基于Web的数据挖掘研究综述

基于Web数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题。文章介绍了Web数据挖掘最流行的分类；Web内容挖掘，Web结构挖掘和Web使用记录挖掘，根据Web数据挖掘的最近研究状况，总结了几个研究热点，并介绍了一个Web使用记录挖掘的框架WebSIFT.     

基于Web的数据挖掘技术

基于Web数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题.本文综述了基于Web的数据挖掘技术,介绍了Web数据挖掘目前最流行的分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问挖掘,根据Web数据挖掘的最近研究现状,小结了几个研究热点.由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更为复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘.最后介绍一种全新的技术XML,XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会.Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性,同时又具有极大的开发潜力.     

KDW综述:基于Web的数据挖掘

由于Web数据所具有的半结构化特征,基于Web的数据挖掘与传统的基于数据库的数据挖掘有许多不同之处,基于Web的数据挖掘主要包括3种数据挖掘任务：对Web的内容的挖掘,对Web结构的挖掘和对Web访问的挖掘,该文综述了基于Web的数据挖掘技术,并介绍了国内在这个领域的研究现状。     

基于Web的数据挖掘技术

由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更加复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘。基于Web的数据挖掘主要分为:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘。文中综述了基于Web的数据挖掘技术,并且介绍了一种全新的技术XML。XML的推广和使用,对于推动Web挖掘和知识获取具有重要的意义。如何进一步的开发Web数据挖掘,充分利用Web资源,还有待于进一步的研究。Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性同时又具有极大的开发潜力。     

基于Web的数据挖掘技术

由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更加复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘.基于Web的数据挖掘主要分为:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘.文中综述了基于Web的数据挖掘技术,并且介绍了一种全新的技术XML.XML的推广和使用,对于推动Web挖掘和知识获取具有重要的意义.如何进一步的开发Web数据挖掘,充分利用Web资源,还有待于进一步的研究.Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性同时又具有极大的开发潜力.     

利用Java实现基于XML的Web上的数据库挖掘Agent

本文讨论了Web数据挖掘Agent的意义，介绍了基于传统的HTML的Web网页实现数据挖掘的困难，介绍了XML新技术在实现Web上的数据挖掘的优势，并简要介绍了Java实现XML网页上数据挖掘的过程。     

基于XML的Web挖掘技术研究

面向Web的数据挖掘是当今数据挖掘技术的热点。本文首先介绍数据库挖掘技术和Web挖掘技术的相关背景，然后详细阐述了XML语言的卓越特性及其在Web数据挖掘中的重要应用，最后文章描述了基于XML的Web挖掘的具体过程。     

基于XML的Web数据挖掘关键技术的研究

由于存在着大量的在线信息，WWW成为数据挖掘的热点。该文介绍了Web网页的数据挖掘技术，提出一种基于XML的Web数据挖掘模型，阐述将半结构化HTML文档转换成良构的XML文档的原因，并给出基于HTML Tide库的转换代码，介绍了利用XML技术从Web网页析取数据的关键技术，包括XHTML、XSLT和XQuery等，对Web数据挖掘的其他方面如数据检验和集成作了一定的探讨。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其在电子商务中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题。本文首先综述了基于Web的几类数据挖掘技术,包括Web内容挖掘、Web的访问挖掘、Web页面聚类以及用户频繁访问路径发现等技术。在此基础上又着重介绍了Web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用。     

基于Web的数据挖掘技术研究及其在电子商务中的应用

基于Web的数据挖掘是一种结合了数据挖掘和互联网系统的热门研究课题.本文首先综述了基于Web的几类数据挖掘技术,包括Web内容挖掘、Web的访问挖掘、Web页面聚类以及用户频繁访问路径发现等技术.在此基础上又着重介绍了Web数据挖掘技术在电子商务中的具体应用.     

基于XML的Web数据挖掘模型的设计

目前很多网站都是用HTML构建的,要真正做到高效准确的挖掘数据非常困难,XML的出现为基于Web的数据挖掘带来了便利.在研究Web数据挖掘技术的基础上,利用XML数据抽取技术将半结构化数据映射为结构化数据,建立了一个具有基本挖掘功能的面向多种Web数据的挖掘系统模型Web_mining.最后将Agent技术引入数据挖掘,提出了一种基于Agent技术的体系结构,用来实现大容量的数据在分布式存放情况下的数据挖掘,并对基于Web的数据挖掘技术进行深入的研究和探讨.     

基于Web Service的数据挖掘系统的研究与应用

数据挖掘是从海量数据中发现有意义的模式和规则的一项关键技术.国内很少有商家使用数据挖掘来辅助商业决策.给出了基于Web Service的数据挖掘系统结构及实现方案;描述了一个基于Web Service的数据挖掘系统原型,进一步说明了所提出的系统结构具有较高的效率、可信度、可实施性和安全性.     

A Data Cube Model for Prediction-Based Web Prefetching

Reducing the web latency is one of the primary concerns of Internet research. Web caching and web prefetching are two effective techniques to latency reduction. A primary method for intelligent prefetching is to rank potential web documents based on prediction models that are trained on the past web server and proxy server log data, and to prefetch the highly ranked objects. For this method to work well, the prediction model must be updated constantly, and different queries must be answered efficiently. In this paper we present a data-cube model to represent Web access sessions for data mining for supporting the prediction model construction. The cube model organizes session data into three dimensions. With the data cube in place, we apply efficient data mining algorithms for clustering and correlation analysis. As a result of the analysis, the web page clusters can then be used to guide the prefetching system. In this paper, we propose an integrated web-caching and web-prefetching model, where the issues of prefetching aggressiveness, replacement policy and increased network traffic are addressed together in an integrated framework. The core of our integrated solution is a prediction model based on statistical correlation between web objects. This model can be frequently updated by querying the data cube of web server logs. This integrated data cube and prediction based prefetching framework represents a first such effort in our knowledge.     

基于投影分支的快速频繁子树挖掘算法

频繁子树挖掘在生物信息、Web挖掘等很多领域都具有较高的应用价值．在频繁子树挖掘中引入投影分支的概念,并提出基于投影分支的快速频繁子树挖掘算法——FTPB．FTPB算法充分利用树结构本身的特点,在计算投影分支的同时解决树同构的判断问题,扫描数据库后能够根据当前的频繁模式树直接生成新的频繁模式树,可减少数据库的扫描次数和候选模式的搜索空间,从而降低算法复杂度．理论分析和实验结果表明,该算法较其他同类算法相比具有较高的效率,是有效可行的．     

企业智能化Web商务数据挖掘引擎算法设计与实现

针对现有的数据挖掘引擎难以满足企业不断增长的需求的问题,在传统搜索引擎的基础上提出了一种企业专用的智能化Web商务数据挖掘引擎.从总体上给出了模型框架,得出企业智能化Web商务数据挖掘引擎是一个基于多模型的系统的结论.接着分别详细研究了该引擎的:Web内容挖掘、Web信息获取、客户行为挖掘3个核心模块.并给出了3个模块的详细算法设计和实现过程     

Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是一个极其重要的应用方面,而数据预处理技术在Web日志挖掘中又起到非常重要的作用.介绍Web日志文件的记录格式和Web日志挖掘预处理的一般过程,针对实际应用中遇到的问题提出一种解决方法,最后给出算法代码.     

Web挖掘在电子商务中的应用

如何从海量的Web数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题,因此,Web挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取潜在的有用模式和隐藏信息。随着电子商务的发展,Web挖掘进入了一个新的应用领域,介绍了Web挖掘技术在电子商务中的具体应用,运用Web挖掘技术对Web数据进行挖掘,了解客户的行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务活动具有针对性。     

基于数据仓库的Web日志挖掘技术研究

Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个重点.针对Web日志挖掘中存在的问题,给出了基于数据仓库技术的Web日志挖掘方案,就数据预处理、数据立方体设计及数据挖掘技术的应用进行了较为深入的探讨.并以一个Web站点日志为例,详细阐述了Web日志数据预处理、Web日志立方体设计以及数据挖掘算法的实现过程,并实现了一个Web日志多维数据集,能够有效解决Web日志分析中的难题.     

Web结构挖掘的XML实现策略

XML适合于解决Web数据挖掘中数据库环境异构和信息的半结构化等难题。Web结构挖掘是整个Web信息挖掘的重要组成部分。用XML来完成Web结构信息的预处理是将Web结构信息规范化并转化为XML数据,并以此明确网站的文件构成、组织方式、内容构成和内容的超链关系。提出基于XML的Web结构挖掘系统的实现过程,解决了XML文件通过标准接口读入到挖掘程序的关键技术。     

基于Web的文本挖掘

万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。在茫茫的信息海洋如何快速有效地获取所需要的信息,一直是困绕着网上用户的难题。而Web挖掘可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕。该文主要介绍了Web挖掘基本情况,并在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究;给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。同时,在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。