文本挖掘与Web 数据挖掘
文本挖掘
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8．1．4文本挖掘与信息检索
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信息检索领域一般用查全率和查准率，对检索的效果进行 量化评价。信息检索主要解决文本的标引问题，使用倒排 文本数据结构来表示文本信息。为了提高信息检索的效率， 信息检索系统在不断添加新的功能，如文本分类、文本聚 类、自动摘要和主题词自动抽取等方法，使用户能够更加 方便地从不同途径准确地查找到所需信息。自动摘要能够 减轻用户测览相关文本所需的时间，使用户能够快速地掌 握相关文本中的内容。文本的自动分类和自动聚类能够根 据文本的内容信息将文本集合划分为不同的类或者簇，方 便用户查找所需信息。
8．2．2 Web的特点
Web是一个非常成功的基于超文本的分布式信息系统。Web 的特点如下：
1．庞大性。Web 为全球范围发布和传播信息提供了机会， 它允许任何人在任何地方任何时间传播和获取信息。由于 Web的开放性，使得WCb上的信息与日俱增，呈爆炸性增 长。
2．动态性。Web不仅以极快的速度增长，而且其信息还 在不断地发生更新。新闻、公司广告、股票市场、Web服 务中心等都在不断地更新着各自的页面。链接信息和访问 记录也在频繁更新之中。
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8．1．1文本挖掘概述
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文本挖掘涵盖多种技术 , 包括信息抽取 , 信息检索 , 自然语 言处理和数据挖掘技术。它的主要用途是从原本未经使用 的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常 困难的工作 , 因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构 化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信 息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数 据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。文本挖掘在商 业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用。 例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自 动简历评审，搜索引擎等等。
数据挖掘的方法有哪些
数据挖掘的方法有哪些
数据挖掘的方法主要包括以下几种：
1.分类：用于将数据分为不同的类别或标签，包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
2.聚类：将数据分为不同的组或簇，根据数据的相似性进行分组，包括k均值聚类、层次聚类等。
3.关联规则：寻找数据中的相关联关系，包括频繁模式挖掘、关联规则挖掘等。
4.异常检测：寻找数据中与正常模式不符的异常值，包括离群点检测、异常检测等。
5.预测建模：利用历史数据进行模型建立，用于预测未来事件的可能性，包括回归模型、时间序列分析等。
6.文本挖掘：从非结构化文本数据中提取有用信息，如情感分析、主题建模等。
7.图像和视觉数据挖掘：从图像和视频数据中提取特征和模式，用于图像处理、目标识别等。
8.Web挖掘：从互联网上的大量数据中发现有价值的信息，包括网页内容挖掘、链接分析等。
9.时间序列分析：研究时间维度上数据的相关性和趋势，包括ARIMA模型、周期性分析等。
10.集成学习：通过结合多个单一模型获得更好的预测性能，如随机森林、Adaboost等。
这些方法常常结合使用，根据具体问题和数据来选择合适的方法。
web挖掘的基本任务
web挖掘的基本任务
Web挖掘的基本任务是指从Web中提取有价值的信息或模式，其主要包括以下几种类型：
1.内容挖掘：指从Web页面中提取出有用的信息。
由于Web页面经常是半
结构化或非结构化的，因此内容挖掘需要处理HTML和XML文档，解析并提取出文本、图片、音频、视频等多媒体内容。
2.结构挖掘：指对Web页面的超链接关系进行挖掘，找出重要的页面，理解
网站的结构和组织方式，以及发现页面之间的关系。
3.使用挖掘：主要通过挖掘服务器日志文件，获取有关用户访问行为的信息，
例如用户访问路径、访问频率、停留时间等，从而理解用户的访问模式和偏好。
4.用户行为挖掘：结合内容挖掘和用户日志挖掘，深入理解用户在Web上的
活动，包括浏览、搜索、点击、购买等行为，用于精准推荐、个性化广告等应用。
5.社区发现：通过分析用户在社交媒体或论坛上的互动，发现用户之间的社
交关系和社区结构。
综上，Web挖掘的基本任务是从Web中提取有价值的信息或模式，这些信息或模式可能是内容、结构、使用情况、用户行为或社区关系。
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析摘要：随着互联网的普及和电子商务的发展，Web数据挖掘技术已成为电子商务领域的一种重要工具。
本论文通过分析Web数据挖掘技术的应用情况，探讨其在电子商务中的作用和意义。
首先介绍了Web数据挖掘技术的基本概念和方法，然后从数据预处理、数据挖掘算法和数据可视化三个方面分析了Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用。
最后，结合实际案例对Web数据挖掘技术的应用进行了深入探讨，为电子商务的发展提供参考。
关键词：Web数据挖掘；电子商务；数据预处理；数据挖掘算法；数据可视化正文：一、引言随着数字化时代的到来和互联网的快速发展，电子商务已成为现代社会不可或缺的一部分。
电子商务的快速发展使得数据量不断增大，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了电子商务领域必须面对的难题。
Web数据挖掘技术就是一种解决电子商务领域数据挖掘问题的重要工具。
二、Web数据挖掘技术的基本概念和方法1. Web数据挖掘技术的基本概念Web数据挖掘技术是指在Web环境下，通过应用各种数据挖掘方法和技术，在海量的Web数据中发现有价值的信息和规律的过程。
Web数据挖掘技术常常被应用于搜索引擎、社交媒体、网上购物等电子商务领域。
2. Web数据挖掘技术的方法（1）数据预处理数据预处理是Web数据挖掘技术的重要组成部分，它的主要任务是对原始数据进行清洗、转换和集成等处理，以提高数据的质量和可用性。
（2）数据挖掘算法数据挖掘算法是Web数据挖掘技术的核心，通过数据挖掘算法可以从大量的Web数据中挖掘出有用的信息和规律。
数据挖掘算法可以分为监督学习和无监督学习两种。
（3）数据可视化数据可视化是Web数据挖掘技术的重要方面之一，它可以将复杂的数据可视化成易于理解和分析的图形或图像。
在电子商务领域，数据可视化通常被应用于用户行为分析和产品推荐等环节。
三、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 数据预处理在电子商务中的应用数据预处理在电子商务中的应用包括数据清洗、数据转换和数据集成等内容。
文本挖掘在Web中的技术分析
模块内部结构简 ．便于分级谰试 情息抽取技 术可归 结 为对文奉 的 向动分词 ． 自动标注 和模 板
户 有效 地浏 览和积 取情 息
３ ．超文本挖掘应用技术分析
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维普资讯
科 技 论 坛
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文本挖掘在 Ｗｅ ｂ中的技术分析
倪现君 山东省教育学院计算机 系 ２０ １ ５ ０３
分析 、语法 分析 语 义分析 场 景匹配 ．一致性 分析 ，推理 断 、模板Ｌ是链接的 集合。 档 术作为非结构化数据和数据库之间的 “ 桥紫”处 糙 的 模型 需 要柱 节点 叶０ 入文 本的 模型 。软 １Ｉ 理技术 ，对 １多语种 、异质 、异构的 ｗ ｂ丈率数 辅 确 的模 可以刘 ｉ一 个 节点和 其特 定邻 错的 ： ｅ 丽 ｊ
大数据 数据解析方法
大数据数据解析方法随着大数据时代的到来，数据解析成为了各行各业的重要环节。
数据解析是指对大量的数据进行处理、分析和提取有价值信息的过程。
本文将介绍几种常见的大数据数据解析方法。
一、文本挖掘文本挖掘是一种通过对大量文本数据进行分析和挖掘来获取有价值信息的方法。
它可以从文本中提取出关键词、实体、主题等信息，帮助人们理解文本背后的含义和关系。
文本挖掘可以应用于舆情分析、情感分析、信息检索等领域。
二、数据挖掘数据挖掘是一种通过对大规模数据进行分析和探索来发现隐藏在数据中的模式、规律和关联的方法。
它可以帮助人们发现数据中的异常、趋势和规律，从而做出更有针对性的决策。
数据挖掘可以应用于市场营销、风险管理、推荐系统等领域。
三、机器学习机器学习是一种通过让计算机从数据中学习和改进自身性能的方法。
它可以通过建立模型和算法，让计算机自动从数据中发现规律和模式，并根据这些规律和模式做出预测和决策。
机器学习可以应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
四、数据可视化数据可视化是一种通过图表、图形和可视化工具展示数据的方法。
它可以将大量的数据转化为直观、易于理解的图形，帮助人们更好地理解数据的含义和趋势。
数据可视化可以应用于数据报告、数据分析、决策支持等领域。
五、统计分析统计分析是一种通过对数据进行统计和分析来揭示数据背后规律和关系的方法。
它可以通过概率论、假设检验、回归分析等方法，对数据进行整理、描述、推断和预测。
统计分析可以应用于质量控制、市场调研、实验设计等领域。
六、网络爬虫网络爬虫是一种通过自动化程序从互联网上收集数据的方法。
它可以自动访问网页、提取网页内容，并将提取到的数据保存下来。
网络爬虫可以应用于舆情监测、竞争情报、商品价格比较等领域。
七、自然语言处理自然语言处理是一种通过计算机对人类语言进行分析和处理的方法。
它可以识别和理解自然语言中的词汇、句法和语义，帮助计算机与人类进行有效的交互。
自然语言处理可以应用于机器翻译、智能客服、情感分析等领域。
移动社交网络中的数据挖掘与分析
移动社交网络中的数据挖掘与分析随着互联网技术的不断发展，移动社交网络已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。
无论是社交娱乐还是商业活动，都需要对移动社交网络中的数据进行挖掘和分析。
本文将介绍移动社交网络中的数据挖掘技术及其应用。
一、移动社交网络中的数据挖掘技术1. 文本挖掘文本挖掘是一种从文本数据中提取知识的技术。
在移动社交网络中，用户发表的各种文字内容，如微博、评论等，都可以作为文本挖掘的对象。
通过对这些文本数据的分类、关键词提取、情感分析等处理，可以了解用户的需求、兴趣、态度等特征，从而为企业推广、广告投放、用户画像等方面提供帮助。
2. 图像识别图像识别技术是指通过计算机视觉技术对图片数据进行识别和分析。
在移动社交网络中，用户上传的图片资源非常丰富，这些图片数据可以用于人脸识别、物体识别、场景识别等方面。
例如，在美妆领域，借助图像识别技术，可以根据用户上传的照片，实现试色、试妆等功能。
3. 社交网络分析社交网络分析是一种从社交网络中提取有用信息的技术。
在移动社交网络中，用户之间存在着复杂的社交关系，而这些关系可以用图论中的图结构表示。
例如，通过分析微博中的转发、评论、点赞等操作，可以构建用户之间的社交关系图，基于该图，可以进行社交影响力分析、用户兴趣挖掘等，为企业推广、社交营销等方面提供支持。
二、移动社交网络中的数据挖掘应用1. 推荐系统推荐系统是一种能够自动为用户推荐感兴趣的产品、服务或内容的系统，移动社交网络是推荐系统的重要应用之一。
通过分析用户的历史行为、兴趣、社交关系等信息，推荐系统可以为用户推荐适合其口味的商品、服务或内容，从而提高用户满意度和粘性。
2. 营销策略移动社交网络作为营销渠道，可以让企业通过个性化内容推送、社交互动等方式与用户建立联系，扩大品牌影响力和获客量。
但是在社交媒体上推广产品并不是简单的发布广告，更应该通过数据挖掘的方法，了解用户需求和购买习惯，制定个性化的营销策略，满足用户的需求，提升销售额。
文本数据挖掘综述
文本数据挖掘综述陈光磊（专业:模式识别与智能系统）摘要:作为从浩瀚的信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术，文本挖掘已悄然兴起，倍受关注。
目前,文本挖掘的研究正处于发展阶段，尚无统一的结论，需要国内外学者在理论上开展更多的讨论。
本文首先引出文本挖掘出现的缘由,再对文本挖掘的的概念、组成及其具体实现过程。
着重分析了文本挖掘的预处理、工作流程与关键技术。
关键词: web挖掘，文本挖掘1引言面对今天浩如烟海的文本信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念，并自动分析它们之间的关系，使之能够真正做到信息处理的自动化，这已经成为信息技术领域的热点问题。
有数据表明，一个组织80%的信息是以文本的形式存放的，包括WEB页面、技术文档、电子邮件等。
由于整个文本集合不能被方便地阅读和分析，而且由于文本经常改变，要跟上变化的节奏，就要不停地回顾文本的内容，处理数量巨大的文本变得越来越来困难。
人们迫切需要能够从大量文本集合中快速、有效地发现资源和知识的工具。
在这样的需求驱动下，文本挖掘的概念产生了。
2文本挖掘的概述2.1文本挖掘的定义文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。
1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。
文本挖掘是数据挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。
文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。
文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。
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常见分词工具
ICTCLAS
中国科学院计算技术研究所开发 采用层叠隐马尔可夫模型 中文分词，词性标注，命名实体识别，新词识别 支持C/C++/C#/Delphi/Java等主流开发语言
imdict-Chinese-analyzer
ICTCLAS中文分词程序基于Java的重新实现 采用基于隐马尔科夫模型的方法 直接为Lucene搜索引擎提供简体中文分词支持
2020/9/22
基于文档频率的方法
文档频率是指所有训练文本中出现某个特征词 的频率
是一种无监督的方法 通常会分别设置一个小的阈值和大的阈值来过
滤一些低频词和频数特别高的词 特点
优点：简单、易行 缺点：低频词有时能很好反映类别信息；忽略了特
征词在文档中出现的次数
2020/9/22
基于信息增益的方法
n
P C j ti
log 2
P
Cj
ti
j1
j1
j1
信息增益是最常用的文本特征选择方法之一
特点：该方法只考察特征词对整个分类的区分 能力，不能具体到某个类别上
2020/9/22
8.1.4 文本分类
文本自动分类(简称“文本分类”)是在预定义 的分类体系下，根据文本的特征(词条或短语)， 将给定文本分配到特定一个或多个类别的过程
8.1.3 文本特征选择
文本特征选择是根据某种准则从原始特征中选 择部分最有区分类别能力的特征
主要分为无监督和有监督的方法 常用的方法有以下几种
文档频率(Document Frequency，DF) 单词权(Term Strength，TS) 信息增益(Information Gain，IG) 互信息(Mutual Information，MI) 期望交叉熵(Expected Cross Entropy，ECE)
2020/9/22
常见分词工具(续)
盘古分词
基于.net Framework的中英文分词组件 中文未登录词识别、人名识别、多元分词等功能 支持英文专用词识别、英文原词输出、英文大小写
同时输出等 单线程分词速度为390 KB/s，双线程分词速度为
690 KB/s( Core Duo 1.8 GHz )
特点：简单，易实现；正确率受词典大小限制
2020/9/22
基于统计的分词法
假设：词是稳定的单字组合，直观地，在上下 文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有 可能构成一个词
只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切 分词典，因而又叫做无词典(统计)分词法
基于统计模型的分词方法是研究热点，如基于 隐马尔可夫的方法、基于最大熵的方法
分词法主要分为以下三大类：基于词典的方法、 基于统计的方法、基于语法分析的方法
2020/9/22
基于词典的分词法
正向最大匹配
从左开始算起，最大是指从一个设定的长度开始匹 配，直到第一个匹配成功就切分成为一个词
逆向最大匹配
与正向最大匹配相似，区别在于从右至左匹配
例子：研究生命起源
正向匹配结果：研究生/命/起源 逆向匹配结果：研究/生命/起源
其它
Paoding(庖丁解牛分词)、HTTPCWS、 MMSEG4J以及CC-CEDICT等
2020/9/22
8.1.2 文本表示与词权重计算
目前文本表示主要是采用向量空间模型 (Vector Space Model，VSM)
每个文本被表示为在一个高维词条空间中的一 个向量
di ti,1 : wi,1,ti,2 : wi,2 ,ti,3 : wi,3 ,...,ti,m : wi,m
基本步骤可以分为三步：
将预先分过类的文本作为训练集输入 构建分类模型 对新输入的文本进行分类
常见的算法包括：线性分类器、k最近邻分类 器、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机分类器
2020/9/22
8.1.1 分词
分词(词切分)是指将连续的字序列按照一定的 规范重新组合成词序列的过程
英文：单词之间以空格作为自然分界符，容易 中文：词没有一个形式上的分界符，难
中文分词极具挑战性的问题
歧义切分问题：[研究/生]物；学生会|学生会玩魔方 未登录词问题：新词(木有、凡客体)，人名等
2020/9/22
常见分词工具(续)
IKAnalyzer
采用特有的“正向迭代最细粒度切分算法” 基于Java语言开发的轻量级开源分词工具包 60万字/秒的高速处理能力
简易中文分词系统SCWS
hightman 个人开发 采用标准C开发 提供 C接口、PHP扩展(源码、WIN32的DLL文件)
特点：精度高、词性标注、命名实体识别；需 要语料作支撑
2020/9/22
基于中文语法的分词方法
通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识 别词的效果
其基本思想就是在分词的同时进行句法、语 义分析，利用句法和语义信息来处理歧义现 象
包括三个部分：分词子系统、句法语义子系 统、总控部分
特点：由于汉语语言知识的笼统、复杂性， 基于理解的分词系统还处在试验阶段
第8章 文本挖掘与Web 数据挖掘
• 文本挖掘 • Web数据挖掘>> •案例五：跨语言智能学术搜索系统>> •案例六：基于内容的垃圾邮件识别>>
2020/9/22
8.1 文本挖掘
8.1.1 分词 8.1.2 文本表示与词权重计算 8.1.3 文本特征选择 8.1.4 文本分类 8.1.5 文本聚类 8.1.6 文档自动摘要
词条权重wi,j一般采用TF×IDF方法来nti,j 计•log算N得到
tfti , j
nti , j Ni
N
idfti , j
log mt i , j
wi, j tfti, j idf ti, j
Ni
mti , j
2
m nti,j • log N
j1
Ni
mti , j
2020/9/22
根据某个特征词t在一篇文档中出现或者不出 现的次数来计算为分类所能提供的信息量，并 根据该信息量大小来衡量特征词的重要程度， 进而决定特征词的取舍
IGti H C H C |ti
n
P Cj
log2 P C j
P
ti
n
P C j ti
log2 P C j ti P ti