决策支持系统
决策支持系统概述
决策支持系统概述决策支持系统（DSS）是一种帮助管理者做出决策的信息系统。
它集成了数据收集、数据分析、模型构建和解决方案评估等技术工具，以提供定性和定量的决策支持。
DSS的目标是通过使管理者能够更好地评估和选择各种决策方案来提高决策质量和效率。
决策支持系统的基本构成包括数据仓库、模型和分析工具以及用户接口。
数据仓库用于存储和管理各种关键数据，包括历史数据、实时数据和外部数据等。
模型和分析工具提供了各种算法和方法，如统计分析、优化模型、模拟和决策树等，用于分析数据并生成决策结果。
用户接口是管理者与DSS交互的方式，可以是图形用户界面、自然语言处理或者其他形式。
1.数据分析：决策支持系统能够从数据仓库中提取数据，并通过各种分析工具对数据进行定性和定量的分析。
这些分析可以帮助管理者了解当前的业务情况和趋势，从而作出合适的决策。
2.模型构建：决策支持系统能够根据具体的问题和需求构建各种模型。
这些模型可以是统计模型、优化模型、模拟模型等，通过运行模型可以产生各种方案，并对不同方案进行评估。
3.解决方案评估：决策支持系统能够对各种决策方案进行评估和比较。
它可以根据不同的指标和权重对方案进行综合评估，并为管理者提供决策参考。
4.知识管理：决策支持系统可以帮助管理者收集和管理各种关键知识和信息。
它可以通过知识库、专家系统和数据挖掘等技术，将知识和经验转化为可用的决策支持。
5.沟通和协作：决策支持系统可以提供各种协作工具，帮助多个决策者之间进行沟通和协作。
这些工具可以包括电子邮件、在线会议和共享文档等，以促进团队决策的效率和准确性。
使用决策支持系统可以带来许多好处。
首先，它可以提高决策的质量和效率，通过提供准确和全面的信息，帮助管理者做出明智的决策。
其次，它可以降低决策的风险，通过模拟和评估不同的方案，管理者可以更好地估计每个方案的风险和回报。
最后，它可以提高组织的竞争力，通过加强决策者之间的沟通和协作，决策支持系统可以促进团队决策的效率和准确性，从而提高组织的整体竞争力。
企业决策支持系统的应用实践有哪些
企业决策支持系统的应用实践有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业面临着日益复杂的决策问题。
为了在市场中脱颖而出，企业需要依靠准确、及时的信息和有效的分析工具来支持决策过程。
企业决策支持系统（Decision Support System，简称 DSS）应运而生，成为企业管理的重要利器。
那么，企业决策支持系统在实际应用中有哪些具体的实践呢？一、销售与市场决策在销售领域，企业决策支持系统可以帮助企业分析销售数据，预测市场需求。
通过对历史销售数据的挖掘和分析，系统能够发现销售趋势、客户购买行为模式以及产品的销售周期。
这有助于企业合理安排生产计划，优化库存管理，避免库存积压或缺货的情况发生。
例如，一家服装企业通过决策支持系统分析不同地区、不同季节的销售数据，发现某些款式在特定地区和季节的销售表现出色。
基于这些分析结果，企业可以针对性地调整生产和配送策略，增加热门款式在相关地区和季节的供应，从而提高销售业绩。
在市场推广方面，决策支持系统可以评估不同营销活动的效果。
通过收集和分析市场活动的数据，如广告投放效果、促销活动的响应率等，企业能够了解哪些营销手段最为有效，从而优化市场推广预算的分配，提高投资回报率。
二、财务决策企业决策支持系统在财务管理方面也发挥着重要作用。
它可以帮助企业进行财务分析、预算编制和成本控制。
系统能够对企业的财务数据进行深入分析，包括资产负债表、利润表和现金流量表等。
通过财务比率分析、趋势分析等方法，为企业提供财务状况的评估和预警，帮助管理层及时发现潜在的财务风险。
在预算编制过程中，决策支持系统可以整合各部门的业务数据，提供准确的预测和规划依据。
这使得预算更加科学合理，能够更好地指导企业的资源配置和业务发展。
成本控制方面，系统可以对企业的成本结构进行详细分析，找出成本的关键驱动因素。
例如，通过分析发现原材料采购成本过高，企业可以与供应商重新谈判价格，或者寻找更具性价比的替代材料，从而降低成本，提高盈利能力。
企业管理理论中的决策支持系统有哪些
企业管理理论中的决策支持系统有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业的决策质量和效率直接影响着其生存与发展。
决策支持系统作为一种强大的工具，能够为企业管理者提供准确、及时和有价值的信息，帮助他们做出更明智的决策。
那么，企业管理理论中的决策支持系统究竟有哪些呢？一、数据仓库与数据挖掘系统数据仓库是一个用于存储和管理企业大量数据的集中式数据库。
它整合了来自不同数据源的数据，包括企业内部的业务系统、外部市场数据等，经过清洗、转换和加载等处理过程，将数据以统一的格式存储起来。
数据挖掘则是从数据仓库中提取有价值信息和知识的过程，通过运用各种数据分析技术和算法，如聚类分析、关联规则挖掘、分类和预测等，发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系。
例如，一家零售企业可以通过数据挖掘分析顾客的购买行为，发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品陈列和促销策略；或者预测哪些顾客可能会流失，提前采取措施进行客户保留。
二、管理信息系统（MIS）MIS 是一个基于计算机的系统，用于收集、处理、存储和传播企业内部的管理信息。
它通常包括财务、人力资源、生产、销售等各个业务领域的子系统，能够提供日常运营的基本数据和报告，帮助管理者监控业务流程和绩效。
比如，财务 MIS 可以提供实时的财务报表、预算执行情况等信息，让管理者了解企业的财务状况；人力资源 MIS 可以管理员工的基本信息、考勤、绩效评估等，为人力资源决策提供支持。
三、决策支持系统（DSS）DSS 是专门为支持决策制定而设计的计算机系统。
它具有灵活的交互界面，允许管理者根据自己的需求和问题进行查询、分析和模拟。
DSS 通常包括数据库、模型库和会话管理系统等组成部分。
数据库存储与决策相关的数据，模型库包含各种决策模型，如线性规划、决策树、蒙特卡罗模拟等。
会话管理系统则负责用户与系统之间的交互。
管理者可以利用 DSS 对不同的决策方案进行评估和比较，预测其可能的结果，从而选择最优方案。
决策支持系统名词解释
决策支持系统名词解释决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种通过信息技术提供决策制定者有效信息和工具来支持决策制定过程的系统。
DSS结合了数据分析、模型建立、信息管理和决策方法等技术，帮助管理者进行决策。
决策支持系统通常包含以下几个主要组成部分：数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用于存储和管理决策所需的数据。
DBMS可以根据用户的需要提供数据查询、更新和删除等功能，为决策者提供数据支持。
模型管理系统（Model Management System，MMS）：用于管理和执行决策所需的数学模型。
MMS可以帮助决策制定者构建和分析决策模型，以便在决策过程中提供科学依据。
决策分析系统（Decision Analysis System，DAS）：用于分析和评估不同决策方案的潜在风险和机会。
DAS可以根据已有的数据和模型，对不同的决策选项进行详细的分析和比较，以帮助决策者做出合理的决策。
用户接口（User Interface）：用于决策制定者与决策支持系统进行交互的界面。
用户接口通常提供数据输入、模型选择、结果展示等功能，以便用户能够方便地使用系统进行决策。
决策支持系统的主要特点包括以下几点：1. 及时性：决策支持系统能够实时获取和处理数据，为决策者提供及时的信息，以便快速做出决策。
2. 灵活性：决策支持系统具有较强的灵活性，可以根据不同决策的需求进行定制和扩展，以满足用户的特定需求。
3. 多功能性：决策支持系统不仅能够提供数据查询和展示功能，还能够进行数据分析、模型建立和决策评估等多种功能，为决策者提供全面的决策支持。
4. 用户友好：决策支持系统通常具有友好的用户界面和操作方式，便于用户学习和使用，提高工作效率。
5. 决策辅助：决策支持系统并非直接代替决策制定者进行决策，而是通过提供信息和工具来辅助决策制定者进行决策，提高决策的科学性和准确性。
决策支持系统名词解释管理学
决策支持系统名词解释管理学决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是管理学领域中的一个重要概念，指的是一种基于计算机技术的系统，旨在辅助管理者在复杂的决策环境中进行决策制定和分析。
本文将详细解释决策支持系统的概念、特点、构成以及在管理学中的应用。
一、决策支持系统的概念决策支持系统是一种集成了数据仓库、数学模型、人工智能等技术手段的信息系统。
其核心目标是为决策者提供必要的信息和分析工具，支持其在信息不完整、不确定的决策环境中，实现决策的科学化、合理化和高效化。
二、决策支持系统的特点1.针对性：决策支持系统针对特定的决策问题，提供定制化的信息支持。
2.交互性：系统允许决策者与系统进行交互，调整参数、假设，观察决策结果的变化。
3.集成性：系统集成了多种数据来源和分析工具，为决策者提供全面的决策支持。
4.智能性：利用人工智能等技术，实现对数据的自动分析和处理，减轻决策者的工作负担。
三、决策支持系统的构成决策支持系统主要由以下几个部分构成：1.数据仓库：存储和管理大量数据，为决策提供数据基础。
2.模型库：集成了多种数学模型，用于对数据进行分析和预测。
3.知识库：存储了专家的知识和经验，为决策提供智力支持。
4.人机交互界面：决策者与系统进行交互的界面，允许决策者输入指令、查看结果等。
四、决策支持系统在管理学中的应用在管理学中，决策支持系统被广泛应用于企业的战略决策、市场营销、生产管理等领域。
例如，企业战略决策者可以利用决策支持系统分析市场环境、竞争对手情况，制定合适的战略方向。
市场营销人员可以通过系统分析消费者行为、市场需求，制定精准的市场营销策略。
生产管理人员可以利用系统优化生产流程，提高生产效率和质量。
五、总结综上所述，决策支持系统是一种基于计算机技术的信息系统，具有针对性、交互性、集成性和智能性等特点。
它主要由数据仓库、模型库、知识库和人机交互界面等部分构成，在管理学中被广泛应用于企业的各个领域，为企业决策提供科学有效的支持。
决策支持系统(DDS)
综述： 综述：决策支持系统的基本特征
1、对准上层管理人员经常面临的结构化程 、 度不高、说明不充分的问题； 度不高、说明不充分的问题； 2、把模型或分析技术与传统的数据存取技 、 术检索技术结合起来； 术检索技术结合起来； 3、易于为非计算机专业人员以交互会话的 、 方式使用； 方式使用； 4、强调对用户决策方法改变的灵活性及适 、 应性； 应性； 5、支持但不是代替高层决策者制定决策。 、支持但不是代替高层决策者制定决策。
决策支持系统的分类
(1)结构化决策，是指对某一决策过程的环境及规 结构化决策， 结构化决策 能用确定的模型或语言描述， 则，能用确定的模型或语言描述，以适当的算法产 决策按其性质可分 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； 生决策方案，并能从多种方案中选择最优解的决策； (2)非结构化决策，是指决策过程复杂，不可能 非结构化决策，是指决策过程复杂， 非结构化决策 用确定的模型和语言来描述其决策过程， 用确定的模型和语言来描述其决策过程，更无所谓 最优解的决策； 最优解的决策； (3)半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策，是介于以上二者之间的决策， 半结构化决策 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案， 这类决策可以建立适当的算法产生决策方案，使决 策方案中得到较优的解。 策方案中得到较优的解。
• 核心数据库主要任务 在于支持银行交易处 理系统、 理系统、保证银行的 日常运行、 日常运行、正确记录 客户数据信息、 客户数据信息、追求 数据的绝对精确和可 靠，数据来自银行联 机交易处理系统
银行数据仓库与核心数据库的 区别
• 数据仓库重在收集具 有一定含义的信息及 数据， 数据，对具体数据源 抽象和概括， 抽象和概括，目的是 向银行管理决策提供 支持， 支持，为银行决策服 务。
决策支持系统教程
决策支持系统教程一、引言决策在个人和组织的日常生活中起着至关重要的作用。
随着信息时代的到来，我们面临的决策问题越来越复杂，需要更多的信息和分析来支持决策过程。
决策支持系统（Decision Support System, DSS）作为一个强有力的决策工具，已经被广泛应用于各种领域。
本教程将深入介绍决策支持系统的基本概念、建模方法和应用技巧。
二、决策支持系统的概念与分类1. 决策支持系统的定义和特点决策支持系统是一种基于计算机和信息技术的管理工具，旨在帮助决策者收集、组织和分析决策所需的各种信息，以便做出更明智的决策。
其特点包括多样化的分析技术、高效的信息处理和灵活的决策模型。
2. 决策支持系统的分类根据决策过程的特点和应用领域的不同，决策支持系统可以分为贴近决策者的个人决策支持系统（Personal DSS），面向中高级管理人员的管理信息系统（MIS）和专家决策支持系统（EDSS）。
三、构建决策支持系统的关键要素1. 数据采集和存储决策支持系统需要从各种内部和外部数据源获取数据，并将其存储在数据库中。
合理的数据采集和存储策略是构建有效决策支持系统的基础。
2. 模型选择和建立根据决策问题的特点和需求，选择合适的决策支持模型进行建模。
常用的模型包括决策树、线性规划、多目标决策模型等。
3. 数据分析和决策方法决策支持系统需要提供一系列数据分析和决策方法，以帮助决策者分析数据，评估不同的决策方案，并选择最佳方案。
常用的方法包括数据挖掘、统计分析和模拟仿真等。
四、决策支持系统的应用案例1. 物流管理中的决策支持系统物流管理中的决策支持系统可以帮助企业选择最佳的运输路径、合理配置运力资源，有效降低物流成本，提高运输效率。
2. 金融风险管理中的决策支持系统金融风险管理中的决策支持系统可以通过对大量的市场数据进行分析，帮助银行和金融机构准确评估各种金融风险，并制定相应的风险管理策略。
3. 医疗决策支持系统医疗决策支持系统可以根据患者的病情和历史数据，自动提供临床诊断建议和治疗方案，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
决策支持系统
决策支持系统决策支持系统（DDS）是一种基于计算机技术和信息技术的系统，用来辅助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节。
通过整合和分析大量的数据和信息，DDS可以提供可靠的决策支持，为决策者提供决策的依据，帮助其做出准确、高效和科学的决策。
下面将从DDS 的定义、特点、功能和应用等方面进行详细介绍。
首先，DDS的定义。
DDS是一种以计算机技术和信息技术为基础的决策辅助系统，通过收集、分析和应用大量的数据和信息，帮助决策者进行决策过程中的信息获取、分析、评估和选择等环节，提供决策的依据和支持。
DDS可以采用各种技术和方法，如数据挖掘、模型建立、信息检索和智能算法等，以实现对数据和信息的高效利用和全面分析。
然后，DDS的功能。
DDS主要包括信息获取、数据分析、决策评估和决策选择等功能。
信息获取是DDS的基础功能，通过收集和整合各种数据和信息，形成决策的数据源和知识库。
数据分析是DDS的核心功能，通过应用数据挖掘、模型建立和统计分析等方法，对数据进行分析和挖掘，提取有用的信息和规律。
决策评估是DDS的关键功能，通过对决策的各种方案和选项进行评估和比较，提供决策的可行性和优劣性评价。
决策选择是DDS的最终功能，通过综合分析和评估的结果，帮助决策者做出最佳的决策选择。
最后，DDS的应用。
DDS可以应用于各个领域和行业，如企业管理、金融投资、物流运输、市场营销、医疗健康等。
在企业管理中，DDS可以帮助企业管理者进行决策支持，优化生产计划、供应链管理和资源配置等方面的决策。
在金融投资中，DDS可以帮助投资者进行数据分析和风险评估，提供投资决策的参考和建议。
在物流运输中，DDS可以帮助物流管理者进行路径选择和货物配送等决策，提高物流的效率和质量。
在市场营销中，DDS可以帮助市场营销人员进行市场分析和目标客户的选择，制定合适的市场营销策略。
在医疗健康领域中，DDS可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择，提高医疗的质量和效果。
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决策支持系统课程报告1．提出问题该报告主要解决一下三个问题1.1.什么是网络爬虫(蜘蛛)1.2.什么是社会媒体：1.3.如何应用文本挖掘进行社会媒体分析?2. 回答问题2.1什么是网络爬虫(蜘蛛)2.1.1 网络爬虫的来源：英文名有Spider， Crawler， Bots， Robot， Wanderer，Hotbot等。
狭义的Spider就是指软件程序根据http协议利用超文本链接和检索超文本文档周游互联网信息空间。
而广义的Spider则是指利用标准的http协议自动检web 文档的软件程序。
世界上第一个用于监测互联网发展规模的“机器人”程序是Matthew Gray开发的World Wide Web Wanderer。
刚开始它只用来统计互联网上的服务器数量，后来则发展为能够检索网站域名。
与Wanderer相对应，Martin Koster于1993年10月创建了ALIWEB[16]，ALIWEB不使用“机器人”程序，而是靠网站主动提交信息来建立自己的链接索引，类似于现在我们熟知的Yahoo。
到1993年底，一些基于此原理的搜索引擎开始纷纷涌现，其中JumpStation[17]、The World Wide Web Worm[18]和Repository Based Software Engineering(RBSE) spider[19]最负盛名。
由此网络爬虫一词被广泛应用。
2.1.2一般定义：网络爬虫（Web Crawler），又称为网络蜘蛛（Web Spider）或Web 信息采集器，是一个自动下载网页的计算机程序或自动化脚本，是搜索引擎的重要组成部分。
网络爬虫通常从一个称为种子集的URL 集合开始运行，它首先将这些URL 全部放入到一个有序的待爬行队列里，按照一定的顺序从中取出URL 并下载所指向的页面，分析页面内容，提取新的URL 并存入待爬行URL 队列中，如此重复上面的过程，直到URL 队列为空或满足某个爬行终止条件，从而遍历Web[1]。
该过程称为网络爬行（Web Crawling）2.1.3网络爬虫的分类：实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。
网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：（1）通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler）通用网络爬虫：又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子URL 扩充到整个Web，主要为门户站点搜索引擎和大型Web 服务提供商采集数据。
由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。
这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。
虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值。
通用网络爬虫的结构大致可以分为页面爬行模块、页面分析模块、链接过滤模块、页面数据库、URL 队列、初始URL 集合几个部分。
通用网络爬虫的爬行策略：深度优先策略、广度优先策略。
1) 深度优先策略：其基本方法是按照深度由低到高的顺序，依次访问下一级网页链接，直到不能再深入为止。
爬虫在完成一个爬行分支后返回到上一链接节点进一步搜索其它链接。
当所有链接遍历完后，爬行任务结束。
这种策略比较适合垂直搜索或站内搜索，但爬行页面内容层次较深的站点时会造成资源的巨大浪费；2) 广度优先策略：此策略按照网页内容目录层次深浅来爬行页面，处于较浅目录层次的页面首先被爬行。
当同一层次中的页面爬行完毕后，爬虫再深入下一层继续爬行。
这种策略能够有效控制页面的爬行深度，避免遇到一个无穷深层分支时无法结束爬行的问题，实现方便，无需存储大量中间节点，不足之处在于需较长时间才能爬行到目录层次较深的页面。
（2）聚焦网络爬虫聚焦网络爬虫（Focused Crawler），又称主题网络爬虫（Topical Crawler），是指选择性地爬行那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。
和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬行与主题相关的页面，极大地节省了硬件和网络资源，保存的页面也由于数量少而更新快，还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。
聚焦网络爬虫和通用网络爬虫相比，增加了链接评价模块以及内容评价模块。
聚焦爬虫爬行策略实现的关键是评价页面内容和链接的重要性，不同的方法计算出的重要性不同，由此导致链接的访问顺序也不同。
聚焦网络的爬行策略：1) 基于内容评价的爬行策略：将文本相似度的计算方法引入到网络爬虫中，用Fish Search 算法，将用户输入的查询词作为主题，包含查询词的页面被视为与主题相关，其局限性在于无法评价页面与主题相关度的高低。
有人对Fish Search 算法进行了改进，提出了Sharksearch算法，利用空间向量模型计算页面与主题的相关度大小；2) 基于链接结构评价的爬行策略：Web 页面作为一种半结构化文档，包含很多结构信息，可用来评价链接重要性。
PageRank 算法最初用于搜索引擎信息检索中对查询结果进行排序，也可用于评价链接重要性，具体做法就是每次选择PageRank 值较大页面中的链接来访问。
另一个利用Web结构评价链接价值的方法是HITS 方法，它通过计算每个已访问页面的Authority 权重和Hub 权重，并以此决定链接的访问顺序。
3) 基于增强学习的爬行策略：，利用贝叶斯分类器，根据整个网页文本和链接文本对超链接进行分类，为每个链接计算出重要性，从而决定链接的访问顺序；4) 基于语境图的爬行策略：Diligenti 等人提出了一种通过建立语境图（Context Graphs）学习网页之间的相关度，训练一个机器学习系统，通过该系统可计算当前页面到相关Web 页面的距离，距离越近的页面中的链接优先访问。
印度理工大学（IIT）和IBM 研究中心的研究人员开发了一个典型的聚焦网络爬虫。
该爬虫对主题的定义既不是采用关键词也不是加权矢量，而是一组具有相同主题的网页。
它包含两个重要模块：一个是分类器，用来计算所爬行的页面与主题的相关度，确定是否与主题相关；（3）增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是指对已下载网页采取增量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化网页的爬虫，它能够在一定程度上保证所爬行的页面是尽可能新的页面。
和周期性爬行和刷新页面的网络爬虫相比，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或发生更新的页面，并不重新下载没有发生变化的页面，可有效减少数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时间和空间上的耗费，但是增加了爬行算法的复杂度和实现难度。
增量式网络爬虫的体系结构包含爬行模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬行URL 集以及本地页面URL 集。
增量式爬虫有两个目标：保持本地页面集中存储的页面为最新页面和提高本地页面集中页面的质量。
为实现第一个目标，增量式爬虫需要通过重新访问网页来更新本地页面集中页面内容，常用的方法有：1) 统一更新法：爬虫以相同的频率访问所有网页，不考虑网页的改变频率；2) 个体更新法：爬虫根据个体网页的改变频率来重新访问各页面；3) 基于分类的更新法：爬虫根据网页改变频率将其分为更新较快网页子集和更新较慢网页子集两类，然后以不同的频率访问这两类网页。
为实现第二个目标，增量式爬虫需要对网页的重要性排序，常用的策略有：广度优先策略、PageRank 优先策略等（4）深层网络爬虫（Deep Web Crawler）Deep Web 是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后的，只有用户提交一些关键词才能获得的Web 页面。
Deep Web 爬虫爬行过程中最重要部分就是表单填写，包含两种类型：1) 基于领域知识的表单填写：此方法一般会维持一个本体库，通过语义分析来选取合适的关键词填写表单。
Yiyao Lu等人提出一种获取Form 表单信息的多注解方法，将数据表单按语义分配到各个组中，对每组从多方面注解，结合各种注解结果来预测一个最终的注解标签；郑冬冬等人利用一个预定义的领域本体知识库来识别Deep Web 页面内容，同时利用一些来自Web 站点导航模式来识别自动填写表单时所需进行的路径导航；2) 基于网页结构分析的表单填写：此方法一般无领域知识或仅有有限的领域知识，将网页表单表示成DOM 树，从中提取表单各字段值。
Desouky 等人提出一种LEHW 方法，该方法将HTML 网页表示为DOM 树形式，将表单区分为单属性表单和多属性表单，分别进行处理；孙彬等人提出一种基于XQuery 的搜索系统，它能够模拟表单和特殊页面标记切换，把网页关键字切换信息描述为三元组单元，按照一定规则排除无效表单，将Web 文档构造成DOM 树，利用XQuery 将文字属性映射到表单字段。
Deep Web 包含六个基本功能模块（爬行控制器、解析器、表单分析器、表单处理器、响应分析器、LVS 控制器）和两个爬虫内部数据结构（URL 列表、LVS 表）。
其中LVS（Label Value Set）表示标签/数值集合，用来表示填充表单的数据源。
2.1.4爬虫技术研究基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。
另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。
2.2.什么是社会媒体：媒体：所谓媒体，是指传播信息的介绍，通俗的说就是宣传的载体或平台，能为信息的传播提供平台的就可以称为媒体了。
2.2.1社会媒体的定义社会化媒体是一个近来出现的概念，大致上指的是“能互动的”媒体，或者说，如果缺乏用户的有效参与，平台基本上就毫无内容的媒体。
社会化媒体改变以往媒体一对多的传播方式为多对多的“对话”。
在社会化媒体领域，有两个关键词：UGC（用户创造内容）和CGM（消费者产生的媒体）。
是一类新型的在线媒体，最容易被使用者理解。
2.2.2社会媒体的特征社会化媒体是一种给与用户极大参与空间的新型在线媒体，它具有以下的特征：·（1）参与：社会化媒体可以激发感兴趣的人主动地贡献和反馈，它模糊了媒体和受众之间的界限;·（2）公开：大部分的社会化媒体都可以免费参与其中，他们鼓励人们评论、反馈和分享信息。
参与和利用社会化媒体中的内容几乎没有任何的障碍; ·（3）交流：传统的媒体采取的是“播出”的形式，内容由媒体向用户传播，单向流动。
而社会化媒体的优势在于，内容在媒体和用户之间双向传播，这就形成了一种交流;·（4）对话：传统媒体以“播出”的形式，将内容单向传递给受众。