Web数据挖掘在信息管理的运用
Web 数据挖掘在信息管理的运用
1 信息管理的现状和发展趋势信息管理是国家经济建设、人才培养以及学科发展的必要途径，科研创新、高校图书馆、企业管理、电子商务等多领域离不开信息管理。
如何从广大的数据信息中，快速检索出需要的信息，需要数据挖掘技术。
为做到高效率高精度的提供教学、科研、企业等的个性化需要，快速检索海量信息资料，其算法及在信息管理中的应用是一个值得研究的课题。
数据挖掘技术是信息管理这一课题的前沿技术，综合多种信息手段，大大提升了信息资源的组织管理的优势，强化科技信息服务质量，拓展了更广泛的服务方式和应用方式。
信息管理不仅仅是信息的载体管理，同时针对信息内容的外在特征深化管理也是信息管理的重要组成部分。
对原信息内容加以深入分析，整体提供海量数据的内在联系和规则，消化、辨识消息，保证消息安全，有效运用数据挖掘技术等尖端计算机技术，提高整体信息管理水平是信息管理的要求。
2 数据挖掘技术的基本概念和特质数据挖掘技术是综合统计学、计算机技术数据库等研究内容，吸收人工知识和机器学习的专业知识，进行知识获取和数据挖掘的一门学科，能够快速准确、方便快捷的获取有价值的信息。
目前数据挖掘技术仍是信息管理研究的热点，代表性的数据挖掘系统有，等。
通过模型化、归纳、聚类、偏差等技术重点进行数据挖掘，其技术难点
是要实时的综合数据库进行智能化的数据挖掘。
近年来随着数据库技术的发展，基于异构数据源等多种技术不断发展，移动计算的数据挖掘技术的研究也日益深入。
值得一提的是，关联规则代表算法是，该算法通过识别频繁项目集，发现数据库中各项目的关联关系，即发现可信度强的规则。
在这一算法的基础上，为了不断提高技术效率，采用增量更新技术，进行并行化挖掘数据。
在上述算法的基础上，强调形象规则，即有关客户兴趣度等外在信息，快速学习相似性行为模式索引技术，通过在线多维索引，强调结构化有向的构建等是数据挖掘技术的研究热点。
随着复杂数据不断海量化，研究将优化智能算法结合目前数据挖掘技术，从而大幅度提高数据处理效率和质量。
信息管理数据复杂海量，有着多种信息类型，用户检索的自由度很高，用户个性化需求多样，数据挖掘技术应运而生。
具体技术包括文件内容描述、人为链接结构和存取模式用法的挖掘。
数据挖掘技术是利用进化算法、粗集等信息处理方法，使用检索工具检索形成信息文本集、选取合适的典型特征，分析、修剪、归纳异质信息，精简子集。
检索功能的逼近能力反映了该技术的检索质量。
基于内容的文本挖掘方法如，，等。
通过关键字定位，或是使用近义词典扩充关键字，或者基于浏览行为而无需关键字，形成客户形象信息、兴趣模型，对客户提供评价和链接以及相似信息获取，更新搜索方式，并反馈客户申请。
目前技术运用效果佳，实现更柔性精确的信息管理是该技术前进的方
向。
利用基于问题的技术代表有，- 等，是一定约束的自然语言的界面通过存取分布交互系统，学习器学习客户喜好情况，以及少许特征向量，对信息快速分类，在数据库基础上，使用自组织映射等技术，集成人工智能，最终成为个性化搜索助理的信息管理技术。
上述技术一般适用于特定用户，协同即公众学习方法是分析一组客户中客户间相似程度关联规则，而非分析信息内容。
优点在于可以平等处理各种内容信息，但少数用户的评价级不足，会影响信息管理系统性能。
强调客户间的信息交流，传送响应信息，依据信息选择学习算子，大大的提高了信息管理效率和质量。
在强调机器学习和统计方法的基础上，体现了分布协同处理的信息管理新思路，有着柔性智能的特点，在信息管理中应用前景广大。
3数据挖掘在信息管理中的具体应用以科技信息平台中的数据挖掘为例。
数据可分为结构化数据、半结构以及非结构化数据，如表一所示。表一数据分类如今非结构化、个性化、随机数据、海量数据的检索需求日渐提
高，促进了科技信息检索平台及相图一科技文献信息平
台应软件的研发，这一课题是当前热点
数据挖掘技术共享信息获取检索管理的模式改革，强调了科技信息平台系统智能化，通过分析功能的添加，增强用户管理，提供个性化的解决方案，利用数据存储客户喜好，对客户数据库进行分析，研究知识挖掘的领域，提供
多目标的信息管理改进系统性能、设计、理解用户需求等等。
通过统计学方法分析检索量、频率、次数、空间时间分布，路径模式发现算法，在移动通信的支持上，进行进一步的科技文献信息平台的搭建是主要发展趋势。
具体平台如图一所示，一方面客户端综合用户间联系、用户历史纪录、分析用户图形，交由数据中心处理。
另一方面，各分节点在总节点的指挥下，反馈信息。
具体过程有数据挖掘、任务结构化解析、挖掘算法、智能模型、
调度计算资源、绑定挖掘任务，最终将数据挖掘结果进行可视化展示。
分析的页面内容、结构和用户信息，最终提供高效信息管理服务，是现有数据处理技术的有效补充。
如图二所示。
在科技信息管理领域，拓宽数据挖掘技术的应用个，如数据挖掘技术和高校图书馆综合，可以优化资源建设。
在有限的经费下，充分发挥载体优势，拓展文献存储，一方面优化电子信息检索存储，另一方面还可以提高高校图书馆的应用效率。
统计文献引用率、浏览率、下载率等等，分析文献自身特点如时
间空间分布、引用下载曲线、文献间关联比例、用户借阅喜好，最终优化信息管理布局。
收集整理用户兴趣模式。
采用合适的挖掘算法查缺补漏，调整方向，优化资源分配。
还可以评判科技信息资源的利用率，立足人本需求，拓展智能化信息服
务。
搜集用户阅读浏览集合，对集合进行关联规则挖掘，匹配浏览模式，形成相似用户组，对访问频率高于阈值的，预先连接，提高速度效率。
利用数据挖掘技术，分析用户访问数据，预测传输用户界面。
最终做到智能化信息服务。
支持多样检索方式，聚类结果分析，结构化条理化呈现信息，用户个性筛选，进行科学假设，最终做到智能化、交互式检索。
提高传统被动服务模式的反应速度，适应飞速发展的知识信息，主动提供用户信息。
如用户喜好相关数据及时推送，访问时优先推荐专题，跟踪客户形象变化，提供动态分析，如个人主页等服务或是相关定制服务就可以较好的完成这一功能。
真正将数据挖掘具体到客户需求，提高信息管理的主动性和高效率。
同时，还可以分析商业客户，反馈一手数据给相关部门，切实制定发展战略，提高信息管理收益成本比，促进多方合作共赢
数据挖掘技术减少人力和物力成本，加速信息映射，是提供信息管理服务的强有力保障。
挖掘技术可以丰富页面内容，以及相关页面，如该专业的规范权威页面，是信息资源的有效补充。
4 结束语在统计学的基础上，综合人工智能、机器学习、可视化、并行计算等多门领域，融合多种技术提高数据挖掘的效率和质量，深入研究数据挖掘在信息管理中的应用，如和图书馆的结合等，最终应用于实践产出创新
性产品。
为科技文献管理等多领域提供全局观，在传统查询报表的基础上，借数据仓库技术的东风，数据挖掘技术势在必行。
数据挖掘是要对数据进行抽取，进而分析数据，转换模型化处理数
据，最终提取辅助决策的关键性数据。
不仅得到传统的事件结果，更对事件的本质和信息间关系进行挖掘，通过置信度预测评价，最终支持决策行为。
数据挖掘算法和应用研究基础。
数据挖掘具体研究页面内容结构，以用户信息为基础，研究用户和页
面互动的内在联系，分析包括用户界面、商务等多领域数据，应用上述挖掘技术，优化客户检索体验，改进信息平台设计，在电子商务等多领域应用于改进信息管理服务，体现了数据挖掘技术的优越性。
在信息管理领域，综合智能和数据挖掘技术，分析用户特征、文献知识
是知识信息管理的重要组成，显示出强大的生命力。
作者叶蓉单位江西省科技情报研究所参考文献[1] 陈卓民基于算
法改进的数据挖掘方法研究应用[] 自动化与仪器仪表，2016，07255-
257[2] 吴雷网络信息安全防范和数据挖掘技术的有效整合[] 网络空间安全，2016，0662-64[3] 郑亦梁数据挖掘和个性化搜索引擎研究[] 通讯世界，2016，05240[4] 李娟浅析数据挖掘[] 福建电脑，2011，1172-73[5] 张倩应用数据挖掘技术捕获网络档案信息资源个性化服务研究[] 档案与建设，2008，0715-17[6] 白慧基于数据挖掘的数字图书馆个性化信息服务[] 图书情报导刊，2008，1538-39[7] 李平网络安全防范与数据挖掘技术的整合研究[] 信息安全与技术，2016，0863-65
基于web的学生信息管理系统
基于的学生信息管理系统设计 摘要随着信息技术的普及和推广，计算机网络已经成为生活和工作必不可少的有力工具。对于学校而言，实现办公自动化将大大提高学校管理的工作效率。学生信息管理系统对于学校实现办公自动化化将起到重要作用。本文充分考虑本文主要论述了基于架构，采用技术设计与开发学生信息管理系统的实现方案。论文首先介绍了国内信息管理系统研究的现状与发展趋势，其次论述了采用数据库系统的开发平台，从信息管理系统的需求分析入手，阐述了本系统的各个模块的功能，和后台数据库、系统登录、用户管理、学生信息管理、成绩管理的具体设计与实现。 关键词；学生信息管理；数据库 1 绪论 1.1 课题背景及意义 随着多媒体教学的推广，电脑和网络的普及，人民对于电脑的应用已经不再陌生。目前社会上信息管理系统发展飞快，在各级各类的学校中，学生成绩管理一直都是学校工作中的一项重要内容。随着学校办学规模的扩大和招生人数的增加，学生成绩管理成为一项十分繁重的工作。为了解决这一问题，有必要开发一套功能强大，操作简单，具有人性化的成绩管理系统，使计算机在学生成绩处理的领域中发挥高效灵活的功能。因此为了充分利用计算机硬件资源，做好学生成绩管理工作，提高工作效率，实现全面的、相对集中的办公自动化，开发本系统就成了当务之急。和的迅猛发展使数据库技术也开始与产生了紧密的联系，一种新兴的技术—数据库技术出现了，并且开始在数据库的应用中发挥着越来越重要的作用。高校校园网的迅速普及，使成绩管理软件能充分依托校园网，实现教务信息的集中管理、分散操作、信息共享，使传统的教务管理朝数字化、无纸化、智能化、综合化的方向发展。基于的成绩管理系统利用技术与数据库想结合实现，具有数据输入、查询修改等功能，应用该系统可大大提高工作效率，并为进一步完善计算机教务管理系统和全校信息系统打下良好的基础。 1.2 国内外发展趋势 学生信息管理是各大学的主要日常管理工作之一，涉及到校、系、师、生的诸多方面，随着教学体制的不断改革，尤其是学分制、选课制的展开和深入，学生成绩日常管理工作及保存管理日趋繁重、复杂。迫切需要研制开发一款功能强大，操作简单，具有人性化的学生信息管理系统。 在国外高校，与国内不同，他们一般具有较大规模的稳定的技术队伍来提供服务与技术支持。而国内高校信息化建设相对起步较晚。由于整体信息化程度相对落后，经费短缺，理
web数据挖掘考试重点
填空或简答： 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： a) 基于距离的分类方法 b) 决策树分类方法 c) 贝叶斯分类方法 d) 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： a) 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b) 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10. 数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的。 主要的相关技术： 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用 11. 衡量关联规则挖掘结果的有效性： 应该从多种综合角度来考虑： a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12. 约束的常见类型有： 单调性约束； 反单调性约束； 可转变的约束； 简洁性约束. 13. 根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为： 同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规 14. 按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法：基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。 层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法：基于数据对象的相连密度评价。 网格法：将数据空间划分成为有限个单元（Cell）的网格结构，基于网格结构进行聚类。 模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15. 类间距离的度量主要有： 最短距离法：定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法：定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法：定义两类的两个中心间的距离为类间距离。
数据挖掘案例分析--啤酒与尿布讲课稿
前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。 购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ ?’ p r i ?/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。 缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。 在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。 当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中
数据挖掘常用的方法
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
SAS+8.2+Enterprise+Miner数据挖掘实例
SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例 目录 1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2) 2.EM工具具体使用说明 (2) 3.定义商业问题 (3) 4.创建一个工程 (4) 4.1调用EM (4) 4.2新建一个工程 (5) 4.3应用工作空间中的节点 (6) 5.数据挖掘工作流程 (6) 5.1定义数据源 (6) 5.2探索数据 (8) 5.2.1设置Insight节点 (8) 5.2.2察看Insight节点输出结果 (9) 5.3准备建模数据 (11) 5.3.1建立目标变量 (11) 5.3.2设置目标变量 (13) 5.3.3数据分割 (21) 5.3.4替换缺失值 (22) 5.4建模 (23) 5.4.1回归模型 (23) 5.4.2决策树模型 (25) 5.5评估模型 (28) 5.6应用模型 (30) 5.6.1抽取打分程序 (30) 5.6.2引入原始数据源 (31) 5.6.3查看结果 (32) 6.参考文献： (34)
1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。[1] 一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作，为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程，需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案，包括从数据抽样到分析和建模，最后公布结果信息。大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术，而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统，允许使用和比较不同的技术，同时还集成了复杂的数据库管理软件。SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面（GUI）集成在一起，并与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）建模（Model）、评价（Assess）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、适用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。 Enterprise Miner简称EM，它的运行方式是通过在一个工作空间（workspace）中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点，然后对不同节点进行相应的设置，最后运行整个工作流程(workflow)，便可以得到相应的结果。 2.EM工具具体使用说明 EM中工具分为七类： ?Sample类包含Input Data Source、Sampling、Data Partition ?Explore类包含Distribution Explorer、Multiplot、Insight、 Association、Variable Selection、Link Analysis （Exp.） ?Modify类包含Data Set Attribute、Transform Variable、Filter Outliers、Replacement、Clustering、SOM/Kohonen、 Time Series（Exp.） ?Medel类包括Regression、Tree、Neural Network、 Princomp/Dmneural、User Defined Model、Ensemble、 Memory-Based Reasoning、Two Stage Model ?Assess类包括Assessment、Reporter
基于Web的企业信息管理系统的设计开发
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/9412224965.html, 基于Web的企业信息管理系统的设计开发作者：邓敏子 来源：《电子技术与软件工程》2017年第18期 摘要 随着信息技术的发展以及企业生产、销售各环节自动化程度的提高，企业对管理信息系统的要求也趋于严格，因此一套完整基于Web模式的管理信息系统的设计将会让企业加快信息交互速度、提高部门协作能力，对企业的发展大有裨益。本文通过对企业信息管理系统的结构、模块、主要应用技术进行系统介绍，设计了一种满足大部分企业要求且有机结合B/S、 C/S模式的企业信息管理系统，并就系统实现对分层架构、系统安全等方面做了阐述。 【关键词】Web企业信息管理系统设计开发 1企业信息管理系统的功能及模块分析 企业信息管理系统根据不同用户和不同功能可以进行模块化设计。对于其用户，一般来说公司会分为公司基层员工、直接领导（中层领导）、企业领导三个部分，设计的功能则包括资源共享、文件管理、考勤、发布公告信息、进行信息查询等设计到人事、财务、管理、业绩多方面的内容，可以让每个员工在系统内找到相对应的功能。笔者认为对Web模式企业信息管理系统可以分为两大部分。 1.1公共信息管理模块 此部分可以代替原本书面材料部分，基层员工可以查看通知活动、薪酬、奖金以及相关公司活动等；中层领导可以上传部门的公告公示、薪酬等，并就相关意见向上层领导反馈；企业领导则可以查看相关公告，并且处理员工和中层领导的相关意见。 1.2工作信息管理模块 基层员工可以上传工作进度、整理月报、周报并向直属上级汇报以及下载工作要求、方案修改意见等，并可以申请购置办公器材、进行自助考勤；中层领导可以进行部门任务分配，查看汇报并进行分类归档，以及员工的绩效考核工作，并可以就提交的办公用品购置要求进行审批；企业领导可以查看个人任务，对中层领导进行业绩考核，批阅相关文件、发表意见等。 2企业信息管理系统的结构框架设计 一般在考虑设计企业的管理信息系统时，要结合对管理信息系统的预期设计要求选定系统结构。目前，常见的系统结构为Client/Server和Browse/Server两种模式（简称为C/S模式和 B/S模式），两种结构各有千秋，能够满足不同需要的企业管理信息系统设计。首先，对于
web数据访问
《Web程序设计》实验报告 上机日期：2011年11月22 日上机地点与机号：计算机网络实验室指导教师： 班级：学号：上机人： 一：实验名称：数据访问 二：上机目的： 1.熟悉Visual Studio 2008中管理数据可的方法。 2.掌握数据源控件的使用。 3.掌握LING表达式的使用。 4.掌握利用LING to SQL和LING to XML进行数据访问管理的方法。 三：上机内容： 1.利用SqlDataSource和Ling to SQL进行SQL Server Express 2005的数据库管理。 2.利用LING技术将Category表转换成XML文档“Category.xml”。 3.利用LING to XML管理XML文档。 四：上机步骤： 1.利用SqlDataSource和Ling to SQL进行SQL Server Express 2005的数据库管理 （1）新建网站。 （2）设计DataManage.aspx。 SdsCategory控件的其他属性设置可通过“配置数据源”向导和属性窗口完成。当配置Select语句时，单击“高级”按钮，选中“生成Insert、Update和Delecte语句”。向导配置完后，如下图所示，在属性窗口设置DelecteQuery。
（3）编写DataManage.aspx事件代码。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.UI; using System.Web.UI.WebControls; public partial class DataManage : System.Web.UI.Page { protected void Button3_Click(object sender, EventArgs e) { Response.Redirect("SqlDSInsert.aspx"); } protected void btnQueryALL_Click(object sender, EventArgs e) { gvCategory.DataSourceID = "sdsCategory"; gvCategory.DataBind(); } protected void btnFuzzy_Click(object sender, EventArgs e) {Response.Redirect("SqlDSFuzzyQuery.aspx"); } protected void btnEdit_Click(object sender, EventArgs e) { Response.Redirect("SqlDSEdit.aspx?CategoryId=" + txtCategoryId.Text);} protected void btnEditLINQ_Click(object sender, EventArgs e) { Response.Redirect("linqEdit.aspx?CategoryId=" + txtCategoryId.Text);} protected void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e) {sdsCategory.Delete();} } （4）设计SqlDSFuzzyQuery.aspx。 SdsCategory控件的其他属性设置可通过“配置数据源”向导和属性窗口完成。当配置Select语句时，单击“WHERE”按钮，如下图添加WHERE子句。
Web数据挖掘在电子商务中的应用
结课论文 课程名称：数据仓库与数据挖掘 授课教师：徐维祥 论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛 学号：13120975 北京交通大学 2014年9月
Web 数据挖掘在电子商务中的应用 摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。 关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘 随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1
大数据挖掘商业案例
1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。
Web数据挖掘在信息管理的运用
Web 数据挖掘在信息管理的运用 1 信息管理的现状和发展趋势信息管理是国家经济建设、人才培养以及学科发展的必要途径，科研创新、高校图书馆、企业管理、电子商务等多领域离不开信息管理。 如何从广大的数据信息中，快速检索出需要的信息，需要数据挖掘技术。 为做到高效率高精度的提供教学、科研、企业等的个性化需要，快速检索海量信息资料，其算法及在信息管理中的应用是一个值得研究的课题。 数据挖掘技术是信息管理这一课题的前沿技术，综合多种信息手段，大大提升了信息资源的组织管理的优势，强化科技信息服务质量，拓展了更广泛的服务方式和应用方式。 信息管理不仅仅是信息的载体管理，同时针对信息内容的外在特征深化管理也是信息管理的重要组成部分。 对原信息内容加以深入分析，整体提供海量数据的内在联系和规则，消化、辨识消息，保证消息安全，有效运用数据挖掘技术等尖端计算机技术，提高整体信息管理水平是信息管理的要求。 2 数据挖掘技术的基本概念和特质数据挖掘技术是综合统计学、计算机技术数据库等研究内容，吸收人工知识和机器学习的专业知识，进行知识获取和数据挖掘的一门学科，能够快速准确、方便快捷的获取有价值的信息。 目前数据挖掘技术仍是信息管理研究的热点，代表性的数据挖掘系统有，等。 通过模型化、归纳、聚类、偏差等技术重点进行数据挖掘，其技术难点
是要实时的综合数据库进行智能化的数据挖掘。 近年来随着数据库技术的发展，基于异构数据源等多种技术不断发展，移动计算的数据挖掘技术的研究也日益深入。 值得一提的是，关联规则代表算法是，该算法通过识别频繁项目集，发现数据库中各项目的关联关系，即发现可信度强的规则。 在这一算法的基础上，为了不断提高技术效率，采用增量更新技术，进行并行化挖掘数据。 在上述算法的基础上，强调形象规则，即有关客户兴趣度等外在信息，快速学习相似性行为模式索引技术，通过在线多维索引，强调结构化有向的构建等是数据挖掘技术的研究热点。 随着复杂数据不断海量化，研究将优化智能算法结合目前数据挖掘技术，从而大幅度提高数据处理效率和质量。 信息管理数据复杂海量，有着多种信息类型，用户检索的自由度很高，用户个性化需求多样，数据挖掘技术应运而生。 具体技术包括文件内容描述、人为链接结构和存取模式用法的挖掘。 数据挖掘技术是利用进化算法、粗集等信息处理方法，使用检索工具检索形成信息文本集、选取合适的典型特征，分析、修剪、归纳异质信息，精简子集。 检索功能的逼近能力反映了该技术的检索质量。 基于内容的文本挖掘方法如，，等。 通过关键字定位，或是使用近义词典扩充关键字，或者基于浏览行为而无需关键字，形成客户形象信息、兴趣模型，对客户提供评价和链接以及相似信息获取，更新搜索方式，并反馈客户申请。
大数据应用案例
四大经典大数据应用案例解析 什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。 数据挖掘是如何解决问题的? 本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target 公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
一、尿不湿和啤酒 很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值? 为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式： 在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是
web数据挖掘总结
一、数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的、不完全的数据集中获取隐含 在其中的有用知识的高级过程。Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用。Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从 Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从 Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式。 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，有多种分类法。 （1）根据挖掘对象分：关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时序 数据库、DNA 数据库、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及Web数据库等； （2）根据挖掘方法分：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库 方法等； a. 机器学习方法可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。 b.统计方法可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。 c. 神经网络方法可细分为：前向神经网络（BP 算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。 （3）根据开采任务分：可分为关联规则、分类、聚类、时间序列预测模型 发现和时序模式发现等。 a.关联规则：典型的关联规则发现算法是Apriori算法，该算法也称广度优先算法，是A.Agrawal和R.Srikandt于1994年提出的，它是目前除AIS 算法、面向SQL的SETM 算法外几乎所有频繁项集发现算法的核心，其基本思想是： 如果一个项集不是频繁集，则其父集也不是频繁集，由此大大地减少了需要验证的项集的数目，在实际运行中它明显优于AIS 算法。 Apriori算法是关联规则挖掘中最具有影响的一种算法.所谓关联规则就是 从事务数据库、关系数据库和其他数据存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、关联和相关性.关联规则可以分为两步: 1)找出所有频繁项集.这部分主要由后面介绍的Apriori算法来解决. 2)由频繁项集产生相关联规则:这些规则必须满足最小支持度和最小置信 度. b.分类规则：数据挖掘的一个重要任务是对海量数据进行分类。数据分类是基于一组数据的某些属性的值进行的。数据分类的方法很多，包括决策树方法、统计学方法、神经网络方法、最近邻居方法等等。其中，基于决策树的分类方法与其它的分类方法比较起来，具有速度较快、较容易转换成简单的并且易于被理解的分类规则、较易转换成数据库查询语言、友善、可得到更高的准确度等优点。
数据挖掘商业案例
金融行业应用 1.前言 随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。
基于web信息管理系统的权限设计分析和总结
基于web信息管理系统的权限设计分析和总结 /archive/2009/06/15/1503308.html 在blog中看到有人写到web权限管理的一些文章，这里把我曾经做过的一些权限管理作一下总结，欢迎拍砖。 这里讨论的权限只涉及到信息管理系统里面的权限管理，超出此范围的权限管理暂不涉及。 1、权限的应用对象 上面我们已经定义了权限的范围，就是信息系统管理里面的表单操作，那么权限的应用对象就是表单，更进一步说，就是表达表单内容的web管理页面。 2、权限的分类 一个页面的权限范围分为以下几种，也可以叫做基本权限单位。 ●操作权限：操作权限是一种页面级别的权限，也可以叫做页面权限。包 括以下几种 ?新增 ?修改 ?删除 ?查询 在此基础上还可以进行更加详细的一些分类，比如查看他人记录的权限，修改他人记录的权限等。这部分也可以使用下面的记录权限来实现。 ●按钮权限：针对页面上按钮的权限管理，包括 ?是否可见 ?是否可用
有时候，我们可以把按钮权限看作为字段权限。 ●字段权限：字段在页面的不同状态（新增，修改，查询）下面的各种状 态管理。包括 ?是否可见 ?是否可修改 ●记录权限：记录权限是指用户对某些记录的查看和修改权限。比如客户 关系管理系统中，不同界别的系统用户可以看到不同的记录，例如上司可以看他所有下级员工的客户列表等。 3、权限的实现模型 上面的权限分类大概对涉及到页面元素的权限进行了一个比较全面的概括。另外一个问题就是权限管理的实现模型。在大部分的系统中都是用的基于角色控制模型的权限管理。在这样的系统中，创建一系列的角色，然后把基本权限单位分配给这些角色，再把角色分配给用户，这样用户登录系统后，就根据当前用户所拥有的角色可以定位出权限。 在针对信息管理系统中，权限模型有自己的特色，除了角色的概念以外，还有表单权限的概面。第一节里面所讨论的各种权限基本单位不但可以应用到角色上，也可以应用到表单上。 对于应用到表单上的基本权限单位，我们叫做表单的固有权限属性（静态权限）。对于应用到角色上的基本权限单位，我们叫做角色权限属性（动态权限）。用下图来表示： 根据上面的模型，一个用户登录到系统中后，得到某一个表单的权限就和这个表单的固有权限属性和这样用户所拥有的角色有关。 4、权限的计算方式 用户登录后对一个表单进行操作，静态权限只有一个，即表单本身的权限属性，动态权限可以有多个，即用户可以同时属于多个角色，这些角色在这个表单上都
Web数据挖掘综述
Web数据挖掘综述 摘要：过去几十年里，Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源，因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍，并分析了Web数据挖掘的应用及发展趋势。 关键词：Web数据挖掘；分类；处理流程；常用技术；应用；发展趋势 Overview of Web Data Mining Abstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining. Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;Common Techniques;Application; Development Tendency 0.引言 近些年来，互联网技术的飞速发展，带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。电脑、手机、平板电脑等终端的普及，SNS、微博等Web2.0应用的快速发展，促进了互联网信息数量的急剧增长，信息资源前所未有的丰富。但同时，海量级、碎片化的信息增加了人们获取有效信息的时间和成本[1]。因此，迫切需要找到这样的工具，能够从Web上快速有效地发现资源，发现隐含的规律性内容，提高在Web上检索信息、利用信息的效率，解决数据的应用问题，Web数据挖掘正是一个很好的解决方法。 1.Web数据挖掘概念 Web数据挖掘，简称Web挖掘，是由Oren Etzioni在1996年首先提出来的[2]。Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用，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，涉及数据库技术、信息获取技术、统计学、机器学习和神经网络等多个研究领域的技术[3]。 2.Web数据挖掘分类 Web上包括三种类型数据：Web页面数据、Web结构数据和Web日志文件[4]。依据在挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘可以分为Web内容挖掘，Web结构挖掘，Web 使用挖掘三类。 2.1Web内容挖掘 Web内容挖掘是从文档内容或其描述中抽取有用信息的过程。Web内容挖掘有两种策略：直接挖掘文档的内容和在其他工具搜索的基础上进行改进。根据挖掘出来的数据可以将