一、电子商务分类及其相关学科
分类
按交易类型分类为：
在Internet 开放的网络环境下, 基于Web /Browser 模式的电子商务实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付。主要交易类型有, , 的应用。从参与对象来看, 活动参与者发生变化。电子商务包括了企业对企业（B2B）、企业对消费者（B2C）、企业对政府（B2G）、消费者对消费者（C2C）、消费者对政府（B2G）等各种形式。
从技术的角度看：
电子商务的发展经历了传统电子商务、电子数据交换( Electronic Data Inter2change, ED I) 和Web/Browser(W/B) 电子商务三个阶段, 并向智能电子商务阶段发展。四个阶段的主要区别是通信方式的不同。
电子商务相关学科
作为一个新兴的文理交叉的新学科, 电子商务的理论和科学基础正在不断发展。毫无疑问, 电子商务是建立在多学科的基础之上的, 有着鲜明的跨学科特性。电子商务的理论主要涉及下述学科：
1. 市场营销。网络营销中有许多题是与传统的市场营销密切相关的, 如, 广告的成本效益和广告策略等。
2. 计算机科学。电子商务的诞生与发展离不开计算机科学的支持, 电子商务的基础结构部分有许多许多问题如语言、多媒体和网络都归属于计算机科学学科, 另外智能代理（多Agent的智能电子商务）也在电子商务中扮演了重要的角色。
3. 消费者行为和心理学。消费者行为是电子商务交易成功的关键, 对销售商来说也是如此。在今天的电子化市场上, 文化程度和消费者态度间有着密切的关系。
4. 金融。金融市场和银行是电子商务的主要参与者。
5. 经济。电子商务的实现会受到经济实力的影响, 同时还会对世界经济产生冲击。所以在经济学理论中应当充分考虑电子商务的存在, 考虑由此带来的影响。
6. 管理信息系统。在企业中通常是由信息系统部门来负责开展电子商务的, 电子务的实施同样要涉及到系统分析到系统集成等一系列问题, 还要与企业原有的信息系统融合。
7. 会计和审计。电子化交易的后端运作在某些方面与传统的交易是有所不同的, 电子化交易该如何审计, 这对会计职业提出了挑战, 同样对成本效益的评价方法也提出了挑战。
8. 管理。电子商务需要适当的管理, 并且由于电子商务的跨学科特性, 所以电子商务的管理更需要有新的方法和理论。
9. 商业法规和道德。法律和伦理问题在电子商务的应用过程中, 尤其是在全球市场上现得尤为突出, 这里许多问题都与法律有关, 如隐私权和知识产权等。
此外,其它与电子商务有关系的学科还有, 如语言学涉及国际贸易中的翻译、机器人技术、运筹学管理科学、统计、公众政策等, 另外, 电子商务还涉及健康保护、通信和娱乐出版等各个方面 。所以说, 电子商务具有鲜明的跨学科特性。同样,电子商务的面涉及得很广, 需要从多学科的角度来看待。电子商务相关的学科包括计算机科学、管理科学、信息系统、经济学、市场营销、财务会计以及社会学。可以把这些相关学科划分为技术和行为两部分,从技术部分来说, 计算机科学家对电子商务感兴趣, 主要是把它作为互联网技术的一个应用范例来看待, 他们关心的是计算机软硬件、通信系统以及标准、加密技术、数据库的设计和运行等技术的发展。管理科学家主要关心的是如何建立业务流程的数学模型以及如何对这些流程进行优化, 他们之所以对电子商务感兴趣, 是因为他们把电子商务看作是一个对企业如何利用互联网来实现更有效的商业运作进行研究的机会。而从行为部分来说, 信息系统研究人员主要是对电子商务在企业和行业价值链、行业结构以及企业战略上的影响感兴趣。信息系统学科是一个既涉及技术又涉及行为的学科。例如, 信息系统专业的技术方面也要关注数据挖掘、搜索引擎设计以及人工智能等技术。经济学家们关注的是消费者在网上的行为以及数字化电子市场的特点。在这两个方面, 经济学家和营销专家有着共同的兴趣。对营销专家来说, 他们主要关注电子商务中消费者对于营销和广告宣传的反应，关注企业建立品牌、细分市场、确定目标客户和定位产品从而获得平均利润之上的投资回报的能力。研究管理的学者主要关注企业的创新行为， 关注新生企业在短期内健全组织结构所面临的挑战。财会研究人员主要关注电子商务企业的价值和电子商务环境下的会计实践。而社会学家则主要研究一般大众使用互联网的情况，研究由于互联网效益的不均衡造成的社会不平等现象，以及作为个人和组织沟通工具的使用情况。法律学者则对保护知识产权、保护隐私以及内容监控这类问题感兴趣。上述各学科没有一个能够主宰电子商务。所以在进行电子商务理论研究时所面临的挑战就是要对各学科都要有足够的了解，只有这样才能全面把握电子商务理论的重要意义。
二、 涉及计算机专业的技术组成：
1、 网络技术和通信技术
网络技术和通信技术是电子商务的网络基础。主要包括: 局域网技术、广域网联、Web 技术、接入技术和TCP /IP 协议。其中局域网和广域网技术是Internet 网络的物理基础, TCP /IP 是Internet 网络的逻辑互联基础,Web 语言开发技术和Web 数据库开发技术是电子商务网站设计和开发的技术基础。
2、Internet 技术
Internet 技术是在ARPAnet( 美国国防高级研究工程局网络)的基础上发展起来的, 可以说Internet是继电报、电话发明以来人类通信方式的又一次革命。Internet的飞速发展和广泛应用得益于其提供的大量服务, 这些服务为人们的信息交流带来了极大的便利。目前Internet 提供的服务很多, 其中较为主要的有WWW服务、文件传输服务( FTP) 、电子邮件服务( Email)、远程登录服务( Telnet) 。
3、EDI 技术
EDI ( electronic data interchange,电子数据交换) 是20世纪80年代发展起来的、融现代计算机技术和远程通信技术为一体的产物, 是指商业贸易伙伴之间, 按标准化的信息技术, 通过通信网络, 在单位的计算机系统之间自动交换处理贸易单证。EDI 技术包括三个部分: 硬件系统、翻译软件和传输系统。由于EDI 是国际范围的计算机与计算机之间的通信, 所以EDI 的核心本质是被处理业务的数据格式的国际统一标准。以商业贸易方面的EDI 为例, EDI 传递的都是电子单证, 为了能让不同商业用户的计算机识别和处理这些电子单证, 必须制定一种各贸易伙伴都能理解和使用的协议标准。EDI 的软件结构分为: 用户接口模块、内部接口模块、报文生成及处理模块、格式转换模块、通信模块。
4、安全性技术
电子商务中最重要和最核心的技术就是安全和认证。但电子商务的安全性并不是一个孤立的概念,它是由计算机安全性, 尤其是计算机网络的安全性发展而来的。计算机所面临的安全性威胁给电子商务主要带来了如下的安全问题: 信息泄露、篡改、身份识别、信息破坏等。安全性技术作为电子商务最重要和核心技术, 主要有如下几个方面:( 1) 加密技术。加密技术是EC 采取的主要安全措施, 贸易方可根据需要在信息交换的阶段使用。目前, 加密技术分为两类, 即对称加密和非对称加密。( 2) 密钥管理技术。包括:对称密钥管理、公开密钥管理/数字证书、密钥管理相关的标准规范。( 3) 数字签名。( 4) Internet 电子邮件的安全协议。( 5) Internet 主要的安全协议。( 6) UN/EDIFACT 的安全。EDI 是EC 最重要的组成部分, 是国际上广泛采用的自动交换和处理商业信息和管理信息的技术。UN/EDIFACT 报文是唯一的国际通用的EDI 标准。( 7) 安全电子交易规范( SET) 。SET 向基于信用卡进行电子化交易的应用提供了实现安全措施的规则。
5、 数据仓库和数据挖掘技术
数据库技术的迅速发展和广泛应用，使企业管理进入了一个崭新的时代。数据仓库的概念是90年代初提出的，它是指一种帮助企业做决策的体系化解决方案，包括三个方面的内容： 数据仓库技术；联机分析处理技术；数据挖掘技术。数据仓库是一种只读的、用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层，是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的，但信息本身相对稳定的数据集合；联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和分析，通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式的存取，对数据进行多层次、多阶段的分析处理，以获得高度归纳的分析结果；数据挖掘是一种决策支持的过程, 主要基于人工智能、机器学习、统计学和数据库技术等多种技术，能高度自动地分析企业原有的数据, 进行归纳推理,它是提高商业和科学决策过程中的质量和效率的一种新方法。
6、 智能代理技术（参考资料：阙师鹏,张修志 江西理工大学经济管理学院 基于电子商务的智能代理研究）
智能代理是指信息世界中的软件机器人, 它是代表用户或其他程序, 以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。包括Gopher代理, 服务操作代理, 预测/替代行为代理。在人工智能，智能代理（ IA ）的是一个实体，它可以观察和采取行动的环境（即它是一个代理人）并指示它的活动实现的目标（即它是合理的） 。智能代理人也可以使用学习和知识，帮助他们实现自己的目标。 [ 2 ]。
所以，如果将智能代理技术应用到电子商务系统中.就可以为全球用户提供一个不受时空限制的交易场所.
7、电子支付
电子支付, 顾名思义是指参加电子商务活动的一方向另一方付款的过程。因此严格地来说, 电子支付不是一种技术。但是在进行电子支付活动的过程中, 会涉及到很多技术问题。包括电子货币、卡( 磁条卡、IC 卡等) 都需要大量的技术支持。
8、业务流程重组技术
业务流程重组就是对企业和业务流程进行根本性再思考和彻底性再设计, 从而在成本、质量、服务和速度等方面获得戏剧性的改善,所以业务流程重组是优化商务流程的一项关键技术。业务流程重组关注的要点是企业的业务流程, 并围绕业务流程展开重组工作。
三、 电子商务中数据库技术：
点击流
目的：用于提高电子商务网站的流量和销售率
手段：通过对浏览客户的商业目标进行汇总和分析
数据来源：主要服务器端的日志文件
基本技术：数据预处理，主要有数据清理（脏数据）、用户识别（IP异同）、事务识别（最大向前参考法）、数据规约（精简数据集）、路径补充（通过本地缓存与代理服务器或是post技术）、数据集成（异构数据源），预处理的结果在点击流数据仓库中建立针对Web点击信息的各种维度[3][4]；数据分析，主要应用数据参库技术、OLAP技术以及数据挖掘技术；得出最终可用于决策的结论。
个性化推荐[13]
分类：一种是以网页为推荐对象的个性化推荐系统，主要采用Web数据挖掘的方法与技术，为用户推荐符合其兴趣爱好的网页，如Google等；另一种是网上购物环境下的、以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为用户推荐符合其兴趣爱好的各类产品，如各种书籍，音像等，这种推荐系统也称电子商务个性化推荐系统，简称电子商务推荐系统。
目的：帮助用户决定看什么网页以及购买什么商品。
出发点：用户的兴趣与行为。
数据来源：服务器端的日志文件、交易数据库。
基本技术：协同过滤[8]的核心问题是寻找与目标用户兴趣相近的一组用户。这种相似用户通常被称为最近邻居（Nearest Neighbor）。用户之间的相似度是通过比较两个用户的行为选择矢量得到的。目前，比较行为选择矢量的相似度计算方法有许多种，比较经典的算法包括泊松相关系数（Person Correlation Coefficient）和余弦相似性（Cosine-based Similarity））；数据挖掘[5]，方法有分类、估值、预言、相关性分组或关联规则、聚集（具体聚类分析方法及代表算法见[7]）、描述和可视化；OLAP技术；B2B（涉及到P2P技术）。
体系结构[13]：基于Web的个性化服务体系结构和用户描述文件分布的位置有很大的关系。用户描述文件可以存放在服务器端、客户端、代理端,如图1所示。大部分个性化服务系统的用户描述文件都存放在服务器端。它的优点是可以避免用户描述文件的传输，除了支持基于内容的过滤,还可以支持协作过滤。缺点是用户描述文件不能在不同的Web应用之间共享。也有一些系统的用户描述文件是存储在客户端的，这种体系的个性化服务可以在服务器端实现，也可以在客户端实现，它的优点是用户描述文件可以在不同的应用之间共享，缺点是只能进行基于内容的过滤。还有一些系统的用户描述文件是存储在代理上的，这种体系的个性化服务可以在服务器端实现,也可以在代理上实现,它的优点是不仅可以支持基于内容的过滤和协作过滤，还支持用户描述文件在不同Web应用之间的共享，缺点是可能需要传输用户描述文件。
图1个性化服务体系结构
商务智能（Business Intelligence.BI）[6]（1996年提出）
定义：通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
目的：将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
数据来源：企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
基本技术：数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具、数据挖掘等技术以及这些技术的综合运用。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
具体过程[15]：从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据，对数据进行清理以保证数据的正确性，将数据经转换、重构后存入数据仓库或数据集市，得到一个企业数据的全局视图，然后在此基础上寻求合适的查询和分析工具，数据挖掘工具，在线分析处理(OLAP)工具对信息进行处理，最后将知识呈现于用户面前，为用户的决策过程提供支持。商务智能系统的具体过程图2所示：
图2商业智能系统的具体过程图
智能代理[10]
定义：广义的智能代理包括人类,物理世界中的移动机器人和信息世界中软件机器人.而狭义的智能代理则专指信息世界中的软件机器人,它是代表用户或其他程序,以主动服务的方式完成的一组操作的机动计算实体,主动服务包括主动适应性和主动代理。总之.智能代理是指收集信息或提供其他相关服务的程序,它不需要人的即时干预 ，即可定时完成所需功能.。
功能：感知环境中的动态条件;执行动作影响环境;进行推理以解释感知信息,求解问题,产生推理和决定动作。
特征：代理性,智能性,机动性和个性化.
代理性主要是指智能代理的自主与协调工作能力.表现为智能代理从事行为的自动化程度,即操作行为可以离开人或代理程序的干预.但代理在其系统中必须通过操作行为加以控制,当其他代理提出请求时,只有代理自己才能决定是接受还是拒绝这种请求。
智能性是指代理的推理和学习能力,它描述了智能代理接受用户目标指令并代表用户完成任务的能力,如理解用户用自然语言表达的对信息资源和计算资源的需求.帮助用户在一定程度上克服信息内容的语言障碍,捕捉用户的偏好和兴趣.推测用户的用途并为其代劳等。
机动性是指智能代理在网络之间的迁移能力.操作任务和处理能从一台计算机运行到另一台计算机上.在必要时,智能代理能够同其他代理和人进行交流,并且都可以从事自己的操作以及帮助其他代理和人。
个性化是指通过个性化的渲染和个性化的设置，用户就会在浏览商品的过程中,逐步提高购买欲。
协作性是指能通过各种通信协议和其他智能体进行信息交流，并可以相互协调共同完成复杂的任务。
内容管理技术[12]（是技术也是系统）
定义：包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理（如CRM等），Web内容管理是当前的重点，e-business和XML是推动内容管理发展的源动力。
与商务智能的区别：商业智能系统 (BI)侧重于结构化数据的价值提取，而内容管理则侧重于企业内部和外部非结构化资源的战略价值提取。
功能：基于内容管理技术的系统并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
目的：内容管理技术是一种位于WEB前端（Web 服务器）和后端办公系统或流程（内容创作、编辑）之间的技术。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中，如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。
基本思想：是分离内容的管理和设计。页面设计存储在模板里，而内容存储在数据库或独立的文件中。 当一个用户请求页面时，各部分联合生成一个标准的 HTML 页面。
必要性：在电子商务的个性化环境中，客户为了做出购买决定，需要智能化地获取信息，不仅仅是商品的数量和价格，更重要的可能是产品的手册、安全保证、技术指标、售后服务、图片文件等等。所以内容管理在电子商务中具有着一定的促进性。另外，信息的及时性和准确性也是其必要性之一。
四、 可能发展的方向及仍存在的研究点[11]
点击流的研究热点：主要没有充分利用到客户端的数据，用户识别。客户端的IE临时文件没有得到充分的利用（主要是针对未知用户，已知用户相对成熟）。
个性化推荐[13]：基于内容项的推荐技术降低了计算量，但是其准确性需要进一步提高。另外，基于内容项的推荐忽略了相似用户之间的群组特性。基于用户方法及第二代的基于内容项方法，都不可避免的遇到数据稀疏的问题。
商务智能：商务智能概念提出较早，但相关研究论文较少。用到的技术与方法大都是已有的。商务智能不是很成熟，但其涉及到的技术成熟。
内容管理技术：有些是单纯的信息发布工具，对内容的收集和再利用达不到知识管理的概念的要求，最多只是一组网站建设工具软件而已。相对内容关系系统而言可视链接都非常差，只有极少数厂商能够提供可视软件，这些软件都不是交互式的，不能用作管理工具。
Web数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与商务智能技术、内容管理技术、海量数据管理技术等（截止）等技术仍是研究较多的研究方向。
五、 总结
通过对电子商务的点击流、个性化推荐、商务智能、智能代理、内容管理技术等研究热点的了解，对数据库参库及数据挖掘的基础知识有了一定的了解。从中得到了，许多关于个性化推荐及数据挖掘方法。从而对电子商务有了更深的了解。 参考资料
[1].电子商务技术发展综述，浙江工商大学，
[2].原文：In artificial intelligence, an intelligent agent (IA) is an entity which can observe and act upon an environment (i.e. it is an agent) and directs its activity towards achieving goals (i.e. it is rational).Intelligent agents may also use learning and knowledge to help them achieve their goals. They may be very simple or very complex: a reflex machine is an intelligent agent, as is a human being, as is a community of human beings working together towards a goal.（出自：维基百科 /wiki/Main_Page）
[3]./s/blog_53763ceb0100cada.html
[4].Web 使用挖掘技术的分析与研究 朱志国，灯贵仕.计算机应用，.1
[5].数据挖掘常识 （网上找的）
[6]./view/268295.htm ，商务智能
[7].数据挖掘中聚类算法的新发展 李明华、刘全、刘忠等。计算机应用，.1
[8]./heph/blog/item/79986a871dd1d42ec65cc396.html
[9].个性化服务综述 曾 春, 邢春晓, 周立柱 。软件学报，2001.12
[10]. .cn/phrase/03021229105.html 智能代理
[11]. /question/42906397.html?si=3 数据库的发展趋势
[12]. /view/857578.html?tp=0_01 内容管理技术1
/view/1519745.html?tp=3_01 内容管理技术2
/view/15867.html?tp=6_11 内容管理技术3
[13]. /heph/blog/item/79986a871dd1d42ec65cc396.html
个性化推荐
[14]. 个性化服务综述 曾春，邢春晓, 周立柱 .软件学报. 2001.12
[15]. 基于OLAP的商业智能系统研究及应用 .10
