web数据挖掘总结
数据挖掘分析工作总结汇报
数据挖掘分析工作总结汇报尊敬的领导和各位同事：
我很荣幸能够向大家汇报我在数据挖掘分析工作方面的总结。
在过去的一段时间里，我和我的团队致力于利用数据挖掘技术来解决公司面临的各种挑战，我很高兴地向大家分享我们的成果和经验。
首先，我想强调的是我们团队在数据挖掘方面所取得的成绩。
通过对大量的数据进行分析和挖掘，我们成功地发现了一些潜在的商机和风险，为公司的决策提供了重要的参考依据。
我们利用数据挖掘技术，成功地建立了一套完整的数据分析模型，能够帮助公司更好地了解市场趋势和客户需求，为产品研发和营销策略提供了重要的支持。
其次，我想分享一下我们在数据挖掘分析工作中所遇到的挑战和解决方案。
在实际工作中，我们发现数据质量和数据量是我们面临的主要问题。
为了解决这些问题，我们采取了一系列的措施，包括优化数据采集和清洗流程，建立数据质量监控机制，以及引入新的数据挖掘算法和工具。
通过这些努力，我们成功地提高了数据的质量和可用性，为后续的数据分析工作奠定了坚实的基础。
最后，我想强调的是我们在数据挖掘分析工作中所积累的经验和教训。
在实际工作中，我们深刻地认识到数据挖掘分析工作需要团队的协作和跨部门的合作。
我们需要和业务部门密切合作，了解他们的需求和问题，才能更好地发挥数据挖掘分析的作用。
同时，我们也需要不断地学习和更新自己的知识和技能，以适应不断变化的市场和技术环境。
总的来说，我们在数据挖掘分析工作中取得了一些成绩，但也面临着一些挑战和困难。
我们会继续努力，不断提高自己的能力和水平，为公司的发展和创新做出更大的贡献。
谢谢大家的聆听！
此致。
敬礼。
数据挖掘经验总结汇报
数据挖掘经验总结汇报数据挖掘经验总结汇报引言：数据挖掘是一项重要的技术，它可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则，为决策提供有力支持。
在过去的一段时间里，我参与了一个数据挖掘项目，通过分析和挖掘数据，我积累了一些经验和教训，现在将在本文中进行总结和汇报。
1. 数据收集和预处理：在数据挖掘项目中，数据的质量和准确性对于结果的影响非常大。
因此，我首先花费了大量的时间和精力来收集和预处理数据。
数据收集的过程中，我遇到了一些困难，如数据缺失、重复和噪声等问题。
为了解决这些问题，我使用了数据清洗、数据集成和数据转换等技术。
通过这些预处理步骤，我成功地获得了高质量的数据集，为后续的分析和挖掘奠定了基础。
2. 特征选择和特征工程：在数据挖掘过程中，选择合适的特征对于结果的准确性和可解释性至关重要。
我通过分析数据集中的各个特征，使用了统计方法和领域知识来选择最相关和最有价值的特征。
此外，我还进行了特征工程，通过组合、转换和创建新的特征来提高模型的性能。
这些步骤帮助我准确地描述了数据集中的特征，并为后续的建模和分析提供了有力支持。
3. 模型选择和建模：在数据挖掘项目中，选择适合的模型对于结果的准确性和稳定性至关重要。
我在项目中尝试了多种不同的模型，如决策树、支持向量机和神经网络等。
通过对比和评估这些模型的性能，我最终选择了最适合数据集的模型。
此外，我还进行了模型调参和优化，以提高模型的泛化能力和预测准确性。
这些步骤帮助我构建了一个高效和准确的数据挖掘模型。
4. 模型评估和结果解释：在数据挖掘项目中，模型的评估和结果的解释对于项目的成功和可持续发展至关重要。
我使用了多种评估指标，如准确率、召回率和F1值等，来评估模型的性能。
此外，我还使用了可视化工具和图表来解释和展示结果，使非技术人员也能够理解和使用这些结果。
这些步骤帮助我有效地评估了模型的性能，并为项目的成功提供了有力支持。
结论：通过参与数据挖掘项目，我积累了丰富的经验和教训。
数据挖掘与工作总结
数据挖掘与工作总结在过去的一年中，我在数据挖掘领域取得了一定的成绩。
这篇工作总结旨在回顾我的工作经历、分享我所学到的知识和经验，并总结我对数据挖掘的理解。
同时，我还会提出一些改进和发展的建议，以推动数据挖掘领域的进一步发展。
1.工作背景与职责在这份工作中，我是一名数据挖掘工程师。
我的主要职责是收集、清洗和分析大量的数据，发现其中的模式和趋势，并为业务决策提供有价值的洞察。
我负责处理公司内部和外部的数据，包括销售数据、市场数据和用户数据等。
2.数据收集与清洗数据挖掘的第一步是数据的收集与清洗。
在这个阶段，我利用各种工具和技术从不同的数据源中提取数据，并进行初步的清洗和预处理，以确保数据质量的高度准确性和完整性。
这一过程需要具备良好的数据分析和处理能力，以及对数据质量的敏感度。
3.特征工程特征工程是数据挖掘过程中至关重要的一环。
通过对数据进行特征提取、特征选择和特征变换，我们可以把原始数据转化为有用的特征表示，为后续的模型训练和预测提供基础。
在我的工作中，我尝试了多种特征工程的方法和技术，包括基于统计学的特征选择、主成分分析和特征编码等。
4.模型选择与训练在数据准备好之后，下一步是选择适当的模型来处理数据。
根据不同的问题和数据，我尝试了各种经典的机器学习算法和深度学习模型，包括决策树、支持向量机、神经网络等。
通过调参和交叉验证等技术手段，我努力提高了模型的准确率和泛化能力。
5.模型评估与验证模型的评估和验证是数据挖掘过程中不可或缺的环节。
我采用了多种评估指标和验证方法来评估我所建立的模型的性能，并不断改进和优化模型。
通过与实际业务的对比和实验结果的反馈，我能够对模型进行精细调整和改进，以达到更好的效果。
6.可视化与解释性在工作中，我不仅注重模型的准确性和预测能力，还注重对模型的解释性和可视化呈现。
通过数据可视化和解释性分析，我能够更好地理解和解释模型的预测结果，为业务决策提供更有说服力的依据。
7.工作中的挑战与收获在过去的一年中，我遇到了很多技术和业务上的挑战。
数据挖掘与报告工作总结
数据挖掘与报告工作总结在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
数据挖掘作为从大量数据中提取有价值信息的关键技术，为企业的发展提供了有力支持。
而准确、清晰的报告则是将挖掘出的数据转化为可理解、可行动的决策依据的重要环节。
在过去的一段时间里，我深入参与了数据挖掘与报告工作，积累了丰富的经验，也取得了一定的成果。
在此，我将对这段时间的工作进行总结和回顾。
一、数据挖掘工作数据挖掘是一个复杂而又充满挑战的过程，需要综合运用多种技术和方法。
在工作中，我首先面临的是数据收集和整理的问题。
为了确保数据的质量和完整性，我需要从多个数据源获取数据，并进行清洗、转换和整合。
这一过程需要耐心和细心，因为任何错误或缺失的数据都可能影响到后续的分析结果。
在数据预处理完成后，我开始运用各种数据挖掘算法进行分析。
例如，分类算法帮助我们将客户分为不同的类别，以便制定个性化的营销策略；聚类算法则用于发现数据中的相似模式和群体；关联规则挖掘则可以揭示不同产品之间的购买关系。
在选择算法时，我会根据具体的业务问题和数据特点进行评估和选择，以确保算法的有效性和适用性。
同时，特征工程也是数据挖掘中至关重要的一环。
通过对原始数据进行特征提取、选择和构建，能够提高模型的性能和准确性。
在特征工程中，我会运用统计分析、领域知识和数据可视化等手段，深入理解数据的内在结构和关系，从而提取出有意义的特征。
在模型训练和优化过程中，我会不断调整参数，进行交叉验证，以评估模型的性能。
同时，我也会关注模型的过拟合和欠拟合问题，采取相应的措施进行改进。
例如，增加数据量、使用正则化技术或者选择更简单的模型结构。
二、报告工作数据挖掘的结果只有通过清晰、准确的报告才能被决策者理解和应用。
在报告工作中，我始终注重以简洁明了的方式呈现复杂的数据分析结果。
首先，我会明确报告的目标和受众。
根据不同的受众，如管理层、业务部门或者技术人员，调整报告的内容和重点。
对于管理层，我会着重呈现关键的业务指标和结论，以及对业务决策的建议；对于业务部门，我会提供更具体的业务分析和案例；对于技术人员，则会分享更多的技术细节和模型评估指标。
数据挖掘的工作总结
数据挖掘的工作总结工作总结：数据挖掘的奇妙之旅一、引言数据挖掘是一个令人兴奋的领域，通过分析大量的数据，我们可以发现隐藏在其中的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
在过去的一年中，我在数据挖掘领域进行了深入的研究和实践。
本文将围绕我的工作经历和所学的技术知识进行总结和分享。
二、数据集的准备与清洗作为数据挖掘的第一步，数据的准备和清洗是至关重要的。
我参与了一个医疗数据挖掘的项目，数据集包含大量的病人信息、诊断结果和药物治疗记录。
首先，我对数据集进行了初步的了解，了解每个字段的含义，并进行了数据质量检查。
然后，我使用Python和SQL等工具对数据进行了清洗和预处理，包括缺失值填充、异常值处理和数据变换等。
三、特征工程在数据挖掘过程中，特征工程起到了至关重要的作用。
我通过对原始数据集进行特征提取和创造，构建了更加有意义和丰富的特征集合。
在医疗数据挖掘项目中，我利用领域专业知识和统计方法，提取了病人的基本特征（如年龄、性别）以及诊断结果。
同时，我还根据现有特征创建了新的特征，如病人的治疗历史和用药记录等。
四、模型选择与建立在特征工程完成后，我选择了适合的模型进行建立和训练。
根据项目需求和数据集的特点，我尝试了多种机器学习算法，如决策树、支持向量机和深度神经网络等。
通过交叉验证和评估指标的比较，我选取了表现最佳的模型进行后续的分析和预测。
五、模型评估与优化模型的评估和优化是数据挖掘过程中一个重要的环节。
为了准确评估模型的性能，我采用了多种指标，如准确率、召回率和F1值等。
通过对比分析不同模型的表现，我进一步优化了训练过程，并对模型进行了调参，提高了其预测能力。
六、结果解读与应用最终，通过对数据集的挖掘和分析，我得到了一系列有关病人健康状况和药物治疗效果的结论。
我将这些结果进行了清晰的呈现和解读，并将其应用于实际临床决策中。
这些结果为医生提供了定制化的治疗方案和健康管理建议，对提高病人的生存率和生活质量具有重要意义。
数据挖掘期末工作总结
数据挖掘期末工作总结一、引言数据挖掘是一门兴起于20世纪90年代的交叉学科，通过将统计学、人工智能、机器学习等多个领域的理论与方法应用于大规模数据集，发现其中的未知模式和知识。
在本学期的数据挖掘课程中，我们学习了数据挖掘的基本概念、常见算法以及实际应用，并进行了相应的实践项目。
二、项目背景本学期我们小组选择了分析某电商平台上的用户行为数据，通过挖掘数据中的用户特征、兴趣点和购买意向等信息，以提高该电商平台的用户体验和盈利能力。
三、项目过程1.数据收集我们首先通过该电商平台的API接口获取用户行为数据，包括用户浏览记录、搜索记录、购买记录等。
得到的数据包含了几百万条记录，涵盖了数百万用户的行为。
2.数据预处理由于原始数据存在缺失值、异常值等问题，我们需要对数据进行预处理。
我们首先进行了数据清洗，去掉了缺失值和异常值。
然后对数据进行了特征选择和变换，提取出了用户的关键特征，并将其转化为适合挖掘的形式。
3.数据挖掘在数据预处理完成后，我们选择了几种常用的数据挖掘算法进行分析，包括关联规则挖掘、分类算法和聚类算法。
3.1 关联规则挖掘我们使用Apriori算法对用户购买记录进行关联规则挖掘。
通过设置最小支持度和最小置信度的阈值，我们得到了一些有意义的购买规则。
比如，当用户购买商品A时，他们也往往会购买商品B，这可以用于给用户推荐相关商品。
3.2 分类算法我们使用了决策树算法和支持向量机算法对用户的特征进行分类。
通过构建决策树模型和支持向量机模型，我们能够对新用户进行分类，判断其是否有购买商品的潜力。
这对于广告投放和用户推荐都有一定的参考价值。
3.3 聚类算法我们使用了K-means算法对用户的行为进行聚类。
通过将用户分为不同的群组，我们可以发现不同的用户群体之间的行为差异，从而更好地理解用户的需求和兴趣点，并进行精准的个性化推荐。
4.模型评估为了评估我们建立的模型的准确性和鲁棒性，我们使用了交叉验证和混淆矩阵等方法。
数据挖掘工作总结
数据挖掘工作总结近期，我有幸参与了一项数据挖掘工作，通过对大量数据的分析和挖掘，我获得了一些有价值的结论和经验。
以下是我对整个工作的总结。
一、背景与目标本次数据挖掘工作旨在分析某电商平台的销售数据，以揭示其中的规律和趋势，为公司的市场营销策略以及产品推广提供决策支持。
具体目标是通过对用户和产品的行为数据进行挖掘，找出潜在的关联和特征，以优化用户的购物体验和提高销售额。
二、数据获取与处理在开始数据挖掘之前，我们首先需要获取和处理原始数据。
通过与相关部门的合作，我获得了包括用户信息、购买记录、产品评价等在内的大量数据。
为了保证数据的准确性和可用性，我进行了数据清洗、去重和格式化处理。
同时，还对缺失数据进行了适当填充，以确保挖掘过程的可靠性。
三、特征选择与转换在得到清洗后的数据后，我对数据进行了特征选择和转换。
通过对用户行为数据的分析，我选取了一些具有代表性的特征，如购买频次、购买金额、购买时间等，作为后续挖掘的指标。
为了更好地描述数据间的关系，在进行挖掘之前，还对部分连续型数据进行了归一化处理，使得数据可比较和分析时更具有可解释性。
四、模型构建与分析基于选取的特征和转换后的数据，我分别尝试了几种常用的数据挖掘模型，包括关联规则挖掘、分类模型和聚类分析等。
通过迭代和调参，最终找到了在该数据集上拥有较好性能的模型。
在模型构建的过程中，我注重对模型的解释性和准确性，并通过交叉验证和评估指标进行模型的评估和选择。
五、结果与应用在完成模型的构建和分析后，我得到了一些有意义的结果和结论。
首先，通过关联规则挖掘，我发现了一些常见商品的购买组合，可以为商品搭配和推荐系统提供一定的依据。
其次，通过分类模型，我能够根据用户的特征和行为，对其进行分类，并预测其潜在购买倾向，从而个性化推荐产品。
最后，通过聚类分析，我将用户分成不同的群体，为公司制定精准的营销策略和定位提供支持。
六、总结与展望通过这次数据挖掘工作，我不仅学到了大量的数据分析和挖掘技术，也深刻理解了数据的价值和应用。
Web数据挖掘技术的使用方法总结
Web数据挖掘技术的使用方法总结随着互联网的快速发展，网页中蕴藏着海量的数据，如何高效地从中挖掘出有用的信息成为了互联网公司和研究机构面临的重要课题。
Web数据挖掘技术便应运而生，它通过自动化的方式，从大规模的网页中提取出实用的信息，为决策和分析提供支持。
本文将总结Web数据挖掘技术的使用方法，帮助读者更好地应用于实际工作中。
首先，Web数据挖掘的第一步是收集数据。
数据的收集可以分为两种方式：主动收集和被动收集。
主动收集是指通过爬虫等方式从互联网上获取数据，而被动收集则是指利用用户行为、日志等自动产生的数据。
主动收集可以选择合适的爬虫工具，如Scrapy、BeautifulSoup等。
关键是确定需要爬取的网页，并设置合适的参数和规则。
被动收集的数据则需要在网站上嵌入相关的日志工具，如Google Analytics等，来自动记录用户的行为和访问情况。
其次，在数据收集完成后，需要进行数据清洗和预处理。
Web数据通常存在各种噪声和错误，如缺失值、重复值、格式不一致等，需要清洗数据以提高数据质量。
常见的数据清洗方法包括剔除重复数据、填充缺失值、纠正错误等。
同时，还需要对数据进行预处理，如去除停用词、进行词干提取和词向量化等。
这些操作可以利用常见的Python库，如Pandas、NumPy进行实现。
第三，进行数据挖掘的算法选择。
Web数据挖掘的目标常常包括文本分类、聚类分析、关联规则挖掘等。
针对不同的任务，需要选择合适的数据挖掘算法。
常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机等；聚类算法包括K-means、层次聚类等；关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等。
根据任务的要求和数据的特点，选择适当的算法来进行挖掘分析。
第四，实施数据挖掘。
根据选定的算法，对清洗和预处理后的数据进行挖掘。
对于文本数据，可以利用机器学习算法进行特征提取和模型训练；对于关联规则挖掘，可以通过频繁项集的发现和关联规则的生成来挖掘数据中的关联关系。
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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。
c.数据聚类：其基本思想是：对数据进行分析的过程中，在考虑数据间的“距离”的同时，更侧重考虑某些数据间具有类的共同内涵。
数据聚类是对一组数据进行分组，这种分组基于如下的原理：最大的组内相似性与最小的组间相似性。
d. 时序模式：可用如下的例子描述时序模式：一个顾客先租看影片“Star Wars”，然后租“Empire Strikes Back”，再租“Return of the Judi”，注意到这些租借事物的发生不一定是连着的。
像这样一次事件的发生会导致某些事物的相继发生的事件模式，称为时序模式。
e.相似模式：时态或空间—时态的大量数据存在于计算机中，这些数据库例子包括：股票价格指数的金融数据库、医疗数据库、多媒体数据库等等。
在时态或空间—时态数据库中搜索相似模式的目的是发现和预测风险、因果关系及关联于特定模式的趋势。
二、Web挖掘
Web 站点上的数据有其自身的特点，主要的可以归纳为以下几点:
1 、数据量巨大，动态性极强；2、异构数据库环境；3 、半结构化的数据结构。
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。
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。
采用第一种策略的有针对Web 的查询语言WebLOG,利用启发式规则来寻找个人主页信息的AHOY 等。
采用第二种策略的方法主要是对搜索引擎的查询结果进行进一步的处理, 得到更为精确和有用的信息。
属于该类的有WebSQL ,及对搜索引擎的返回结果进行聚类的技术等。
根据挖掘处理的数据可以将Web 内容挖掘分为文本挖掘和多媒体挖掘两个部分。
Web 结构挖掘是从Web 组织结构和链接关系中推导知识。
挖掘页面的结构和Web 结构,可以用来指导对页面进行分类和聚类,找到权威页面、中心页面,从而提高检索的性能。
同时还可以用来指导页面采集工作,提高采集效率。
Web 结构挖掘可以分为Web 文档内部结构挖掘和文档间的超链接结构挖掘。
这方面的代表有Page Rank和CLEVER,此外,在多层次Web 数据仓库( MLDB )中也利用了页面的链接结构。
Web 使用挖掘是从服务器端记录的用户访问日志或从用户的浏览信息中抽取感兴趣的模式,通过分析这些数据可以帮助理解用户隐藏在数据中的行为模式,做出预测性分析,从而改进站点的结构或为用户提供个性化的服务。
Web 挖掘相关技术：
数据挖掘方法通常可以分为两类: 一类是建立在统计模型的基础上, 采
用的技术有决策树、分类、聚类、关联规则等; 另一类是建立一种以机器学习为主的人工智能模型,采用的方法有神经网络、自然法则计算方法等。
Web 内容挖掘：
1、Web 文本挖掘
Web 文本挖掘可以对Web 上的大量文档的集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析,以及利用Web 文档进行趋势预测。
在Internet 上的文本数据一般是一组html 格式的文档集,要将这些文档转化成一种类似关系数据库中
记录的规整且能反映文档内容特征的表示,一般采用文档特征向量,但目前所采用的文档表示方法中,都存在一个弊端就是文档特征向量具有非常大的维数,使得特征子集的选取成为Internet 上文本数据挖掘过程中的必不可少的一个环节。
在完成文档特征向量维数的缩减后,便可利用数据挖掘的各种方法,如分类、聚类、关联分析等来提取面向特定应用的知识模式,最后对挖掘结果进行评价,若评价结果满足一定的要求则输出,否则返回到以前的某个环节,分析改进后进行新一轮的挖掘工作。
关联规则模式数据描述型模式, 发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。
发现关联规则通常要经过以下3个步骤: ①连接数据, 做数据准备; ②给定最小支持度和最小可信度, 利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则;③可视化显示、理解、评估关联规则。
目前Web 内容挖掘研究主要集中在基于文本内容的检索、信息过滤的提炼、重复数据消除、数据模式抽取、中间形式表示、异构集成、文本分类和聚类、文档总结和结构提取、数据仓库及OLAP等几个方面，尤其是基于XML的上述专题研究。
对分类挖掘而言，在预处理阶段要做的事情就是把这个Web页面集合文本信息转化成一个二维的数据库表，其中每一列是一个特征，每一行为一个Web页面的特征集合。
在文本学习中常用的方法是TF工DF向量表示法，它是一种文档的词集(bag-of-words)表示法，所有的词从文档中抽取出来，而不考虑词间的次序和文本的结构。
构造这种二维表的方法是:每一列为一个词，列集(特征集)为辞典中的所有有区分价值的词，所以整个列集可能有几十万列之多。
每一行存储一个页面内词的信息，这时，该页面中的所有词对应到列集(特征集)上。
列集中的每一个列(词)，如果在该页面中不出现，则其值为0;如果出现k次.那么其值就为k。
这样就可以表征出页面中词的频度。
这样构造的二维表表示的是Web页面集合的词的统计信息，最终就可以采用Naive Bayesian方法或k-Nearest Neighbor方法进行分类挖掘。
WebSQL 是一个用于Web 页重构的查询语言,利用Web 文档的图树表示形式,可从在线的文档站点或导游指南中获取信息。
而Ahoy则利用像搜索引擎一类的互联网服务来获取与个人有关的服务,利用试探法识别文档中显示该文档作为个人主页的句法特征。
分词
目前已有很多分词算法，如：正向最大匹配法(MM)、逆向最大匹配法(RMM)、逐词遍历匹配法、设立切分标志法、正向最佳匹配法和逆向最佳匹配法等。
近几年又提出了很多新的方法旨在提高分词的精度和分词的速度，如：生成测试法通过词法ATN和语义ATN之间的相互作用来进行歧分决策，以提高分词的精确性；改进的MM分词算法采用正向增字最大匹配法和跳跃匹配法，结合词尾语义检查。