Web数据挖掘研究与探讨

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。     

浅析基于Web数据挖掘的电子商务网站架构

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。     

Web数据挖掘综述

Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用,它涉及数据挖掘、Web技术、信息学、计算机语言学等多个学科领域,是一项综合技术。它利用数据挖掘技术从与Web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。本文主要描述Web数据挖掘的基本概念和目标,分析了Web数据挖掘的分类和主要实现技术。     

Web数据挖掘技术探讨

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。     

Web挖掘技术及在电商ERP中的应用

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现,基于Web的数据挖掘,是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识。文章主要介绍了Web挖掘的概念和技术,最后阐述了Web挖掘在电子商务ERP中的应用。     

基于Web数据挖掘技术研究

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。     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点,尤其是在电子商务网站的设计和使用中。文章阐述了在电子商务中如何运用Web数据挖掘技术,为企业更有效地确认目标市场、改进决策、获得更大的竞争优势提供帮助,并提出了一种Web数据挖掘系统的设计方案和实现方式。同时,对k-means聚类算法进行了优劣分析,并提出通过改变初始聚类中心的选取规则来提高算法的运行效率以及计算结果的准确度。     

一种基于Web服务数据挖掘引擎的设计与实现

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。     

基于Web挖掘的层次凝聚类算法研究

网络提供了海量的共享资源,人们需要从网络上搜索出自己感兴趣的信息,由此产生了Web挖掘的问题。Web挖掘就是借用数据挖掘技术来实现的。Web挖掘主要是文本信息的挖掘,本文主要研究了实现文本挖掘的层次凝聚类算法,对于传统的算法存在的问题,提出了改进的算法,研究了相似度值对整个算法过程的影响,设计了一个动态改变相似度值的计算公式。     

基于多层次技术的XML数据挖掘研究

随着互联网的广泛使用,Web的数据挖掘技术成为现阶段数据挖掘技术研究的重点,但由于其数据挖掘控制的复杂,对人们的数据挖掘和使用带来了困难。而XML数据挖掘的出现弥补了Web数据挖掘的缺陷,为其带来了方便。     

21世纪数据挖掘技术与传统挖掘技术的相关研究

随着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用,使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化,无法从表面上看出它们所蕴涵的有用信息,更不用说有效地指导进一步的工作。如何从大量的数据中找到真正有用的信息成为人们关注的焦点,数据挖掘技术也正是伴随着这种需求从研究走向应用[4]。本文从现代数据挖掘技术与传统挖掘技术方法相关研究入手,提出了如何利用数据挖掘的知识,进一步提高Web信息搜索的性能。     

Web数据挖掘综述

随着Internet技术的快速普及和迅猛发展,Internet应用已深入到人类生活的各个角落,如何开发和利用访问Web站点所产生的丰富的信息资源,提高网站的性能,更好地为用户服务、为决策者提供决策支持,成为数据挖掘技术在Web领域研究的热点。本文综述了基于Web的数据挖掘概念、主要技术及分类、流程,说明了Web数据挖掘的应用和研究方向。     

一种有效的Web关联规则挖掘方法

Web挖掘是使用数据挖掘技术在www数据中发现潜在的、有用的模式或信息.关联规则是Web挖掘的一个重要研究领域.根据关联规则挖掘的要求与特点,结合遗传算法,提出一个有效的Web关联规则挖掘方法.实验结果表明,该算法在Web挖掘中具有一定的优势.     

基于ERP系统的数据挖掘应用研究

随着ERP系统的深入应用,企业逐渐形成了大量的数据,如何利用并分析ERP系统中的数据来帮助管理决策,已经引起人们的重视并成为ERP系统建设的重要目标之一。数据挖掘是研究从大量数据中如何提取或“挖掘”知识的学科,尽管有通用的数据挖掘系统框架与算法,但并不适合特定的应用。文中从ERP与数据挖掘的基本概念与发展出发,基于ERP与数据挖掘的特点,分析了数据挖掘应用于ERP所面临的问题,探讨了数据挖掘在ERP中的两个应用框架的构建,并从多种维度给出了两个框架的优缺点与特点的比较分析。     

Web数据挖掘与高校数字图书馆个性化服务

伴随时代的进步与发展,各种新技术也层出不穷,Web数据挖掘技术是当今时代应用比较广泛的一种新技术,该技术是数据挖掘和Web领域相结合的产物,其在高校数字化图书馆的建设过程中发挥了重大作用,本文就针对Web数据挖掘与高校数字图书馆个性化服务进行了分析和研究。     

Web日志挖掘中的数据预处理技术研究

在网络技术高速发展的今天,Web技术得到普及,通过对Web的数据挖掘,用户能够获取到所需要的数据信息、知识,同时能够对用户的访问行为、内容进行深入分析.Web日志挖掘是数据挖掘中的重点内容,借助日志挖掘的数据预处理技术,获取到用户特征,将自身的Web的服务设计进行优化,开展针对性的网络活动.基于此,在本文中对Web日志挖掘中的数据预处理技术进行研究,提出预处理算法.     

数据挖掘系统原型架构的研究

为从企业业务过程数据中挖掘出有用信息,分析了业务数据的特点,提出了数据挖掘原型架构。挖掘系统原型架构包括用户接口模块、控制实现模块和数据库。用户接口模块主要是实现数据挖掘系统与用户之间的信息交换;控制实现模块是相应各个业务过程中的数据挖掘具体步骤的实现;数据库是数据挖掘各个阶段具体操作的结果存放。对基于业务过程的数据挖掘系统原型中的关键技术问题进行了探讨。     

Web数据挖掘技术研究

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。     

Web异常数据挖掘的软件开发与改进研究

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。     

云计算环境下WEB数据挖掘的研究

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。