关于Web挖掘技术的研究

本文讨论了:Web的特点,介绍了Web挖掘的概念,给出了Web挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘,并以搜索引擎为重点说明了Web挖掘技术的应用。     

Web数据挖掘研究

网络资源的迅速增长使Web挖掘研究日益重要,文章介绍了Web挖掘的概念、流程以及分类,并从挖掘对象、方法、过程等方面分别对Web内容挖掘、Web结构挖掘、和Web使用挖掘进行详细的阐述.     

Web内容挖掘技术研究

简要介绍了Web挖掘的概念、分类以及其功能,阐述了Web挖掘与传统数据挖掘以及Web信息检索之间的关系。给出了Web内容挖掘的不同分类方法、文本以及多媒体文本数据挖掘的定义、分类与应用。重点分析了Web文本挖掘的方法,包括文本的特征表示与抽取、文本的分类与聚类等,讨论了多媒体文本分类挖掘方法。     

基于XML的Web数据挖掘技术的研究

Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中一个很重要的研究领域,文章首先介绍了Web数据挖掘的几个分类,分析了Web数据挖掘所面临的问题,最后介绍了XML技术并对XML在Web数据挖掘的应用进行了研究。XML的推广和使用对于推动Web数据挖掘具有重要意义。     

Web挖掘的研究综述

Internet的迅猛发展及Web数据量的迅速膨胀为数据挖掘研究提供了丰富的资源.如何在这个巨大的、信息量无比丰富的信息空间提取所需的知识,是数据挖掘面临新的研究课题,Web挖掘是解决上述问题的一个途径.Web挖掘是数据挖掘技术在Web上的应用,介绍Web挖掘的特点,深入分析Web挖掘的分类,并详细阐述Web挖掘的发展应用.     

Web挖掘技术研究

信息挖掘技术是当代计算机领域的热门话题，Internet／Web技术的快速普及和迅猛发展，产生出了海量的信息，如何在这个全球最大的数据集合中发现有用信息成为数据挖掘研究的热点。作为从浩瀚的Web信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术，Web挖掘正悄然兴起，备受关注。目前，Web挖掘的研究正处于发展阶段，尚无统一的结论，本文结合当前Web挖掘的状况，介绍了一个基于Agent的Web挖掘模型，重点分析了Web挖掘的方法，概要介绍了Web数据挖掘在三个研究领域的研究现状及发展。     

Web文本挖掘三种技术的比较

文章介绍了Web挖掘的有关理论,从Web文本挖掘的定义、Web文本挖掘任务、功能等方面加以阐述,然后重点比较了Web文本挖掘的三种技术(朴素贝叶斯方法(NaiveBayes)、K-最近邻接参照分类算法(K-NearestNeighbor)、学习一阶规则算法(FirstOrderInductiveLearner))的分类效果。最后,概述了Web文本挖掘的用途和前景。     

Web文本挖掘

简要介绍Web挖掘的概念、分类及其功能,重点分析了Web文本挖掘的方法,包括文本的特征表示与抽取、文本的分类与聚类等。最后对Web文本挖掘的应用领域作了展望。     

Web使用挖掘技术分析

介绍了一种Web挖掘的分类，包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。讨论了Web使用挖掘过程的三个步骤，即数据获取与数据预处理、模式发现和模式分析，详细分析了每一个步骤中所使用的技术。指出了目前Web使用挖掘研究存在的不足，给出了Web使用挖掘未来的研究方向。     

Web挖掘技术研究

信息时代的到来，伴随着海量数据的不断出现，web挖掘为当今海量数据处理提供了强有力的技术手段。介绍了Web挖掘的概念．给出了Web挖掘的三种分类，并针对内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘论述了Web挖掘在搜索引擎、电子商务、疾病防治等方面的应用。提出了Web挖掘存在的问题，最后展望了Web挖掘的未来努力方向。     

Web数据挖掘技术

随着Intemet／Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得。如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

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。     

Web数据挖掘技术

随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。该文主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘三个方面阐述Web数据挖掘的基本知识。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在Web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型,通过对Web服务器中日志的挖掘,发现具有相似访问兴趣的用户群,进而为用户作个性化的推荐。     

基于模糊聚类的Web日志挖掘的应用研究

在Web数据挖掘研究领域中，Web日志挖掘是Web数据研究领域中一个最重要的应用方面。本文对Web日志挖掘作了系统的研究。包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述。文中着重讨论了用户模糊聚类的算法，并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。在此基础上还提出了一个Web站点的个性化服务模型，通过对Web服务器中日志的挖掘，发现具有相似访问兴趣的用户群，进而为用户作个性化的推荐。     

基于本体的Web挖掘分类方法及应用

为了解决Web挖掘系统中信息共享的语义问题,应用本体技术,在传统Web挖掘分类方法的基础上提出了一种基于本体的Web挖掘分类方法.实践表明,该方法能有效地解决传统Web挖掘系统中诸如"新项目"等问题,并为用户提供基于本体属性的更细粒度、交互式的语义Web信息服务.     

Web使用模式挖掘的研究

Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务。文章主要论述了Web使用模式挖掘。     

基于Web企业竞争对手情报自动搜集平台

从互联网中准确有效及时地自动搜索出需要的信息,是Web信息处理中的一个重要研究课题。本文在所提出的基于搜索路径Web网页搜索和基于多知识网页信息抽取方法基础上,给出基于Web企业竞争对手情报自动收集平台的实现方法,该平台可以有效地从多个企业门户网站中,自动搜索出所需要的目标网页,并能够从目标网页中自动抽取其中多记录信息。本文利用该平台进行了企业人才招聘信息的自动搜索实验。实验结果证实了该平台在信息自动搜集方面的有效性和准确性。     

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.     

数据挖掘的应用和发展趋势叶磊

由于数据挖掘在各行业中的广泛应用,因而该技术引起了人们的普遍关注,近年来该技术在金融、电信、零售、医疗、科研等行业领域内发挥了巨大的作用。网站的数据挖掘(Websitedatamining)即Web挖掘、生物信息或基因的数据挖掘以及空间数据挖掘成为数据挖掘领域新的研究热点。