基于XML的WEB数据挖掘技术系统框架的设计

互联网的广泛应用使Web数据挖掘成为当前数据挖掘技术研究的热点。但由于Web数据存在方式的特殊性使Web数据控制变得十分复杂,而XML的出现为Web数据挖掘技术带来了巨大的发展契机。XML正逐渐成为新一代互联网数据组织和交换的事实标准,两者的结合——基于XML的Web数据挖掘技术成为Web数据挖掘中一个重要的研究课题。文章分析了Web数据挖掘技术的难点,提出了一个基于XML的Web内容数据挖掘系统框架。     

基于XML的Web数据挖掘模型设计与研究

由于互联网上存在大量的信息资源,Web挖掘已成为数据挖掘的热点。本文介绍Web数据挖掘技术,比较HTML和XML的不同,充分利用XML的优越性,提出一种基于XML的数据挖掘模型,并详细论述该模型的特点及用途。     

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.     

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XML的Web数据挖掘技术

在经济全球化形势下，充分利用Web资源，从中挖掘出有决策意义的信息，对企业的自主发展有着不可估量的意义。本文在分析了Web数据挖掘技术的难点后，根据互联网技术的发展趋势，介绍了基于XML的Web数据挖掘技术并提出了一个基于XML的证券信息数据挖掘系统的实现框架。     

基于XML的Web文本挖掘模型的研究与设计

Web上的数据量急剧膨胀使得进行Web数据挖掘成为数据挖掘技术研究的热点.而XML能够为Web挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题.介绍了XML的和Web文本挖掘的概念,提出了一种基于XML的Web文本挖掘模型,剖析了该模型的各个组成部分,给出了该模型的特点.     

利用XML技术进行Web内容挖掘

互联网的普及,人们频繁地在网络上寻找信息.如何有效地在Web上进行数据挖掘,成为研究的热点,而作为新一代互联网数据组织和交换的事实标准--XML,被提出用于Web数据挖掘,本文提出了一个基于XML的Web内容挖掘系统模型.     

XML技术在Web数据挖掘中的应用

随着网络资源的日益丰富,从中发现潜在的、有价值的信息的商业需求一直推动着数据挖掘技术不断向前发展,由于Web数据本身具有半结构化、组织性差的特点,使得Web数据挖掘工作变得十分困难,而XML的出现为Web数据挖掘技术带来了新的契机和巨大的发展。本文介绍了XML技术以及Web数据挖掘,阐述了XML技术在Web数据挖掘中的应用。由于基于XML的Web数据挖掘是一门新兴的技术,如何进一步充分利用Web资源进行数据挖掘还有待于进一步研究。     

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。