数据库技术在web挖掘中研究应用
基于web数据挖掘技术——-web内容挖掘设计与实现
摘要ＷＷＷ＂是个丌放的全球性资源，它是世界上最丰富和最密集的信息来源。
随着ＷＷＷ上信息的爆炸性增长，在如此海量的数据中发现有用的信息变得越来越困难。
数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。
充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术撮重要的应用。
因此，采用数据挖掘技术从ＷＷＷ上提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜存心用价值的信启、，具有十分重要的现实意义和广泛的应用前景。
本文首先简要论述了ＷＷＷ发展的基本现状以及当前存在的一些问题。
随后，简要介绍了数据挖掘技术的基本概念、原理，接着，概要的介绍了本文对于Ｗｅｂ数据挖掘所用到的技术一Ｊａｖａ和ＸＭＬ技术，在此基础上研究了数据挖掘技术在ＷＷＷＬ的应用，针对Ｗｅｂ数据内容挖掘进行了详细地论述。
文中通过一个具体的案例详细论述了实现Ｗｅｂ数据内容挖掘的一种方法以及对该方法的分析。
最后，对全文进行了总结。
关键词：ＷＷＷ，Ｗｅｂ数据挖掘，ＸＭＬＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂｉｓａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｌｏｂａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｔａｉｎｉｎｇａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｒｅｌｅｖａｎｔｔｏｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙａｌｌｄｏｍａｉｎｓｏｆｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｙ．ＧｉｖｅｎｔｈｅｈｊｇｈｒａｔｅｏｆｔｈｅｖｏｌｕｍｅｏｆｄａｔａａｖａｉｌａｂｌｅｏｎｔｈｅＷＷⅥｉｆｉｎｄｉｎｇｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｓｕｃｈａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｂｅｃｏｍｅｓａｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｐｒｏｃｅｓｓｅｖｅｒｙｄａｙ．ＤａｔａＭｉｎｉｎｇｉｓｔｈｅｔｅｒｍｇｉｖｅｎｔＯｔｈｅａｕｔｏｍａｔｅｄｄｉｓｃｏｖｅｒｙｏｆｎｏｎ—ｏｂｖｉｏｕｓ，ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙｕｓｅｆｕｌａｎｄｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙｕｎｋｎｏｗｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｌａｒｇｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ．ＳｏｏｂｔａｉｎｉｎｇｖａｌｕａｂｌｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙＤａｔａＭｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｙａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅＷＷＷｈａｓｔｒｅｍｅｎｄｏｕｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｆｉｒｓｔｇｅｎｅｒａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＷＷＷａｎｄｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｕｎｓｏｌｖｅｄ．Ａｎｄｔｈｅｎｗｅｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｓａｎｄｔｈｅｏｒｉｅｓｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．ＴｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｔｏｔｈｅＷｏｉ’ｌｄＷｉｄｅＷｅｂ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｎｄｅｔａｉｌｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔ、ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ、ｐｒｏｂｌｅｍｓｕｎｓｏｌｖｅｄｏｔｌｗｅｂｃｏｎｔｅＮｍｉｎｉｎｇａｎｄｗｅｂｕｓａｇｅｍｉｎｉｎｇ．Ａｎｄｔｈｅｎ，ｗｅｇｅｎｅｒａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｕｓｅｆｏｒＤａｔａＭｉｎｉｎｇｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ勺ａＶａａｎｄｘｍｌ．Ｔｈｒｏｕｇｈａｃｏｎｃｒｅｔｅｓａｍｐｌｅ，ｗｅｄｅｓｃｒｉｂｅｉｎｄｅｔａｉｌｏｎｅｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｒｅａｌｉｚｅＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙｗｅｍａｋｅａｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｐｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：∥烀？彤ＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＸＭＬ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
Web数据挖掘技术及应用
２ Ｗｅ ｂ数 据 的特 点
Ｗｅ 术 做 为 ｌ｜Ｉ＂飞速 发 展 的 产 物 ， 信 ｂ技 ｉＲ ｒ＇ ｔ ｌｌ 对 息 在社 会 中 的传播 起 刘 Ｊ很重要 的 作Ｊ ． 佰于各 ｆ分 ］ Ｗ 点上 的数 据 ｆ ｊ １ 的特 点＿Ｉ。 的可 以 ｂ站 １ ’ ［身 ２．ｔ
Ｗｅ 数据挖掘 ｂ
Ｔ３ １ Ｐ １
三类 ， 自有其 相关技术 ， 各 随着 Ｉｔ ｅ 的发展 ， ｂ 据挖掘有着越来越广 泛的应用 。 ｎｍｔ ｅ Ｗｅ 数 关键词 分类 相关技术
中 图分 类 号
Ｔｈｅ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎｄ Ａｐｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｔ ｉ Ｉ ｌｃ ｔｏ ｆＷ ｂ Ｄａ ａ Ｍ ｎｉｇ ｌ
Ｗｉ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｅ ｔｏ ｎｅ ｔ ｔ ｔ ｅ ｅｏ ｍ ｎ ｆｌ ｔｍｅ ，Ｗｅ ａａｍ ｎ ｎ ｉ ｅ ｕ ｅ ｒ ｎ ｒ ｎ ｄｆ ｒｎ ｅｄ ． ｈｈ ｂ ｄ ｔ ｉｇ ｗｌ ｂ ｓ ｄ ｍｏ ａ ｄ ｍｏ ｉ ｉ ｅ ｔ ｌｓ ｉ ｌ ｅ ｅ ｅ ｆ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ Ｗｅ ａａ ｍ ｎｎ ，ｋｎ ，ｃ ｒ ｌｔ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇ ｙ ｗｏ ｄ ｂ ｄ ｔ ｉ ｇ ｉｄ ｏｒ ａ ｖ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｅ ｉ
维普资讯
２ ０
汁算 机 与 数 字 工 程
第 ３ 卷 ４
Ｗｅ 据 挖 掘 技 术 及 应 用 ｂ数
马保国 侯存 军 王文丰 钱 方正
武汉 ４０ ７ ） ３００ （ 武汉理工大学硅酸盐材料工程教育部重 点实验室
摘
要
Ｗｅ 数据挖掘是数据挖掘技术在 Ｗｅ ｂ ｂ信息集合上 的应 用 ， ｂ数据 具有本身的特点 ， ｂ数据 挖掘可 以分 为 Ｗｅ Ｗｅ
刍议数据挖掘技术在Web中的应用
的模 型，并且 各个 站点之间都是 独 自设计 的，所以 Ｗｅ ｂ站 和 ｗ ｂ相 互结合起 来，能够 从大量的信息数据选取有价值的 点中对 数据 的处 理是 不断变化 的【 ｅ 。 隐含信息。下图 ｌ Ｗｅ 为 ｂ数据挖掘原理流程： （ ）异构数据库环境。在数据库 环境 中每 一个 Ｗｅ 点 ３ ｂ站
（ ）数据量 巨大。网络 能够将 分布在世 界不同位 置的 电 １
脑连接在一起 ，并且每一个 电脑都存在丰 富的数据 ， 因为连 又
标 主要包括特 征、 趋势 以及 相关性等 多个 方面的信 息。随着 计
接在 网络上 电脑 的数量非 常巨大，所 以 Ｗｅ ｂ数据挖掘技术 能 算机 的普及 ，信息 时代 的到 来，网络 中信息量迅速增加 ， 统 够处理 的数据也 非常大 。 传 的知识发现 （ Ｄ：Ｋ ｏ ｅ ｇ ｉ ｏｅｙｉ ａａａｅ）技术 ＫＤ ｎ ｗｌ ｅＤ ｓ ｖｒ Ｄ ｔｂｓｓ ｄ ｃ ｎ （ ）半结构化 的数据结构 。传统 的数据库 中的数据结构 ２ 和方法 已经 不能满 足人们从 Ｗｅ ｂ中获取信 息的需要，并且现 具有一 定的模 型， 以根据数据模型进行对 网络 中的数据进行 可 实也要求 对互联 网上 的信息进行 深层 次实时 的分 析［。所 以 １ ］ Ｗｅ 的数据挖掘技术 油然而 生，这种技术将传 统的数据 挖掘 ｂ 描述 ，与传 统的数据 结构相比，在 Ｗｅ ｂ站点中的数据 没有 统
１ 数 据挖 掘技 术
１ 数据 挖掘技术 的概念 ． １价值 的信
息，从而 为决 策支持 提供有 力的依据 的过程 。 数据挖 掘的 目
直接或者间接的应用到 Ｗｅ ｂ数据 挖掘 中，但是 因为 Ｗｅ ｂ技术
自身的特点 ，从而使 Ｗｅ ｂ中的数据 挖掘技术和传 统的数据 挖 掘具有很大 的不 同。
Web数据挖掘技术及应用
息， 是数 据挖 掘技 术 在 Ｗｅ 境 下 的应 用 。它 是 一 ｂ环
项综合技术 ， 涉及网络技术 、 算机语言学 、 计 信息统
计 学 、 据挖 掘 等学科 。 为 电子 商务 的 主要 应用 技 数 作 供 强有 力 的支持 和可 靠 的保 证 。
２ Ｗｅ ｂ数 据挖 掘 的分 类
０ 引 言
ｗｅ 据挖 掘 ， 从 大量潜 在 的 Ｗｅ ｂ数 是 ｂ文档 和相
电子 商务 的快 速 推进 ， 各 企 业 产生 了 巨量 的 使
关数 据 中发 现 、 取人 们感兴 趣 的 、 提 有用 的规律 或 信
业务数据。 在这些数据 中隐藏着许多重要信息 ， 如何
能将这 些信 息从 数据 库 中抽 取 出来 ，供 企业 决策 者 分析参 考 ，以便科 学合 理 地制 订 和调 整营销 策 略， 为
＆ Ｔ ｃ ｏｏ ｓｕ Ｊ ｎ ｘ ｎ ｈ ｎ ３ ０ ５ ｅｈ ｌｇ Ｍｕｅ ｍ， ｉ ｇ ｉ ｃ ａ ｇ ０ ２ ） ｎ ｙ ａ Ｎａ ３
摘
要 ： ｂ数据 挖 掘技 术 在 电子 商务 中的应 用越 来越 广 泛 ， 已成 为 现代 电子 商 务企 业获 取 市 场信 息 Ｗｅ
极为 重要 的工具 。本文 简 要介 绍 了 Ｗｅ ｂ数据 挖掘 的定 义等 相关 内容 ， 并对 Ｗｅ ｂ数据 挖掘 技 术在 电子 商务领
可分为 Ｗｅ 文本挖掘和 Ｗｅ 多媒体挖掘 ，分别对 ｂ ｂ
３ 查询数据 ． ５
应 Ｗｅ 站点上的文本信息和多媒体信息。 ｂ ２ ｂ ．Ｗｅ 结构挖掘 ２
是挖掘 Ｗｅ 潜在的链接结构模式 ， ｂ 可以总结网 站 和 网 页 的结 构 ， 现 网 页之 间 的联 系 ， 对 Ｗｅ 发 是 ｂ
计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(中)
计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(中)第5章信息系统数据资源维护【要点1】信息系统数据资源维护体系【要点2】信息系统数据资源例行管理【要点3】信息系统数据资源备份【要点4】云环境下的数据资源存储及维护【要点5】信息系统数据资源的开发与利用【要点6】数据库的相关知识本章要点本章主要介绍有关信息系统数据资源的运维体系、例行管理、备份与恢复、开发与利用，要点如下：（1）数据资源运维管理的对象、类型和内容。
（2）数据资源例行管理计划、数据资源载体的管理及数据库例行维护的概念和内容。
（3）数据资源备份的类型、备份相关技术，数据灾难恢复的管理。
（4）在云环境下数据资源存储及维护技术。
（5）数据资源开发与利用。
思考题（1）数据资源运维管理工作的主要内容是什么？（2）数据资源运维管理对象包括哪些？（3）常见的数据备份策略有哪些？（4）云环境下数据资源运维的特点有哪些？【要点1】信息系统数据资源维护体系1、体系概述数据资源运维体系2、数据资源维护的管理对象（1）数据文件；（2）数据管理系统；（3）存储介质。
3、数据资源维护的管理类型（1）运行监控①实时监控；②预防性检查；③常规作业；（2）故障响应①事件驱动响应；②服务请求响应③应急响应；（3）数据备份①数据备份；②数据恢复；③数据转换；④数据分发；⑥数据清洗；（4）归档检索；（5）数据优化。
4、数据资源维护的管理内容（1）维护方案；（2）例行管理；（3）应急响应；①制定应急故障处理预案，设立应急故障处理小组，确定详细的故障处理步骤和方法；②制定灾难恢复计划，进行灾难演练，以防备系统崩溃和数据丢失；③灾难发生后，应急故障处理小组能及时采取措施实现数据保护及系统的快速还原与恢复。
（4）数据资源的开发与利用。
【要点2】信息系统数据资源例行管理1、数据资源例行管理计划2、数据资源载体的管理（1）存储介质借用管理存储介质借用流程（2）存储介质转储管理存储介质转储流程（3）存储介质销毁管理存储介质销毁流程3、数据库例行维护（1）健康检查①数据库日志检查；②数据库一致性检查；（2）数据库监测管理①数据库基本信息监测；②数据库表空间监测；③数据库文件O监测；（3）数据库备份与恢复①数据库备份；②数据库故障及回复a.事务故障；b.系统故障；c.介质故障；（4）数据库性能优化：①空间释放其步骤是：在SQL2008中清除日志就必须在简单模式下进行，等清除动作完毕再调回到完全模式。
MySQL技术在Web应用开发中的应用
MySQL技术在Web应用开发中的应用一、引言随着互联网的迅猛发展，Web应用的重要性日益凸显。
而作为Web应用的核心，数据库技术更是至关重要。
本文将探讨MySQL技术在Web应用开发中的广泛应用，并讨论其在数据库设计、数据存储与查询、性能优化等方面的突出优势。
二、数据库设计1. 表的设计MySQL作为一种关系型数据库管理系统，提供了强大的数据存储和查询能力。
在数据库设计中，良好的表设计是保证Web应用性能和数据一致性的基础。
通过合理的表设计，可以实现数据的有效组织和快速查询。
例如，采用规范的命名约定和字段类型选择，能够提高查询效率和代码可读性。
2. 索引的使用索引在数据库查询性能优化中起着关键作用。
MySQL提供了丰富的索引类型，包括B树索引、哈希索引等。
合理使用索引可以大幅提升查询速度，并减少数据库的磁盘IO开销。
但过多或不恰当的索引使用也会导致性能下降。
因此，在索引设计中需要综合考虑查询频率、数据量和更新频率等因素。
三、数据存储与查询1. 数据存储MySQL支持多种数据存储引擎，如InnoDB、MyISAM等。
每个存储引擎都有其优势和适用场景。
例如，InnoDB提供了事务支持和外键约束，适合于事务处理和数据一致性要求较高的Web应用。
而MyISAM则适用于读写比例较低、对并发性能要求较高的应用。
2. 数据查询MySQL提供了强大的查询语言，支持复杂的数据查询和操作。
通过灵活使用SELECT语句、JOIN操作和聚合函数，可以轻松地实现数据的精确筛选和聚合统计。
同时，通过优化查询语句和索引设计，能够进一步提高查询效率。
另外，MySQL还支持全文索引和正则表达式等高级查询功能，满足更复杂的查询需求。
四、性能优化1. 查询性能优化查询性能是Web应用开发中的关键问题之一。
MySQL提供了多种性能优化手段，如查询缓存、查询优化器和慢查询日志等。
通过合理地配置和使用这些性能优化功能，可以显著提高查询的响应速度和并发处理能力。
数据挖掘在Web中的应用研究
数据挖掘在Web中的应用研究摘要：web中的数据挖掘技术是一种新型的技术，web自身的特点，决定了web数据挖掘技术具有更多的特点，而且应用也非常广泛，不仅能够提取页面的信息，进行站点设计分析，而且在电子商务方面也具有非常广阔的应用前景。
本文对数据挖掘技术在web中的应用进行分析。
关键词：数据挖掘技术；web应用；网络技术中图分类号：tp352 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）18-0000-02随着网络技术的快速发展，网络上数据资源的越来越丰富，人们迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，进而促生了数据挖掘（data mining，dm）和知识发现（knowledge discovery，kd）领域。
信息技术的发展，对web应用提出更高了要求，为了能够满足人们对信息获取的要求，研究基于web的数据挖掘技术，以便人们能够更加智能、更加自动地抽取数据以及信息中的知识。
1 数据挖掘技术相关概述1.1 基本概念数据挖掘技术主要是指寻找隐藏在大量数据中有价值的信息，从中寻找其规律，揭示出隐含的、具有潜在价值的知识，从而为决策支持提供有力依据的过程。
数据挖掘的目标主要包括特征、趋势以及相关性等多个方面的信息。
随着网络应用的普及，网络中信息量迅速增加，传统的知识发现（kdd：knowledge discovery indatabases）技术和方法已经不能满足人们从web中获取信息的需要，基于网络技术提供对各类数据的深层次实时分析，提供决策支持服务，就使得基于web的数据挖掘技术应运而生，这种技术将传统的数据挖掘和web应用技术相互结合起来，实现高度自动化的分析和归纳性的推理。
图1为web数据挖掘原理流程：2.3 在购物网站的应用web数据技术采用web-dms系统可以构建一个基于web 的挖掘的购物网站和交易环境，还能够充分利用站点上积累的信息，从而更好地服务于企业和客户。
在购物网站中采用web 数据挖掘技术不仅能够通过了解购物者的行为习惯，选择提供最佳的服务方式、消费习惯，还能够分析购物者的个人爱好[3]，从而提供更加贴切的商品推介。
网站建设中数据库技术与WEB技术的应用对比研究
中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ ３ ． ０ ９ ２
文献标识码 ：Ａ
ＤＯ Ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ３ — ６ ９ ７ ０ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ ． ０ ２ ８
Ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ， ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ ＷＥ Ｂ ｔ ｅ ｃ ｎ ｏ ｈ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ
［ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｂ ｉ ｒ ｔ ｈ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｒ ａ ｐ ｉ ｄ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ， ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ｐ ｅ ｏ ｐ ｌ ｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ， ｌ ｉ ｆ ｅ ｉ Ｓ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｎ ｅ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｒ ｙ
义语言， 在数 据 库 中进 行 插 入 、 删除 和修 改数 据 的 数 据操 纵 语 言 ，
使 信 息 技 术 被 使 用 的 越 来 越 频 繁 ，大 量 的 信 息 需 要 处 理 ，数 据 还 可 以 利 用数 据 查 询 语 言 和 数 据 控 制 语 言 ， 实现 对数 据 的 查 询 库技术就在这时 应运 而生。作为计算机科 学技 术的一个重要分 和 内部 维 护 的 操 作 ；而 数 据 库 应 用 系 统 ， 则 可 以 动 态 、 有 组 织 支 和 信 息 技 术 中 的一 个 重 要 支 撑 ，数 据 库 已 经 成 为 信 息 自动 化 管理 的主 要 软 件 工 具 之 一 。Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 在 世 界 范 围 内的快 速普 及 则 地 储 存大 量 的 相关 数 据 ，完成 信 息资 源 共 享 服务 和 数 据处 理 。 Ｗｅ ｂ即 Ｗ ｏ ｒ ｌ ｄ Ｗｉ ｄ ｅ Ｗｅ ｂ或 Ｗ Ｗ Ｗ ，Ｗ ｅ ｂ技 术 是 随 着