面向Web的文本信息挖掘研究

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。Web挖掘可以快速有效地获取所需要的信息。基于Web的文本挖掘是数据挖掘的重要组成部分,探讨了Web文本特征提取、文本分类、文本聚类等Web文本挖掘关键实现技术,最后讨论了Web文本挖掘的价值及其对Web发展的重要性。     

WEB文本挖掘的研究

文章首先探讨了Web挖掘的地位，基于WEB的文本挖掘是WEB挖掘的重要组成部分。文章重点对文本特征提取、文本分类、文本聚类等WEB文本挖掘关键实现技术做了介绍，最后讨论了Web文本挖掘的价值。     

WEB文本挖掘的研究

文章首先探讨了Web挖掘的地位,基于WEB的文本挖掘是WEB挖掘的重要组成部分。文章重点对文本特征提取、文本分类、文本聚类等WEB文本挖掘关键实现技术做了介绍,最后讨论了Web文本挖掘的价值。     

Web文本挖掘系统及其分类算法的研究与实现

介绍了Web文本挖掘系统WTMS的系统总体结构图，实现了其核心算法——基于距离测度函数的分类算法。同时结合现代远程教育背景实现了Web文本挖掘的原型系统。该系统可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行分类挖掘，从而帮助人们快速进行文本信息导航，获取重要的知识。     

基于超链接信息的Web文本聚类方法研究

面对当前大量的文本数据信息,如何帮助人们准确定位所需信息,成为文本挖掘领域的一个研究趋势。通过将文本分类和聚类方法应用于信息检索-—对网页文本进行聚类,提出了基于超链接信息的Web文本自动聚类模型。利用结构挖掘技术获得主题领域的多个权威网页作为初始聚类中心,通过去除超链接信息中的噪声和多余链接得到网站的简明拓扑结构,并结合内容挖掘,动态调整聚类中心,最终将网页聚成各主题下的不同子类别。     

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文本表示及其分类研究

Web文本挖掘是Web数据挖掘的一个重要研究领域.文本挖掘的主要方法是文本分类和聚类.本文主要讨论了在文本挖掘中文本的表示,以及文本聚类的算法描述.     

基于主题的Web文本聚类方法

针对传统Web文本聚类算法没有考虑Web文本主题信息导致对多主题Web文本聚类结果准确率不高的问题,提出基于主题的Web文本聚类方法。该方法通过主题提取、特征抽取、文本聚类三个步骤实现对多主题Web文本的聚类。相对于传统的Web文本聚类算法,所提方法充分考虑了Web文本的主题信息。实验结果表明,对多主题Web文本聚类,所提方法的准确率比基于K-means的文本聚类方法和基于《知网》的文本聚类方法要好。     

基于Multi-agent技术的Web文本挖掘模型及应用

介绍了一个基于Multi-agent技术的Web文本挖掘模型，该模型利用多智能体技术，将文本挖掘和多维文件分析技术结合起来实现了文档收集、预处理、分类、聚类等功能。最后给出了根据该模型设计和实现的某企业人才素质评价系统的实例，系统运行结果证明了模型的有效性和科学性。     

Web文本聚类算法的分析比较

随着计算机网络的发展,各种文本资源以惊人的速度增长,导致信息搜寻困难和信息利用率低下。而快速高质量的Web文本聚类技术可以满足用户方便快捷地从互联网获得所需要的信息资源。文章对Web文本聚类如网页采集、去噪、分词、特征表示等关键技术进行研究,对常用的Web文本聚类算法进行了分析比较,所给出的分析比较结果对文本聚类算法的应用有现实意义。     

Web挖掘在现代远程教育中的应用

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式,是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。文章介绍了Web挖掘基本情况。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。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。     

Web文本挖掘技术研究

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,倍受关注,目前,Ｗｅｂ挖掘的研究正处于发我统一的结论,需要国内外学者在理论上开展更多的讨论,同时,Ｗｅｂ挖掘系统的开发对其研究也将起到很大推进作用,首先探讨了Ｗｅｂ挖掘的有关理论,从Ｗｅｂ挖掘的定义、Ｗｅｂ挖掘与Ｗｅｂ信息检索的关系、Ｗｅｂ信息检索的关系、Ｗｅｂ挖掘任务的分类与功能等方面加以阐述,然后重点分析了     

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。     

基于WEB文本数据挖掘的研究

万维网是一个巨大的、分布广泛和全球性的信息服务中心,它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和许多其他信息服务。Web文本挖掘系统是挖掘技术的重要应用方向,它是指在给定的分类体系下,根据网页的内容自动判别内容类别的过程。     

基于Web挖掘的高校德育管理决策系统的设计

随着数据挖掘技术的不断发展,Web挖掘技术已经在社会上得到了广泛运用,但将此技术运用到高校德育管理决策中还比较少.基于远程教育技术和传统的德育管理手段,运用Web挖掘技术动态追踪学生历程信息,利用关联规则算法,提出高校德育管理决策系统的结构模型及其解决方案.     

基于粗糙集的Web文本挖掘技术

随着Internet的普及和相关技术的发展,Web上聚集了大量的信息资源.如何从这些Web信息资源中提取有用信息这一问题促使了Web文本挖掘技术的产生.本文首先介绍了粗糙集的相关概念和理论,然后对基于粗糙集的Web文本挖掘技术进行了初步探讨和研究.     

基于粗糙集的Web文本挖掘技术

随着Internet的普及和相关技术的发展,Web上聚集了大量的信息资源。如何从这些Web信息资源中提取有用信息这一问题促使了Web文本挖掘技术的产生。本文首先介绍了粗糙集的相关概念和理论,然后对基于粗糙集的Web文本挖掘技术进行了初步探讨和研究。     

Web文本聚类算法WTCA的研究与实现

提出了一种新的Web文本聚类算法WTCA——基于自组织特征映射神经网络(SOM)的聚类算法。该算法分为训练SOM网络及聚类分析两个阶段,具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪音能力强。该算法应用到现代远程教育网,可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类分析;从海量Web文本信息源中快速有效地获取重要的知识。     

基于Web的文本挖掘技术研究

Internet上大多数信息的表现形式为文本,如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。文本挖掘的目的是从不同格式的文本中发现有用的知识,这是一个分析文本并从中抽取特定信息的过程。系统地介绍了文本挖掘的含义,并对文本挖掘过程的各个方面进行了进一步的探讨,包括文本特征的建立、特征的提取技术、文本的分类、文本的聚类等相关技术。同时提出了一种基于Web的文本信息挖掘的模型,将以高校BBS论坛为信息源,利用高级语言开发技术来构建一个自动的文本分类器。     

基于Web的文本挖掘技术研究

Internet上大多数信息的表现形式为文本,如何在浩瀚的文本信息中挖掘到潜在的知识是一个有待解决的问题。文本挖掘的目的是从不同格式的文本中发现有用的知识,这是一个分析文本并从中抽取特定信息的过程。系统地介绍了文本挖掘的含义,并对文本挖掘过程的各个方面进行了进一步的探讨,包括文本特征的建立、特征的提取技术、文本的分类、文本的聚类等相关技术。同时提出了一种基于Web的文本信息挖掘的模型,将以高校BBS论坛为信息源,利用高级语言开发技术来构建一个自动的文本分类器。