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数据挖掘和World Wide Web是当前计算机科学两个重要的研究领域,将二者结合起来就形成了新的研究领域Web数据挖掘。Web数据挖掘是从WWW上发现和分析有用的信息,帮助人们从WWW中提取知识,改进站点设计,提供个性化服务。本文侧重于Web挖掘系统自身的构建,建立了一个基于数据挖掘技术的Web挖掘系统的原型Web_Dins,为了提供一个实用的Web挖掘工具的模型,帮助人们更有效地从Web上获取知识。最后本文以股票系统为例简要介绍Web挖掘系统原型在实际领域中的一种应用。 相似文献
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Web数据挖掘是数据挖掘中的一个新的重要研究领域。介绍了基于Web的数据挖掘的概念与特点,对Web挖掘的主要内容进行了阐述,提出了Web挖掘中常用的解决方法以及数据挖掘的过程。同时,对数据挖掘过程中面临的问题进行了分析和研究,提出了相应的解决方案并且举例进行了证明。 相似文献
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Web挖掘是在传统数据挖掘技术的基础上产生的,是从Web上的数据中发现用户的浏览模式或寻找相关的Web页面等。本文首先介绍了Web挖掘的一般知识,然后分析了Web数据挖掘的常用技术,最后讨论了该技术在各领域的应用。 相似文献
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Web数据挖掘技术与XML 总被引:7,自引:0,他引:7
Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web相结合的产物。在深入分析了Web数据挖掘的基本概念、分类、具体的应用及XML的特点后,讨论了如何用XML来解决Web数据挖掘中的相关问题。 相似文献
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Web数据挖掘技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。 相似文献
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基于多Agent的数据挖掘技术,不仅能够针对不同的Web数据综合采用不同的挖掘算法,而且可以在各站点进行并行挖掘,避免Web通信量过载。在简述Agent技术和Web数据挖掘技术的基础上,结合多Agent和Web数据挖掘,设计出一种新型数据挖掘模型,且进一步阐述了该模型,并做了一些分析测试。结果证明,该方法能有效提高Web数据挖掘的速度、准确率和覆盖率,提高了数据利用率。 相似文献
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数据挖掘是通过对每个数据进行仔细的分析,在大量的数据中发现其中蕴藏的规律的一种技术,数据挖掘又名知识发现,它是一个系统的过程,知识发现包括三个部分:数据准备、数据挖掘和结果分析及解释。不同的挖掘任务由不同的功能模块组成,同一个挖掘任务,功能模块的组成也不同。本文以Web服务数据作为基础,设计了一种新的挖掘引擎,将数据服务和管理引入挖掘引擎中。 相似文献
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曾展挺 《智能计算机与应用》2021,11(1):167-169
在云计算环境下,Web数据挖掘技术得到了快速发展。由于云计算的应用,Web数据挖掘体系已体现出新的特点。分析云计算环境下Web数据挖掘技术的特点,可以明确应用要点,可以实现云计算在数据存储中的突破,实现存储的能力与安全性的提高。从海量数据中高效挖掘有价值的资源,属于信息技术要解决的关键问题。云计算技术支持下的数据挖掘实现了资源的优化配置,体现出实用性、虚拟性的特点,可以保证数据挖掘的高效、精准。因此,有必要构建基于云计算的数据挖掘模式,保证数据挖掘具有更高的精准度,并实现挖掘成本的降低。 相似文献
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Web数据挖掘研究与探讨 总被引:18,自引:0,他引:18
随着WWW迅猛发展,WWW上的信息量不断增加,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。由Web数据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。为了解决这个问题,把数据挖掘的理论和技术应用于WWW,出现了一个新的研究领域——Web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。综述了基于Web的数据挖掘技术概念与原理,并且介绍用以Web数据挖掘实现的一种全新的技术——XML。如何进一步开发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。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(8)
以往Web异常数据挖掘软件通常采用小波变换和回声状态网络模型,存在数据库内闭频繁项集"左边"数据循环散布现象,大大降低了异常数据挖掘精度。研究Web异常数据挖掘的软件开发与改进方法,通过post Web异常数据挖掘的堆栈弹出,保障Web数据库内不出现闭频繁项集"左边"数据循环散布现象。在此基础上,采用改进的K-means算法设计用户行为数据分类模块分类用户行为数据,采用异常检测模块通过MapReduce中的map函数确定数据的异常访问类型,Combine和Reduce函数汇总异常访问类型一致的异常检测数据,输出Web异常数据,并采用警告触发模块进行警告。经实验证明,所研究方法挖掘Web异常数据的平均准确度约为97.86%,挖掘不同规则中异常数据的平均结果为96.88%,说明此方法具有较高的挖掘精度和实用性。 相似文献
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介绍Web数据挖掘概念的分类、校园内网络化考试考前练习中的数据资源以及校园网络化考试考前练习中Web数据挖掘的主要过程.将传统的数据挖掘与Web结合起来进行Web数据挖掘,通过此系统,可以大大简化传统的考试过程.实践证明,通过对学生平时练习的Web数据进行挖掘分析,可以更合理地控制网络化考试试题的难易程度,有利于进行个性化辅导以及有利于管理员维护试题库. 相似文献
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Web挖掘是一项综合技术,涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。Web数据挖掘是数据挖掘领域的一个新的研究方向。本文主要介绍了数据挖掘技术在电子商务网站方面的应用,提出了构建一个面向数据挖掘的电子商务网站体系架构。 相似文献
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《现代电子技术》2017,(18)
为了提高对Web异常数据的检测及挖掘能力,保障Web网络数据库的安全稳定运行,进行Web异常数据挖掘的软件开发,提出一种基于堆栈弹出中断屏蔽的Web异常数据挖掘方法,并在Bootloader程序开发平台上进行软件开发。首先构建Web异常数据挖掘系统的总体结构模型,采用post关键字编译方法进行Web异常数据的堆栈弹出设计,软件模块化设计包括程序加载模块、数据寄存模块、异常数据交互式编译模块和中断屏蔽模块,创建LabWindows/CVI工程文件进行软件面板开发,生成用户界面文件,实现异常数据挖掘。测试结果表明,该系统能有效实现Web数据挖掘,准确挖掘概率有所提升。 相似文献
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全巧梅 《信息技术与信息化》2012,(5):96-99,105
云计算是一种新兴的共享基础架构的方法,它以公开的标准和服务为基础,以互联网为中心,提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务。在云计算环境下进行Web数据挖掘的研究,可以为越来越多的海量数据挖掘提供解决方案。文章概述了云计算与Web数据挖掘的概念,描述了Web数据挖掘常用的算法,并提出云计算环境下改进的Web数据挖掘策略。 相似文献