据，将多个文件或多个数据库中的数据进行合并处理；选择数据，提取出适合分析的数据集合；数据清洗、过滤，剔除一些无关记录，将文件、图形、图像及多媒体等文件转换成可便于数据挖掘的格式等。
(2)模式发现。模式发现阶段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可以理解的信息和知识。可用于Web的挖掘技术有路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析、依赖性建模等等。
(3)模式分析。模式分析是从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。通过技术手段，对得到的模式进行数据分析，得出有意义的结论。常用的技术手段有：关联规则、分类、聚类、序列模式等。
三、电子商务中几种常用的数据挖掘方法
1.关联规则
关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一，侧重于确定数据中不同领域之间的关系，找出满足给定条件下的多个域间的依赖关系。关联规则挖掘对象一般是大型数据库，该规则一般表示式为：A1∧A2∧…Am=>B1∧B2∧…Bm，其中，Ak(k=1,2,…,m)，Bj(j=1,2,…,n)是数据库中的数据项。有Support(A=>B)=P(A∪B)，Confidence(A=>B)=P(A|B)。数据项之间的关联，即根据一个事务中某些数据项的出现可以导出另一些数据项在同一事务中的出现。
关联分析的目的是挖掘出隐藏在数据间的相互关系。关联规则用于寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。关联分析的典型例子是购物篮分析，描述顾客的购买行为，可以帮助零售商决定商品的摆放和捆绑销售策略。如著名的(面包+黄油牛奶)例子就属于关联分析：在超市中，90%的顾客在购买面包和黄油的同时，也会购买牛奶。直观的意义是：顾客在购买某种商品时有多大的倾向会购买另外一些商品。找出所有类似的关联规则，对于企业确定生产销售、产品分类设计、市场分析等多方面是有价值的。
2.聚类分析方法
类聚分析就是直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，而将性质差别较大的分在不同的类。对变量聚类计算变量之间的距离，对样本聚类则计算样本之间的距离。它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别上的个体间的距离尽可能大。
聚类分析用于把有相似特性的客户、数据项集合到一起。在电子商务中,聚类分析常用于市场细分。根据已有客户的数据，利用聚类技术将市场按客户消费模式的相似性分为若干细分市场，以进行有针对性的市场营销，提供更适合、更满意的服务。如自动给一个特定的客户聚类发送销售邮件，为一个客户聚类动态地改变一个特殊的站点等。通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站还可以为客户提供个性化的服务。
3.分类分析
分类系统是基于遗传算法的机器学习中的一类，它包括一个简单的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统。分类系统正在被人们越来越多地应用于科学、工程和经济领域中，是目前遗传算法研究领域中一个非常活跃的领域。
分类分析是数据挖掘中应用最多的方法。分类要解决的问题是为一个事件或对象归类，既可以用于分析已有的数据，也可以用来预测未来的数据。分类通过分析已知分类信息的历史数据，总结出一个预测模型，预测哪些人可能会对邮寄广告、产品目录等有反应，可以针对这一类客户的特点展开商务活动，提供个性化的信息服务。
4.序列模式
序列模式挖掘就是要挖掘出交易集之间有时间序列关系的模式。它挖掘的侧重点在于分析数据间的前后或因果关系，找到那些“一些项跟随另一些项”，以预测未来的访问模式。序列模式分析和关联分析类似，其目的也是为了挖掘数据之间的联系，但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A-B-C出现的频率较高”之类的知识。序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要有用户输入最小置信度C和最小支持度S。
序列模式便于进行电子商务的组织，预测客户的访问模式，对客户开展有针对性的广告服务或者主动推荐客户感兴趣的页面，以满足访问者的特定要求。
四、结束语
随着互联网的快速发展,电子商务也在迅速崛起。电子商务这一新的商业形式彻底改变了传统的交易方式,也改变了企业的经营模式和管理理念。而电子商务中安全性是一个至关重要的核心问题,包括:运行系统的安全;网络上系统信息的安全;网络上信息传播的安全;网络上信息内容的安全。
二、电子商务面临的安全问题
由于Internet本身具有开放性、交易各方的不直接对面等特点,电子商务中存在着以下几种安全隐患:
1.信息泄露。在电子商务中表现为泄露商业机密,计算机网络安全威胁与隐患可能使得电子商务中的信息泄漏,主要包括两方面:交易一方进行交易的内容被第三方窃取;交易一方提供给另一方使用的文件第三方非法使用。
2.信息篡改。在电子商务中,商业信息的真实性和完整性非常重要。电子交易信息在网络上传输过程中,有可能被他人非法修改、删除或重放(指只能使用一次的信息被多次使用),这样就失去了信息的真实性和完整性。
3.身份识别。若不进行身份识别,第三方有可能假冒交易一方的身份来破坏交易、破坏被假冒一方的信誉或盗取被假冒一方的交易成果。同时,不进行身份识别,交易双方不仅会相互猜疑,而且还会抵赖,而进行身份认证后信息发送者和接受者都不能对此予以否认。
4.信息破坏。在电子商务中,信息破坏表现为商业信息在网络上传输时出现错误或失败。如计算机病毒、特洛伊木马程序、逻辑炸弹等,导致信息传递的丢失和谬误,或者导致电子商务信息遭到破坏。
三、电子商务中的安全对策
目前电子商务交易常用的安全技术主要包括:加密技术、身份认证技术、访问控制技术、防火墙技术、安全内核技术、入侵检测技术、信息泄密防治技术、网络安全漏洞扫描技术等。
1.加密技术。加密技术是最基本的网络安全技术,主要用于保证数据在存储和传输过程中的保密性。采用数学方法对原始信息进行再组织,加密后在网络上公开传输的内容对于非法接收者来说成为不可理解的字符。对于合法的接受者,则可以利用其密钥,通过解密得到原始数据,达到保护信息的目的。目前,加密技术可分为两类:对称密钥加密和非对称密钥加密。
(1)对称密钥加密。加密所使用的密钥和解密所使用的密钥相同,或者虽不相同,但可以从其中一个密钥推导出另一个。使用对称密钥不必交换加密算法,只需交换加密密钥,因而简化了加密过程,加解密速度快,但存在密钥的分配、保存和管理的问题。目前常用的对称加密算法有DES。
(2)非对称密钥加密。信息加密和解密所使用的密钥是不同的,并且从其中一个密钥无法推导出另一个密钥。非对称密钥加密解决了对称密钥加密存在的密钥分配、保存和管理的问题,但加密算法复杂,加解密速度慢。目前,常用的非对称加密算法有RSA算法。
2.认证技术。基本的加密技术不足以保证电子商务中的交易安全,信息鉴别和身份认证技术是保证电子商务安全不可缺少的技术手段。认证技术是防止交易信息被篡改、删除、重复和伪造的一种有效方法,主要有数字签名、数字证书、数字时间戳等技术。
(1)数字签名。传统商务活动中,通常利用书面文件中的亲笔签名或印章来规定合同的责任,而在电子商务中传送的文件是通过数字签名来证明当事人身份与数据的真实性。数字签名是数字加密技术的一种应用方式,其核心是采用加密技术的加、解密算法来实现电子信息的数字签名。对于电子商务中的业务款项如何分辨其真假,则需要数字签名技术来确认其交易或结算双方的真实身份及电子货币的可靠性。通过数字签名技术可实现对原始信息和关联方身份的鉴别,也可较好地防范关联方和非关联方的道德风险。
(2)数字证书。数字证书是用电子手段来证实一个用户的身份和对网络资源访问的权限,含有证书持有者的有关信息,以标识他的身份。数字证书克服了密码在安全性和方便性方面的局限性,可以控制哪些数据库能够被查看,因此提高了总体的保密性。
(3)数字时间戳。在书面合同中,签署日期和签名是防止文件被伪造和篡改的关键性内容。在电子商务中,同样需对交易文件的日期信息采取安全措施,而数字时间戳就可提供电子文件发表时间的安全保护。时间戳是一个经加密后形成的凭证文档,包括需加时间戳的文件的摘要、DTS收到文件的日期与时间和DIS数字签名,用户首先将需要加时间的文件用HASH编码加密形成摘要,然后将该摘要发送到DTS,DTS在加入了收到文件摘要的日期和时间信息后再对该文件加密(数字签名),然后送回用户。
3.安全认证协议。目前,在电子商务中有两种安全认证协议被广泛应用:
(1)安全套接层协议(SSL)。SSL协议是由Netscape公司研究制定的安全协议,用于提高应用程序之间的数据的安全系数。SSL协议的整个概念可以被总结为:一个保证任何安装了安全套接层的客户和服务器之间事务安全的协议,该协议向基于TCP/IP的客户/服务器应用程序提供了客户端与服务的鉴别、数据完整性及信息机密性等安全措施。
(2)安全电子交易协议(SEL)。SEL协议是为基于信用卡进行电子化交易提供的安全措施,它是由Visa国际组织和万事达组织共同制定的一个能保证通过开放网络(包括Internet)进行安全资金支付的技术标准,采用公钥密码体制的X.509数字证书标准,主要应用于保障网上购物信息的安全性。由于SEL提供了消费者、商家和银行之间的认证,确保了交易数据的安全性、完整可靠性和交易的不可否认性,特别是保证不将消费者银行卡号暴露给商家等优点,因此它成为目前公认的信用卡/借记卡的网上交易的国际安全标准。
四、结语
电子商务安全技术并不限于以上所提到的,还有很多其他措施,如物理安全措施、入侵检测、防病毒技术、虚拟专用网(VPN)等。实际应用中常将各种技术结合起来使用,以最大限度地提高电子交易的安全性。
参考文献:
0 引言
我国电子商务交易量增长迅猛，电子商务平台和网站越来越多，数据呈现爆炸式增长。面对海量的Web数据，对企业而言，构建良好的客户管理关系，吸引新客户留住老客户，发现顾客潜在的购买兴趣等都成为了企业要关注的问题。
对用户而言，如何从爆炸式的大数据中发现与自己相关的信息存在一定的难度。数据挖掘技术是一种从大量的、不完全的、有噪声的、随机的、模糊的数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的，但又具有潜在价值的信息和知识的技术[1-2]。在电子商务中应用数据挖掘技术，从已有的信息数据中挖掘出潜在的有用的信息，已成为人们关注和研究的热点。
1 Web数据挖掘
Web数据挖掘是将传统的数据挖掘思想和技术应用于Web环境中，从Web文档集和Web活动中抽取出感兴趣、潜在的、有用的模式和知识的过程。Web数据挖掘根据Web信息不同可以分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面。
Web内容挖掘是从文档内容或其描述中直接抽取有用信息的过程，通过对文本内容的检索，获取和提炼知识和信息。
用于Web内容挖掘的数据既有无结构的自由文本，也有网民留言、帖子、中文微博等半结构化的信息和来自于数据库的结构数据。所以Web内容挖掘需要从Web页面及后台数据库中开展挖掘任务，从大量元数据、文本、视频、音频等网络数据集中找到特定的信息[2]。
Web结构挖掘是从Web组织结构和链接中推导知识，对页面进行分类、聚类，提高检索效率和找出权威页面，目的是发现页面的内部结构和文档间的结构，利用这些结构蕴含的信息帮助发现有用的知识和模式。
超链接是Web页面的基本元素，经常可以利用超链接对Web结构进行挖掘。进行Web结构挖掘的常用算法有计算页面权威的PageRank算法、基于网页分析的HITS算法等。
Web使用挖掘是从服务器端记录的用户访问日志或用户的浏览信息中获取数据，通过分析这些数据抽取出隐藏在这些数据后面的用户模式，进行预测性分析。通过Web使用挖掘，可以发现隐藏的与用户访问行为相关的规律，如频繁访问路径、相似用户群和相似的Web页面等[3]。
2 面向电子商务的Web数据挖掘
2.1 Web数据挖掘过程
在电子商务环境下，Web数据挖掘过程要经历以下几步，它是不断反复修正的过程，直至得到准确的知识，如图1所示。
⑴ 确定挖掘任务，建立挖掘模型。构建模型的任务主要是将数据进行规格化处理，使用不同的算法、调整参数来优化挖掘任务，数据挖掘技术本身就是一个不断反复、不断迭代的过程，通过多次的循环构造才能得出更好的评估模型[2]。
⑵ 数据源：电子商务网站每天都会产生海量的交易数据和用户访问记录，收集的数据数量和质量都会影响到挖掘的结果。由于Web的结构大体为客户端服务器Web服务[4]，所以Web的数据源主要有Web服务器上的Web日志文件、从服务器端收集信息及其从Web页面中提取数据等。
⑶ 数据预处理：数据预处理的目的是提高挖掘效率，提供有效的挖掘数据，使得结果更合理。Web文档的数据很多都是半结构或非结构化的，很难对采集的Web数据直接进行处理。采集的Web数据需根据挖掘主题选择相关的数据项，经过初步的筛选，缩小数据处理范围。另外，Web数据具有不完全性、冗余性和模糊性等特性，通过补全不完全项、去除冗余项、处理模糊项等，去掉无用、不合理的数据，最后生成标准的数据集。
⑷ 模式发现：根据挖掘需求选择合适的Web挖掘算法和工具，实现从数据集发现潜在的、有用的知识和模型。常用的Web挖掘算法有：路径分析用来发现Web站点中最经常被访问的路径;关联规则用于关联知识的发现，了解网页之间的关系;序列模式可以挖掘出交易集之间有时间序列关系的模式;运用分类和聚类算法对数据进行分组等Web挖掘。
⑸ 模式分析：对于发现的模式进行验证、解释、说明，获取对决策支持有用的信息。根据模式分析的反馈，如果没有得到合适的结果，重复上述步骤，重新挖掘知识，直至得到满意的结果。
⑹ 结果可视化：Web数据挖掘的意义不是获取庞大的数据信息，而是要将获取的知识或者模型采取用户可理解的方式展现给用户，这意味着要将分析结果可视化。数据可视化主要是借助于图形化手段，依据数据本身及其内在的模式和关系，清晰有效地传达与沟通信息。
2.2 Web数据挖掘在电子商务中的应用
将Web数据挖掘技术应用在电子商务中，从技术角度，可以提供优化网站结构和页面的策略;从商家角度，可以增加交叉销售量，尽可能将浏览者变为消费者;从用户角度，为用户提供了个性化服务。以下是Web数据挖掘在电子商务中的具体应用。
⑴ 改进站点的访问效率。通过对Web结构和Web日志的分析，对Web页面之间的组织关系、引用关系和超链接关系的分析，可以挖掘用户网页浏览行为模式、页面浏览情况等，对页面的重要性进行评估，有助于商家重新调整页面结构和页面布局，改进Web站点设计，提升访问效率，吸引更多用户。
⑵ 提供个性化服务。电子商务的快速发展，为用户提供了更多的选择，同时，面对电商网站众多的商品和越来越复杂的网站结构，如何能快速查找到自己感兴趣的商品是一个费时费力的问题。个性化服务是电子商务网站争取更多用户、防止用户流失以及实现市场目标的重要手段。协同过滤算法是目前使用最多、应用最成熟的一种推荐技术[5]。在电子商务中，运用协同过滤等推荐算法，构建基于Web电子商务的个性化推荐系统，可以制定不同的个性化营销策略。
⑶ 商品推荐服务。运用聚类、分类、关联规则等数据挖掘技术，可以从用户的访问数据中发现商品之间的联系，挖掘用户感兴趣的商品。比如通过用户购买商品A，推导出商品B也是用户感兴趣的商品。通过基于Web电子商务的智能推荐系统，客户可以在较短时间内购买到满意的商品，同时增加商家的交叉销售量。
⑷ 识别电子商务潜在客户。通过对Web已有的老客户数据的公共属性、类别关键属性及其属性间的相互关系进行分析，建立分类模型。对于一个新的用户，根据已建立的分类模型，对新用户进行正确的分类，根据类别判断用户是否潜在客户。
⑸ 理解客户意图。通过分析用户的浏览路径等多个数据源，运用路径游历模式等发现算法，发现被频繁访问的路径，从而发现用户的真实访问意图。
3 结束语
Web挖掘能够在海量的大数据中寻找出潜在的有用的信息和知识，Web挖掘技术在电子商务中的应用越来越广泛，制作基于Web挖掘的个性化推荐系统、智能化的电子商务系统已经成为电商网站的发展趋势。但同时电子商务数据存在异构性、规模大、复杂性等特点，使得传统的Web挖掘技术遇到挑战，下一步需要深入研究针对电子商务数据的Web挖掘算法。
关键词：电子商务，行业诚信 ，安全技术
1引言
诚信问题和安全问题成为影响我国电子商务发展的瓶颈。首先，在电子商务领域企业、消费者、银行等任何一方诚信缺失，交易就不能顺利实施。电子商务的行业诚信需要政府、企业、社会等各界共同努力。再次，针对电子商务的各种安全要素，采用相应的安全技术，将用力的保障电子商务的交易各方的安全。
2电子商务诚信缺失的原因与表现
2.1 我国诚信基础薄弱，电子商务交易社会信任度低
电子商务参与者的诚信观念、规则意识不强。电子商务作为不见面的交易模式，难以得到消费者的认同，而“无商不奸”的观念在人们的思想中根深蒂固，这是电子商务发展的心理障碍。
2.2 社会信用体制尚未完全建立，电子商务难于运营
电子商务贸易内的信用评级还完全属于行业和个人行为，还没有得到政府的支持和认可，所以评级中介机构、评级依据都未得到法律认同，从而评级也就没有法律效力。
2.3 商业秘密和客户隐私得不到保护
网络具有公开性，商家和消费者的个体信息在未征得同意时不得公开，否则将构成对隐私权的侵犯。而目前很多商业性网站并不注重对客户信息的保护，商业秘密和隐私随时可能受到侵犯，且难以获得有效的法律救济。
另外，还有网络诈骗、商品质量低劣、不履行服务承诺等一系列诚信缺失的表现。
3电子商务的诚信建设
3.1 加大诚信建设和教育，提高全民诚信素质
倡导诚信观念，提高社会公德和全民诚信素质，形成诚实守信的社会环境，促进电子商务的发展。
3.2 健全相关法律、法规和制度的建设
法律、法规作为诚信的最后一道保障，不仅能打击违法行为，维护消费者的合法权益，也能营造良好的社会诚信环境，促进电子商务的繁荣发展。根据电子商务的环境和交易特点，建立电子交易法律和制度、电子支付制度、信用卡制度等。
3.3 完善信用体系建设
（1）建立电子商务信用模式。电子商务的信用模式主要是指电子商务企业（网站）通过制定和实施确定交易规则，为电子商务交易的当事人建立一个公平、公正的平台，以确保电子商务交易的安全可靠。其基础性设施主要体现在资格认证和信用认证。
（2）加强行业自律。电子商务行业应当反对采用一切不正当手段进行行业内竞争，自觉维护用户的合法权益，保守用户信息秘密。
（3）建立在线信用信息数据库。政府有关部门要尽早建立跨区域的在线信用信息数据库，通过提供信用查询、公示企业守信或诚信信息、受理信用的投诉、受理信用的异议等服务，来营造电子商务信用环境。
另外，还要增强政府引导与管理能力，促进中国电子商务诚信联盟的发展。可以营造良好的电子商务诚信环境。
4 电子商务的安全要素与安全技术
实现电子商务的关键是要保证商务活动过程中系统的安全性，从安全和信任的角度来看,传统的买卖双方是面对面的,因此较容易保证交易过程的安全性和建立起信任关系。但在电子商务过程中，买卖双方是通过网络来联系，由于距离的限制，电子商务交易双方都面临安全威胁。这些安全因素包含：信息有效性、真实性；信息机密性；信息完整性；信息可靠性、不可抵赖性和可鉴别性。；
4.1 电子商务的安全技术
（1）数据加密技术
加密技术用于网络安全通常有二种形式，即面向网络或面向应用服务，可分为：对称密钥密码算法、不对称型加密算法、不可逆加密算法三种。电子商务领域常用的加密技术有数字摘要、数字签名、数字时间戳、数字证书等。
（2）与电子商务安全有关的协议技术
SSL协议（安全套接层协议），主要是使用公开密钥体制和X.509数字证书技术保护信息传输的机密性和完整性，它不能保证信息的不可抵赖性，主要适用于点对点之间的信息传输。从目前实际使用的情况来看，SSL还是人们最信赖的协议，但是SSL并不能协调各方间的安全传输和信任关系；还有，购货时用户要输入通信地址，这样将可能使得用户收到大量垃圾信件。
SET协议（安全电子交易），由美国Visa和MasterCard两大信用卡组织联合国际上多家科技机构，共同制定了应用于Internet上的以银行卡为基础进行在线交易的安全标准，它采用公钥密码体制和X.509数字证书标准，主要应用于保障网上购物信息的安全性，是目前公认的信用卡/借记卡的网上交易的国际安全标准。
（3）身份认证技术
在电子交易中，无论是数字时间戳服务还是数字证书的发放，都不是靠交易的自己能完成的，而需要有一个具有权威性和公正性的第三方来完成。认证中心就是承担网上安全电子交易认证服务、能签发数字证书、并能确认用户身份的服务机构。
4.2网上支付平台及支付网关
网上支付平台分为CTEC支付体系和SET支付体系。网上支付平台支付型电子商务业务提供各种支付手段，包括基于SET标准的信用卡支付方式、以及符合CTEC标准的各种支付手段。支付网关位于公网和传统的银行网络之间，主要完成通信、协议转换和数据加解密功能，并且可以保护银行内部网络。此外，支付网关还具有密钥保护和证书管理等其它功能。
5小结
本文分析了目前电子商务领域所面临的诚信危机与安全威胁，指出要将行业诚信、政府监管、国家立法、安全技术等多方面相结合，从而保障电子商务的安全运行，引导和促进我国电子商务快速健康发展。
参考文献
[1]戴凤弟，电子商务基础[M]，北京：高等教育出版社，2009: 36-47
[2]王鑫，电子商务安全[M]，北京：对外经济贸易大学出版社，2011: 203-224
[3]梁露，电子商务网站建设与实践[M]，北京：人民邮电出版社，2008:180-182
关键词：数据挖掘技术；电子商务；应用
电子商务模式是我国新兴的一种商务模式，随着电子商务在我国的发展，电子商务信息量也越来越多，因此数据挖掘技术也被应用到电子商务中。通过数据挖掘技术，可以帮助电子商务商家获取更多有用的信息，提高电子商务的服务质量。
一、数据挖掘技术的分析
（一）网页结构挖掘。在数据挖掘中，所谓的结构挖掘是指从web组织结构链接的关系中进行知识的推导。在web中数据挖掘人员可以从web链接上获得大量的信息，例如web的页面内容的相关性、web页面内容的质量等等。而且通过对组织结构链接进行分析，可以找出有用模式的网页。因此结构数据挖掘又可以分成外部结构挖掘和内部数据挖掘。
（二）网页内容挖掘。网页内容挖掘，顾名思义就是从网页的文档内容等等信息中进行数据的挖掘。例如工作人员可以结合网页内容挖掘来得出相应的资源搜索。网页内容的组成信息有很多，例如文本信息、图像信息、音视频信息等等。
（三）网页使用挖掘。所谓的网页使用挖掘，就是指工作人员通过对网页的日志来进行相关数据的挖掘。首先，数据挖掘人员可以通过客户所浏览过的网页信息来得出客户的网页访问模式。通过分析客户的网页访问模式，就可以对客户进行需求分析，进而更好地提高网页的界面结构，提高网页的浏览量。
二、电子商务中数据挖掘的方法分析
（一）路径分析。在电子商务中，通过数据挖掘中路径分析方法可以判断出在某个网页中，客户访问的最为频繁的路径方法是什么，然后工作人员就可以结合客户的访问路径来对网页进行相关的页面改善以及结构设计改善。
（二）关联规则分析。数据挖掘技术在电子商务中应用之一就是关联规则分析，就是通过对相关事物相互之间的联系和规则，来为客户提供更加符合其需求的信息，帮助客户更好地刷选信息，如淘宝上“同款”和“相似”功能。
（三）序列模型分析。在电子商务中，工作人员可以通过数据挖掘的序列模型分析功能来将数据间前后或者因果的关系分析出来，从而更好地对客户的访问模式进行预测，为客户提供更好的个性化服务。
（四）分类规则的发现。在电子商务中，常用的分类方法主要是决策树的分类方法，通过数据挖掘的分类规则，可以对不同的客户进行分类，并且结合分类规则，可以总结出不同类型客户的特点，然后更好地结合客户群的特点来开展更具有针对性的活动。
（五）聚类分析。在电子商务中，工作人员可以通过聚类分析来将具有相似浏览行为的客户进行分别出来，然后让管理者更好地了解该客户群的特点，从而为其提供更好的服务。
三、数据挖掘技术在电子商务发展中的应用
数据挖掘技术在电子商务中的应用主要是应用在三个方面，分别是网站优化、用户信息管理以及营销过程。
（一）在电子商务网站优化中的应用。随着我国电子商务的发展，人们在网上购物的次数也越来越多，从淘宝天猫在2015年双十一的成交额高达九百多亿的数据中可以看出电子商务在我国的经济发展中的地位。随着电子商务的发展，电子商务之间的竞争也越来越大，如淘宝与京东之间的竞争，当当网与卓越亚马逊之间的竞争，因此借助数据挖掘技术，电子商务商家可以对自家的网站进行优化，进而更好地吸取客户的眼光，提高市场竞争力。而且随着电子用户的增加，电子商务网站在运行过程中也会出现各种问题，如在双十一那天，淘宝支付网页中会出现一定的运行故障。
（二）在电子商务用户关系管理中的应用。数据挖掘技术可以应用在电子商务的网站优化中，还可以应用在电子商务的用户关系管理过程中，通过数据挖掘技术，电子商务管理者可以对客户进行更好地管理。因此数据挖掘技术可以将客户的浏览行为和爱好进行挖掘出来，为管理者提供更加优质的服务提供一定的依据。首先，客户在购买完相关的产品后，就会对该产品进行相关的评价，此时电子商务管理者就可以通过数据挖掘的功能来对这些评价信息进行收集和整理，结合客户的评价信息来认识自身产品和服务存在的不足，帮助产品改善和服务改善。其次，电子商务管理者还能通过数据挖掘技术来将客户进行分类。
（三）在电子商务营销过程中的应用。数据挖掘技术还能应用在电子商务的营销过程中，随着我国电子商务竞争的增大，为了获取更多的客户，提高营销额，各大电子商务都纷纷引入数据挖掘技术，来加强对客户购买需求和信息进行分析，进而结合客户的需求信息和购买信息来制定具有竞争力的营销策略，提高销售额。首先，因为数据挖掘技术可以获取客户的相关信息，如购买信息，电子商务商家则可以利用客户的相关信息来制定相关的销售方案，提高自身产品的销售量。其次，通过数据挖掘技术，电子商务管理者可以对客户进行分类管理，并且得出不同客户群体的不同的购买需求，因此借助这些信息，电子商务商家就可以提出更加具有针对性的产品，为不同的客户群推荐不同的产品，提高自身的市场竞争力。最后，市场的信息是多变的，因此电子商务商家可以借助数据挖掘的技术来对影响市场的各个因素进行收集和分析，加强对电子商务市场的了解程度，进而制度更加符合市场发展方向的营销方法，提高自身的市场竞争力。
综上所述，通过数据挖掘技术，电子商务商家可以获得大量的信息，进而更好地分析出不同的客户群体的购买爱好、购买行为，然后结合客户的购买爱好来制定更好的服务，提高客户数量，进而更好地提高自身网站的销售额。因此，为了更好地促进电子商务在我国的发展，相关技术人员应该加强对数据挖掘的研究，提高数据挖掘技术在我国电子商务中应用，为电子商务提供更多的信息。
参考文献：
[1]李霏.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用价值探析[J].电子技术与软件工程，2016，02：198.
