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电商行业精准营销与用户行为分析系统方案

电商行业精准营销与用户行为分析系统方案

电商行业精准营销与用户行为分析系统方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 电商行业营销现状分析 (3)1.2 精准营销与用户行为分析的意义 (4)1.3 项目目标与预期效果 (4)第2章市场调研与需求分析 (4)2.1 市场现状与竞争分析 (4)2.1.1 电商行业概况 (4)2.1.2 竞争态势分析 (5)2.2 用户需求调研 (5)2.2.1 调研方法 (5)2.2.2 调研内容 (5)2.2.3 调研结果 (5)2.3 系统功能需求分析 (5)2.3.1 数据采集与分析 (5)2.3.2 个性化推荐与广告投放 (6)2.3.3 隐私保护与安全 (6)2.3.4 系统管理及优化 (6)第3章技术选型与架构设计 (6)3.1 技术选型原则 (6)3.1.1 开放性与标准化 (6)3.1.2 高功能与可扩展性 (6)3.1.3 安全性与稳定性 (6)3.1.4 易用性与可维护性 (7)3.1.5 兼容性与可移植性 (7)3.2 系统架构设计 (7)3.2.1 分布式架构 (7)3.2.2 微服务架构 (7)3.2.3 前后端分离 (7)3.2.4 容器化部署 (7)3.3 数据处理与存储方案 (7)3.3.1 数据处理 (7)3.3.2 数据存储 (7)第4章用户行为数据采集与预处理 (8)4.1 用户行为数据源分析 (8)4.1.1 数据源概述 (8)4.1.2 数据源价值分析 (8)4.2 数据采集方案设计 (8)4.2.1 数据采集方法 (8)4.2.2 数据采集技术 (9)4.3.1 数据清洗 (9)4.3.2 数据转换 (9)4.3.3 数据整合 (9)第5章用户画像构建 (10)5.1 用户标签体系设计 (10)5.1.1 标签分类 (10)5.1.2 标签权重设计 (10)5.2 用户画像构建方法 (10)5.2.1 数据预处理 (10)5.2.2 特征提取 (10)5.2.3 用户画像建模 (11)5.3 用户画像更新策略 (11)5.3.1 定期更新 (11)5.3.2 事件驱动更新 (11)5.3.3 动态调整 (11)第6章数据挖掘与分析 (11)6.1 数据挖掘方法概述 (11)6.1.1 描述性分析 (11)6.1.2 关联规则挖掘 (11)6.1.3 聚类分析 (12)6.1.4 时间序列分析 (12)6.2 用户行为分析模型 (12)6.2.1 PV/UV分析模型 (12)6.2.2 用户行为路径分析模型 (12)6.2.3 购物篮分析模型 (12)6.3 用户兴趣偏好挖掘 (12)6.3.1 基于内容的推荐 (12)6.3.2 协同过滤推荐 (13)6.3.3 深度学习推荐 (13)第7章精准营销策略制定 (13)7.1 营销目标与策略设计 (13)7.1.1 营销目标设定 (13)7.1.2 营销策略设计 (13)7.2 用户群体划分与定向 (13)7.2.1 用户群体划分 (13)7.2.2 用户定向策略 (14)7.3 营销活动策划与实施 (14)7.3.1 营销活动策划 (14)7.3.2 营销活动实施 (14)第8章营销效果评估与优化 (14)8.1 营销效果评估指标体系 (14)8.1.1 营销活动覆盖度指标 (14)8.1.2 营销活动效果指标 (15)8.1.4 客户满意度指标 (15)8.1.5 品牌传播指标 (15)8.2 营销活动效果分析 (15)8.2.1 营销活动覆盖度分析 (15)8.2.2 营销活动效果分析 (15)8.2.3 成本效益分析 (15)8.2.4 客户满意度分析 (16)8.2.5 品牌传播分析 (16)8.3 营销策略优化方法 (16)8.3.1 调整目标用户群体 (16)8.3.2 优化营销内容 (16)8.3.3 控制营销成本 (16)8.3.4 提升客户满意度 (16)8.3.5 加强品牌传播 (16)第9章系统开发与实施 (16)9.1 系统开发流程与管理 (16)9.1.1 开发流程规划 (16)9.1.2 项目管理 (16)9.2 系统功能模块实现 (17)9.2.1 用户行为分析模块 (17)9.2.2 营销策略制定模块 (17)9.2.3 个性化推荐模块 (17)9.2.4 系统管理模块 (17)9.3 系统测试与验收 (17)9.3.1 系统测试 (17)9.3.2 系统验收 (17)9.3.3 上线部署 (17)第10章项目总结与展望 (18)10.1 项目成果总结 (18)10.2 项目经验与教训 (18)10.3 电商精准营销未来发展趋势与展望 (18)第1章项目背景与目标1.1 电商行业营销现状分析互联网技术的飞速发展与普及,电商行业在我国经济中占据越来越重要的地位。

Web使用挖掘技术研究

Web使用挖掘技术研究

Web使用挖掘技术研究随着信息技术的迅猛发展,互联网已经成为了人们生活和工作的主要载体之一,网络上的信息量也越来越庞大,如何从庞杂的网络信息中获取有用的信息,已经成为了一个重要的问题。

而挖掘技术的出现,为我们解决这一问题提供了无限可能。

Web使用挖掘技术研究指的是在互联网上使用挖掘技术,挖掘出有用的信息。

在Web使用挖掘技术研究中,最常见的挖掘技术包括文本挖掘、网络挖掘、数据挖掘等。

本文将围绕这些技术,详细介绍Web使用挖掘技术研究的相关内容和应用。

一、文本挖掘文本挖掘是从大规模文本数据中自动提取隐含的、以前未知的信息的一种技术。

文本挖掘是一种基于概率和统计分析的信息提取技术。

利用文本挖掘技术可以快速地过滤出相应的信息,而不必人工地检索。

文本挖掘的应用范围非常广泛,包括情感分析、主题分析、文本分类和信息抽取等。

首先,情感分析是指对文本的情感分析和判断,包括正面和负面情感识别等。

这种技术对于企业在市场营销中发挥重要的作用,能够及时了解消费者对产品的反馈和意见。

其次,主题分析是指对大量文本进行分析,提取其中的主题和关键词。

这种技术可以为企业提供市场营销方面最新的信息,以便更好地了解消费者的需求和利益。

如果企业可以了解消费者对某一种产品的喜好和不喜好,产品营销策略可以更加有效地制定。

再次,文本分类是指将文本数据分成不同的类别。

例如,在新闻领域,文本分类可以将新闻分成不同的类别,例如体育、科技、娱乐等,从而更加方便地阅读和查找。

最后,信息抽取是指从大量文本数据中自动提取并整合有用的信息。

这种技术可以快速地整理出大量的信息,方便使用者进行后续的分析和处理。

二、网络挖掘网络挖掘是指从各种网络数据中自动提取有用信息的技术。

网络数据可以包括互联网、社交媒体、电子邮件、业务应用程序等。

在社交媒体领域,可以使用网络挖掘技术,自动提取用户的兴趣和生活习惯等,从而为企业的市场营销做出决策提供参考。

在电子邮件领域,可以使用网络挖掘技术,提取出电子邮件中的信息并进行整理和分析。

基于序列关联规则挖掘的Web日志预测精度研究

基于序列关联规则挖掘的Web日志预测精度研究

W A 1

WA ) 表示 ,其 中 WA ∈ W P 。

定义 4位置) 对于一个 H T ( T P要求 WA和一个事务
WT- .WA } 并 且 WA -  ̄ WA , { WA . , , ∈wT, 如 果 WA≠WA

种商品或者 网页 的评价和一些个人信息。但 是,对于规模较 大的网站,该方法就会失效。和聚类用户的协作过 滤方法相 比较 ,序列模式技术 包含 了更精确 的用户浏 览行 为信息。 但是该 方法存在产生 的规则数 目巨大的问题。所以一般需要 通过剪枝来减少规则 的数 目,以提高这些算法的预 测精 度和 效果。 目 ,剪枝主要通过使用次序信息和时间信息来减少 前 规则数 目1。文 献【】 3 1 4对多种序列预测算法的预测效果进行 了
则挖掘 的 We 日志预 测精 度研 究 b
王 勇 , 战怀 。张 事 阳
( 西北工业大学计算机科学与软件系 ,西安 7 0 7 ) 02 1

叠 :目前许多研 究关注如 何利 用序列 关联规 则预测 用户最近 的 H T 请求 ,这些研究主要利用次序信息或 时间信 息来进 行剪枝 ,以提 TP
维普资讯
2 第3 卷 第 l 期 2
3 2






20 06年 6 月
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软件技术与舞据库 ・ 【
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《数据挖掘》试题与答案(2021年整理精品文档)

《数据挖掘》试题与答案(2021年整理精品文档)

《数据挖掘》试题与答案编辑整理:尊敬的读者朋友们:这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望(《数据挖掘》试题与答案)的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。

本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为《数据挖掘》试题与答案的全部内容。

一、解答题(满分30分,每小题5分)1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据,并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估,并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程,其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识,接着建立目标数据集,并专注所选择的数据子集;再作数据预处理,剔除错误或不一致的数据;然后进行数据简化与转换工作;再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型;最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些,请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有:1)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说,假设未来行为与现在的行为有关,利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如,要预测下周某种商品的销售额,可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2)、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值.若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Regressive,简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average,简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average,简称ARMA)模型进行分析预测。

数据挖掘与智能制造

数据挖掘与智能制造
数据挖掘在智能制造中的应用概述
1.数据挖掘能够通过对海量数据的分析处理,提取出有价值的信息和知识,为智能制造提供精准的 数据支持。 2.智能制造通过将数据挖掘技术与生产过程相结合,能够实现生产过程的优化,提高生产效率和产 品质量。 3.数据挖掘与智能制造的结合将成为未来制造业的重要发展趋势,有助于提高企业的核心竞争力和 市场竞争力。
▪ 数据挖掘在智能制造中的决策支持
1.数据挖掘能够提供全面的数据和信息,为智能制造决策提供支持。 2.通过数据挖掘,可以分析市场需求、产品趋势等,为产品开发和市场策略提供依据。 3.数据挖掘能够帮助企业领导层更加科学地制定战略和规划。
数据挖掘与智能制造
数据挖掘与智能制造的结合方式
数据挖掘与智能制造的结合方式
智能制造的发展与趋势
▪ 智能制造与工业4.0
1.工业4.0是德国提出的制造业转型升级计划,智能制造是工业 4.0的核心内容之一。 2.工业4.0强调智能化、柔性化、定制化生产,智能制造为实现 这些目标提供了技术保障。
▪ 智能制造在中国的发展
1.中国政府大力推进制造业转型升级,智能制造成为制造业发 展的重要方向。 2.各地纷纷建设智能制造产业园区,推动智能制造技术的研发 和应用。
数据挖掘与智能制造结合的挑战与未 来发展
1.数据挖掘与智能制造的结合面临着数据安全与隐私保护、数 据挖掘算法复杂度与计算效率、数据挖掘结果的可解释性等方 面的挑战。 2.未来发展方向包括:加强数据安全与隐私保护技术的研究与 应用、优化数据挖掘算法提高计算效率、加强数据挖掘结果的 可解释性研究等。 3.随着人工智能技术的不断发展,数据挖掘与智能制造的结合 将迎来更加广阔的发展空间和更加广泛的应用领域。
数据挖掘与智能制造
智能制造的发展与趋势

社交网络数据挖掘技术及应用

社交网络数据挖掘技术及应用

社交网络数据挖掘技术及应用随着互联网技术的不断发展,社交网络这一新型网络形态也随之兴起。

社交网络给人们带来了更加精准和快捷的交流方式,同时也使得人们更加容易获取到大量的信息。

在这种大数据环境下,如何利用社交网络进行信息挖掘,已经成为大众关注的焦点话题之一。

社交网络是一个庞大的信息库。

在社交网络中,人们不仅可以发布各种信息,还可以与其他用户进行交互、互动沟通,并通过评论、转发等操作对他人的信息进行评价和传递。

因此,社交网络中的数据具有多样性、复杂性和大量性的特点。

如何利用这些数据进行挖掘和分析,对于提高信息的准确性和实用价值至关重要。

社交网络数据挖掘技术的发展使得社交网络数据的分析变得更为精准和高效。

社交网络数据挖掘技术包括各种算法和模型,例如文本分析、聚类分析、关系网络分析等等。

这些技术可以帮助人们从海量的社交媒体数据中提取出有价值的信息,进行个性化推荐、情感分析、广告定向投放等应用。

其中,文本分析技术是社交网络数据挖掘应用的重要部分。

在社交网络中,用户发布的文字信息包含了大量的语言信息。

这些信息常常有很强的时效性和情感色彩,因此可以用于分析用户情感、关注度和行为等方面。

文本分析技术可以通过自然语言处理的手段将人类语言转化为计算机可以处理的数据形式,并将其进行分析和处理,以获取有价值的信息。

与文本分析技术相比,关系网络分析技术更加侧重于分析用户之间的关系和交互,旨在发现用户之间的共性和差异性,以及用户间的关联规律等。

关系网络分析技术主要包括社区发现、网络中心性、链式关系挖掘等方面。

这些技术可以帮助人们更加深入地了解社交网络中人际关系的复杂性和规律性,对于社交网络的营销、管理和战略决策具有重要意义。

社交网络数据挖掘技术的应用场景非常广泛。

其中,社交网络舆情监测和预警是典型的应用之一。

社交网络上的舆情信息多样化、快速更新、易传播,很容易引发公众关注。

通过舆情监测,单位或个人可以及早发现和解决突发事件、危机事件以及其他公共事件,从而发挥正面效应。

电商平台数据挖掘技术的研究与应用

电商平台数据挖掘技术的研究与应用

电商平台数据挖掘技术的研究与应用随着互联网的不断发展,电商平台越来越受欢迎。

在这个领域,数据挖掘技术变得越来越重要。

数据挖掘是指通过运用算法和统计分析方法,从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和异常,并从中提取有用的信息,以支持业务和决策。

本文将探讨电商平台数据挖掘技术的研究和应用。

一、电商平台数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从海量数据中挖掘出有价值和有用的数据,以提高业务的效率和决策的精度。

在电商平台中,数据挖掘主要用于以下方面:1. 改进业务决策:电商平台的运营者需要根据用户的需求和购买习惯,制定更加精准的营销策略和服务承诺。

通过对用户数据、商品数据、交易数据等的挖掘,可以帮助平台运营者了解用户真正的需求和意愿,从而更好地优化平台的业务流程和服务质量。

2. 提升电商平台的用户体验:电商平台需要提供用户友好、个性化和智能化的服务。

通过对用户数据的挖掘,平台可以更好地了解用户画像、需求和购买习惯,从而为用户精准推荐商品,提供更好的服务体验。

3. 检测欺诈和保护用户安全:电商平台需要保护其平台用户的利益。

通过对用户和交易数据的挖掘,电商平台可以检测欺诈行为、保护用户数据安全,从而为用户提供更安全的购物环境。

二、电商平台数据挖掘的工具和技术数据挖掘是复杂的计算任务,需要使用多种工具和技术。

电商平台数据挖掘要从多方面入手,其中包括:1. 数据采集:数据采集是电商平台数据挖掘的第一步。

主要通过网络爬虫技术、API接口等方式收集用户数据、商品数据、交易数据等数据源。

采集到的数据需要进行清洗、去重、预处理等操作,以满足数据挖掘的需要。

2. 数据存储:电商平台需要存储海量数据,以便后续的数据挖掘。

数据存储可以使用关系型数据库、NoSQL等技术。

3. 数据挖掘工具和技术:数据挖掘主要使用机器学习、统计学、模式识别等技术和算法。

其中比较常用的算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。

这些算法需要借助数据挖掘工具实现,如SPSS、R、Python等。

Web前端黑客技术揭秘

Web前端黑客技术揭秘
4
2.4松散的 HTML世界
5 2.5跨站之
魂—— JavaScript
2.6一个伪装出 来的世界—— CSS
2.7另一个幽 灵—— ActionScript
3.1 XSS概述 3.2 XSS类型
3.3哪里可以出现 XSS攻击
3.4有何危害
4.2 CSRF类型
4.1 CSRF概述
4.3有何危害
8.2 History API中的新方法
8.3 HTML5下 的僵尸网络
8.4地理定位暴 露你的位置
9.1 Web蠕虫思想 9.2 XSS蠕虫
9.3 CSRF蠕虫
9.4 ClickJacking 蠕虫
10.1浏览器厂商的 防御
10.2 Web厂商的防 御
10.3用户的防御 10.4邪恶的SNS社区
5 6.8其Βιβλιοθήκη 案例分享—— Gmail Cookie XSS
7.1渗透前的准备 7.2偷取隐私数据
7.3内网渗透技术
7.4基于CSRF的攻击 技术
1
7.5浏览器劫 持技术
2
7.6一些跨域 操作技术
3
7.7 XSS Proxy技术
4
7.8真实案例 剖析
5
7.9关于XSS利 用框架
8.1新标签和新 属性绕过黑名 单策略
XSS、CSRF、界面操作劫持。
浏览器挂马、XSS、CSRF、ClickJacking
目录分析
1
1.1数据与指 令
2
1.2浏览器的 同源策略
3
1.3信任与信 任关系
4
1.4社会工程 学的作用
5
1.5攻防不单 一
1.6场景很重要
1.7小结
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
6
Web挖掘与信息检索
? 两种截然不同的观点:
? Web上的信息检索是Web挖掘的一个方面:Web挖掘旨在 解决信息检索、知识抽取以及更宽泛的商业问题,是 Web上IR技术的延伸。这种观点大多来自于数据挖掘研 究领域。
? Web挖掘是智能化的信息检索:对于IR领域的研究人员 来说, Web挖掘是IR研究向着智能化的方向发展的结果。
8
七 Web挖掘技术
? Web挖掘的意义 ? Web挖掘的分类 ? Web挖掘的含义 ? Web挖掘的数据来源 ? Web内容挖掘方法 ? Web访问信息挖掘方法 ? Web结构挖掘方法
9
Web挖掘的主要数据源
? Web挖掘的数据来源是宽泛的:凡是在 Web站点 中对用户有价值的数据都可以成为它挖掘的数据 源。
12
文本挖掘是Web内容挖掘的基础
? 文本挖掘( TD)的方式和目标是多种多样的,基 本层次有:
? 关键词检索:最简单的方式,它和传统的搜索技术类似。 ? 挖掘项目关联:聚焦在页面的信息(包括关键词)之间
的关联信息挖掘上。 ? 信息分类和聚类:利用数据挖掘的分类和聚类技术实现
页面的分类,将页面在一个更到层次上进行抽象和整理。 ? 自然语言处理:揭示自然语言处ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ技术中的语义,实现
Web内容的更精确处理。
?
13
搜索引擎与Web内容挖掘
? 传统的搜索引擎( Searching Engine )效率低下。 由于是基于 Web中超文本结构分解的:它从一个 网页开始的,通过查阅和记录这个网页的所有连 接并把它们排列起来,然后再从找到的新页面继 续开始重复工作。
? Web访问信息挖掘(Web Usage Mining):Web访问信息 挖掘是对用户访问Web时在服务器方留下的访问记录进 行挖掘。通过分析日志记录中的规律,可以识别用户的 忠实度、喜好、满意度,可以发现潜在用户,增强站点 的服务竞争力。
? Web结构挖掘(Web Structure Mining):Web结构挖掘 是对Web页面之间的链接结构进行挖掘。在整个Web空间 里,有用的知识不仅包含在Web页面的内容之中,而且 也包含在页面的链接结构之中。对于给定的Web页面集 合,通过结构挖掘可以发现页面之间的关联信息,页面 之间的包含、引用或者从属关系等。
? 信息检索可能经常被说成是 Web挖掘的初级阶段, 是为了强调 Web挖掘不是简单的信息索引或关键 词匹配技术,而是实现信息浓缩成知识的过程, 它可以支持更高级的商业决策和分析。
7
Web挖掘与信息抽取
? Web上的IE的研究目的是希望从众多的 Web文挡 中抽取可供分析的信息,与 Web挖掘的关系也有 不同的观点:
七 Web挖掘技术
? Web挖掘的意义 ? Web挖掘的分类 ? Web挖掘的含义 ? Web挖掘的数据来源 ? Web内容挖掘方法 ? Web访问信息挖掘方法 ? Web结构挖掘方法
1
Web挖掘的价值
? 从大量的信息中发现用户感兴趣的信息 :因特网上蕴藏着 大量的信息,通过简单的浏览或关键词匹配的搜索引擎得 到的是孤立而凌乱的“表面信息” ,Web挖掘可以发现潜 在的、丰富的关联信息。
4
七 Web挖掘技术
? Web挖掘的意义 ? Web挖掘的分类 ? Web挖掘的含义 ? Web挖掘的数据来源 ? Web内容挖掘方法 ? Web访问信息挖掘方法 ? Web结构挖掘方法
5
Web挖掘的含义
? WeB挖掘是一个看宽泛的概念,可以简单地描述 为:
? 针对包括Web页面内容、页面之间的结构、用户访问信 息、电子商务信息等在内的各种Web数据,应用数据挖 掘方法以帮助人们从因特网中提取知识,为访问者、站 点经营者以及包括电子商务在内的基于因特网的商务活 动提供决策支持。
2
七 Web挖掘技术
? Web挖掘的意义 ? Web挖掘的分类 ? Web挖掘的含义 ? Web挖掘的数据来源 ? Web内容挖掘方法 ? Web访问信息挖掘方法 ? Web结构挖掘方法
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Web挖掘的类型
? Web挖掘依靠它所挖掘的信息来源可以分为:
? Web内容挖掘(Web Content Mining):对站点的Web页 面的各类信息进行集成、概化、分类等,挖掘某类信息 所蕴含的知识模式。
? IE是Web挖掘整个过程的一部分:这是因为Web上的数据 一般是半结构化或无结构的,因此需要进行规格化的信 息抽取这样的预处理。
? Web挖掘是IE的一个特殊技术:既然IE是希望把Web蕴藏 的信息抽取出来,那么Web挖掘或者文本挖掘只不过是 达到这个目的的特殊技术手段。
? 信息抽取经常被说成是 Web挖掘的一个预处理阶 段,那是因为在数据挖掘领域, Web挖掘的更广 义的理解应该是一个知识提取的完整过程。
? 由于这些对象的数据形式及含义的差异,其挖掘 技术会不同。一些比较有代表性的数据源有:
? 服务器日志数据:Web访问信息挖掘的主要数据源。 ? 在线市场数据 ? Web页面 ? Web页面超链接关系 ? 其他信息
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七 Web挖掘技术
? Web挖掘的意义 ? Web挖掘的分类 ? Web挖掘的含义 ? Web挖掘的数据来源 ? Web内容挖掘方法 ? Web访问信息挖掘方法 ? Web结构挖掘方法
? 将Web上的丰富信息转变成有用的知识:Web挖掘是面向 Web数据进行分析和知识提取的。因特网中页面内部、页 面间、页面链接、页面访问等都包含大量对用户可用的信 息,而这些信息的深层次含义是很难被用户直接使用的, 必须经过浓缩和提炼。
? 对用户进行信息个性化:网站信息的个性化是将来的发展 趋势。通过Web挖掘,可以达到对用户访问行为、频度、 内容等的分析,可以得到关于群体用户访问行为和方式的 普遍知识,用以改进Web服务方的设计,提供个性化的服 务。
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Web内容挖掘的主要方法
? 一种Web内容挖掘的分类方法是分为代理人方法 和数据库方法。
? 代理人方法使用软件系统(代理)来完成内容挖掘。 ? 数据库方法将所有的Web数据描述为一个数据库系统。
意味着Web是一个多级的异构的数据库系统,可以通过 多种查询语言来获得Web的信息来完成信息的抽取。
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