基于Web信息领域的知识库模型的研究与设计

从Web信息领域分析入手．利用数据挖掘技术，提出并实现了一种基于Web信息领域的知识库的框架模型，它的核心内容是利用虚拟数据库以及人工智能技术从Web上挖掘有用的信息，经过定性归纳、关联规则分析等加工处理，使信息上升为“知识”，成为对人类有用的指导人类活动的决策支持系统。     

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挖掘及其应用研究

Web挖掘就是利用数据挖掘技术，从Web文档和Web活动中提取感兴趣的，潜在的有用模式和隐藏的信息，本文详细阐述了Web的特点，Web挖掘的分类及应用。     

Web日志挖掘预处理中的用户识别技术

1 引言互联网技术和应用的迅速发展使得可以从因特网获取的信息量日益剧增,因此迫切需要一种新的技术从这些信息中快速、及时地发现有用的知识,提高信息的利用率。作为数据挖掘技术研究的一个重要领域,Web日志挖掘(Web LogMining)是从服务器日志文件内大量的用户访问记录中抽取有用信息的过程。通过对Web日志的分析,可以构造出用户的行为模式,对于分析改进网络性能、优化网站的设计和拓扑结构以及改善企业的市场营销决策等会有极大的帮助。当前Web日志挖掘领域的研究已取得了很大的进展,但是目前的研究重点大都集中于挖掘算法的设计、分析和改进,对日志文件预处理方法的研究相对较少,然而正确有效地对Web日志文件进行预处理,不仅有利于随后的挖掘算法分析,而且对于最终形成准确可靠的用户行为模式也是极为重要的。     

基于XML的自动学习Web信息抽取

因特网给我们提供了巨大的信息量,在信息量极其丰富的Web资源中,蕴涵着大量有用的知识信息.信息爆炸而知识匮乏是当今人们所面临的一个很重要的问题.通过搜索引擎来查找信息将不容易定位到用户最感兴趣的数据上.而通过wleb信息抽取的自动化实现,可以提高信息获得的效率.信息抽取可以从网络上分析和发现有用的信息,废弃冗余的数据,提取用户知识领域的知识.本文分析了基于XML的web信息提取,讨论了相关技术在Web信息抽取中的应用并建立了相应的Web信息抽取摸型,通过自动学习来获取信息抽取规则,实现Wleb信息的自动提取.     

基于Web文本挖掘的远程教育个性化服务应用研究

Web文本挖掘就是从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。本文在分析Web挖掘相关技术的基础上。将Web文本挖掘技术与远程教育相结合,提出了一种基于Web文本挖掘的远程教育的个性化服务模型。     

基于Google Web API的单机版维文元搜索引擎技术研究

随着Internet的发展,基于多种文字信息的维文信息也越来越多。为了获取有用的维文Web信息,必须要创建符合维文信息检索需求的搜索引擎。文章从分析维文文字的多种性、编码的多样性以及维文Web表示的特殊性等问题的基础上,探讨如何利用Google Web API来实现基于维文信息的单机版元搜索引擎。     

Web数据挖掘在云计算平台的实现

Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web的结合,它利用数据挖握技术从与WWW相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息.总结了云计算的关健技术,介绍了Web数据挖掘的定义、流程、分类,并引入了与Web数据挖掘有关的图论数据结构-Web Graph.重点是在云计算平台对Web Graph中挖掘频繁子图算法抑rior...     

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。     

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。