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。     

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。     

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文本挖掘中的特征表示和特征提取

该文介绍了web文本挖掘的概念和一般处理过程，着重就web文本挖掘中前期的分词、特征表示和特征提取的常用方法进行研究．同时对不同方法进行了初步比较。     

Web文本挖掘综述

介绍了Web挖掘技术.接着蔓点对Web文本挖掘的关键技术作了详细阐述.     

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。     

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文本挖掘中的特征表示和特征提取

该文介绍了Web文本挖掘的概念和一般处理过程,着重就Web文本挖掘中前期的分词、特征表示和特征提取的常用方法进行研究,同时对不同方法进行了初步比较。     

Web数据挖掘

Web Mining is an important branch in Data Mining.It attracts more research interest for rapidly developing Internet. Web Mining includes(1)Web Content Mining;(g)Web Usage Mining;(3) Web structure Mining.In this paper we define Web Mining and present an overview of the various research issues,techniques and development efforts.     

Web文本挖掘系统及其关键技术研究

随着网络信息的迅猛发展,信息量日益增加,怎样从海量的Internet上获取有用信息,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,论文对文本中所涉及的关键技术,包括K-最近邻参照法模型、基于隐马尔科夫模型(HMM)的信息抽取、机器学习方法,进行了研究和探讨,并且给出了基于信息抽取的文本挖掘系统的设计实现和下一步的研究重点。     

基于Web的文本挖掘系统的研究与实现

1.引言 60年代,大的物理流伴随着大信息流。传统的文件方式不能适应信息处理的需求,因此出现了数据库技术。90年代,人类积累的数据量以高于每月15％(或每年5.3倍)的速度增加,但是数据海洋不能产生决策意志,为了进行决策,人们不断地扩大数据库能力,搜集海量数据,但这使得决策者更难于决策,因此出现了数据挖掘技术,以便从数据库中发现知识。数据挖掘技术包括特征、分类、关联、聚类、偏差、时间序列、趋势分析等。     

基于XML的Web文本数据挖掘模型构建

本文在分析Web数据挖掘相关理论基础上,深入探讨XML在Web数据挖掘中应用问题,利用XML和Web数据挖掘技术的结合点,提出建立基于XML的Web文本数据挖掘模型,为如何从大量的Web资源中获得有价值的知识提供了一种可行的解决方案。     

基于本体的Web文本挖掘与信息检索

针对传统Web文本挖掘技术缺少语义理解能力的不足,提出并实现一种基于本体的Web文本挖掘模型,即利用基于本体概念体系的向量空间模型替代传统的向量空间模型来表示文档,在此基础上进行Web文本挖掘,并给出一种集成语义信息检索的设计。实验结果初步验证了本体模型在Web文本挖掘技术上应用的可行性。