web使用挖掘介绍及趋势(Introduction and Trends)
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使用挖掘技术的研究
3.Web使用挖掘(Web Usage Mining)
Web使用挖掘又叫Web 日志挖掘或Web用户访问模式挖 掘， 挖掘的对象是Web服务器上的信息， 包括服务 日志、 用户 注册信息等内容， 也有人通过客户端代理收集用户的行为， 这 些记录更准确更详细， 但是有可东西方文化交流与传播的不平 衡， 而且随着东西方文化交流的不断加强， 强势文化势必会逐 渐取得优势， 弱势文化则存在因失去 自 身特点而被同化的危 险。 如果没有构筑起坚实的人文素质基础， 当学生面对巨大的 文化差异时， 就极有可能承受不住文化冲击而发生认识偏差， 其极端的表现形式就是产生民族 自卑感或者盲 目排外 的意 识。所以， 英语教学应结合实际适当介绍我国文化 、 历史 、 地 理、 人文与 自然景观和各地风俗人情及我国改革开放的当代 成就， 有意识地引导学生了解我国源远流长的优秀文化传统、 悠久的灿烂文明史， 培养学生的民族 自尊心， 激发学生的民族
档， 并且是以某种格式(如HTM L(Hypertext M arkup Language, 超文本标识语言)或XM L(Extensible M arkup Language， 可扩展 性标识语言 ))呈现的 非结构化或半结构化数据， 这些数据的 特 点是结构不规则或不完整， 模式信息量大， 模式变化快， 大量
自豪感 。
听、 读、 说、 写的语言能力， 如何在中专英语教学中开展好人文
素质教育 ， 既是一道重大的理论课题 ， 更是一个迫切的实践课
题。广大中专英语教师不仅要有扎实的专业水平， 也要不断提 高人文素养， 觉对传统中专英语教学进行纠编， 要自 切合实际 在中专英语教学中积极开展人文素质教育， 促进学生素质全
的文档并没有任何排列次序， 也没有分类索引。 这些特征决定 了Web信息处理的难度相当大。
Web使用模式研究中的数据挖掘
Web使用模式研究中的数据挖掘摘要:Web使用模式挖掘是利用Web使用数据的高级手段。
是对Web使用数据的深层次分析，从而挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的及最终可以理解的知识，以帮助管理决策。
综述了，leb使用模式的数据挖掘研究技术的内容、现状和研究的方向。
关键词:Web使用模式;数据挖掘1引言近年来，数据挖掘和万维网应用研究是信息时代两大活跃的研究领域，两者的结合构成了另外一大活跃的研究领域一Web数据挖掘研究。
Web数据挖掘有两方面的内容:一个是Web内容的挖掘，主要是从庞大的网络数据资源里发掘信息;另一个是Web使用(Web usage 和Web usability)模式数据挖掘，主要是挖掘网站访问日志，从中发掘出用户访问模式。
1.1问题提出的背景Internet的本质是信息的自由便捷流通，是对时间和空间障碍的跨越，Internet的出现改变了信息抵达受众的模式。
除了Internet，以外途径(电视、广播)传递的信息由于其固有的单向性，信息是“推”向受众的，受众充其量具有一定限度范围的选择权。
在Internet上传递的信息在理论上讲是无限发散的，世界上任何一个人都可以在任何时候获取自己愿意得到的信息，这种“拉”的模式改变了信息受众在获取信息上的地位一更具有主动权。
因此，Internet 有效地改变了信息对其受众的不对称性。
那么，一切传统产业中由于信息不对等而带来的组织模式和利益模型都受到不同程度的威胁。
正因为Internet给人类带来的革命性变革，使得随着Internet网进一步发展，各种基于Internet网络的应用业务也如雨后春笋般地发展起来，例如网上商店、网上银行、远程教育、远程医疗等。
特别是方便、快捷、高效的电子商务，在1998年到2002年里，其发展速度将超过30%。
网上购物的金额在1999年增长到120亿美元，2000年底也将会达到411亿美元。
到2002年，全球消费者的电子贸易额将达到数千亿美元的规模。
web数据挖掘技术分析与研究
web数据挖掘技术分析与研究1Web数据挖掘面临的问题目前面向Web的数据挖掘面临的问题，主要有两个方面：1.1数据库环境的异构型Web上的每个站点就是一个数据源，数据源之间是异构的，外加上各个站点的信息和组织的不同，Web网站就构成了一个巨大的异构数据库环境。
要对这些数据进行挖掘，首先，要解决各个站点之间的异构数据集成，提供用户统一界面，从复杂的数据源中取得所需的有用的信息知识。
其次，有关Web上的数据查询。
1.2数据结构的半结构化Web上的数据比较复杂，各个站点的数据都独立设计，具有动态可变性。
虽然Web上的数据形成半结构化数据。
这些问题是进行Web数据挖掘所面临的最大困难。
2XML技术在Web数据挖掘中的优势Web数据的异构使Web数据挖掘变得十分困难,通过XML可以解决这个问题。
因为XML文档具有很好的自我描述性，他的元素、子元素、属性结构树可以表达极为丰富的语义信息，能够很好的描述半结构化的数据，因此在网络数据集成、发送、处理和显示的方面。
开发人员能够用XML的格式标记和交换数据。
XML在三层架构上为数据的处理提供了有用的途径。
利用XML，Web设计人员能够构建文档类型定义的多层次互相关联的系统、元数据、数据树、样式表和超链接结构。
基于XML的Web数据挖掘技术，能够使不同的结构化的数据很容易地结合在一起，解决Web数据挖掘的难题。
2.1XML技术在Web数据挖掘中具体作用利用XML技术我们在Web数据挖掘中可以完成以下几点：2.1.1集成异构数据源XML是一种半结构化的数据模型，可以完成和关系数据库中的属性一一对应，从而实施精确地查询与模型抽取。
XML可以搜索多个不同数据库的问题，以实现集成。
2.1.2和异构数据进行交换在Web数据挖掘程中，用户需要和异构数据源进行数据交换，XML通过自定义性及可扩展性来标识各种数据，从而描述从各站点搜集到的Web页中的数据。
XML的出现解决了数据查询的统一接口。
web 挖掘文献综述
Web挖掘文献综述一、引言数据挖掘是从海量的数据中自动、高效地提取有用知识的一种新兴的数据处理技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、特征与偏差、时序模式发现、趋势分析等。
近年来，因特网的飞速发展与广泛应用，使得web上的信息量以惊人的速度增长，为数据挖掘提供了丰富的数据源和新的研究课题。
面对web丰富的信息内容，巨大的数据量，加之由于万维网分布、动态、海量、异质、复杂、开放性的特点，人们如何从这海量的数据中，查找自己想要的数据和有用信息，迫切需要一种新的技术能自动地从web资源上发现、抽取和过滤信息。
因此出现了web挖掘技术。
Web挖掘就是从web文档和web活动中发现、抽取感兴趣的潜在的有用模式和隐藏的信息。
它以从Web上挖掘有用知识为目标，以数据挖掘、文本挖掘、多媒体挖掘为基础，并综合运用计算机网络、数据库与数据仓储、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等技术，将传统的数据挖掘技术与web结合起来。
web挖掘可在多方面发挥作用，如搜索引擎结构的挖掘，搜索引擎的开发，改进和提高搜索引擎的质量和效率，确定权威页面[11-14l，Web文档分类Iq，WebLog挖掘、智能查询，建立Meta—Web数据仓库等。
二、Web挖掘及其相关研究主题Web挖掘(Webmining)“是使用数据挖掘技术自动地从Web文档和服务中发现和提取信息和知识的技术。
Web挖掘的步骤：a．资源发现，从Web文档中获取信息；b．信息选择和预处理，从获得的特定的Web资源中自动进行选择和预处理；C．概括化，即从单个的Web 站点以及多个站点之间发现普遍的模式；d．分析，对挖掘出的模式进行确认或者解释。
（一）数据挖掘与Web挖掘：数据挖掘与KDD(Knowledge Discovery in Database)混用。
根据GP．Shapiro和w．J.Frawley等人的定义，数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，而这些知识是隐含的、事先未知的和潜在的有用信息。
基于Web数据挖掘技术(全文)
基于Web数据挖掘技术XX:G642XX:XX:1003-2851(20XX)12-0174-01近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘是面向发现的数据分析技术,通过对大型的数据集进行探查。
可以发现有用的知识,从而为决策支持提供有力的依据。
一、Web数据挖掘定义及分类Web数据挖掘(Web Dte Mining),简称Web挖掘,是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从数据挖掘、计算机技术、信息科学等多个领域进行的一项技术。
Web 数据挖掘的分类根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为Web 内容挖掘、Web 结构挖掘和Web 访问信息挖掘三类(见图1)。
Web 内容挖掘就是指从Web 的文档中发现提取有用信息; Web 结构挖掘是指对html 页面间的链接结构进行挖掘; Web 访问信息挖掘是从XX络访问者的交谈或活动中提取信息。
二、Web数据挖掘的过程数据挖掘的过程可以分为6个步骤:(一)理解业务:从商业的角度理解项目目标和需求,将其转换成一种数据挖掘的问题定义,设计出达到目标的一个初步计划。
(二)理解数据:收集初步的数据,进行各种熟悉数据的活动。
包括数据描述,数据探究和数据质量验证等。
(三)准备数据:将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。
包括表、记录和属性的选择,数据转换和数据清理等。
(四)建模:选择和应用各种建模技术,并对其参数进行优化。
(五)模型评估:对模型进行较为彻底的评价,并检查构建模型的每个步骤,确认其是否真正实现了预定的商业目的。
三、Web 数据挖掘的常用工具Web 数据挖掘工具如果按用途分, 可分为: Web 文本信息挖掘工具、用户访问模式挖掘工具或用户导航行为挖掘工具和综合性的web分析工具。
Web 文本信息挖掘工具主要完成两方面的功能: 信息检索和对文本的分析。
商务网站的Web使用记录挖掘
例如 ，关 联分析 挖掘 通常是 找 出频繁 页 面集 ， 这样就 可以将客户可能要 访问的页面预 利 因素 。所以 ，数 据 挖掘 在我 国将 会 得到长
如 今 问 上 交 易 的 成 功 与 否 ，取 决 于 商 务 网 站
先调 入缓 存 中 ，以 减少 等待 时 间 ，促 进交 易 的成 功进 行。常 使用的算法 有 Ａｐ ｉｒ算 法 ， ｒ ｉ ｏ 频繁 模式树 （ Ｐ 树 ）等 。分 类和预 测方法 Ｆ 则是 使用模型来判定未 知数据的类标号 ， 而 从 预测未来 的数据趋势 。 如可 以根据用户对某 类 商 品的浏览情况 ， 或者根据其 购物 隋况或者根 据其抛弃 购物车 中商 品的情 况 ， 来决定用 户的 分类 ，再对相应的类 使用相应的促销 策略。常 用的 算法有 判定 归纳树 、ｋ 最近邻 分类等 。 这砦方法在 发现用户访问模式中都 发挥 出 了它们 的效 用 ，但是 也存 在 某些局 限性 。 像 频繁集挖 掘方法 ， 找出的只是用 户频 繁访问的
维普资讯
预处 理是 进 行数据 清 洗 、用 户识 别 、路 径 补 充和事件识 圳 ，目的是为 了使得挖 掘过 程更有 效 ，更容 易。然 后在 经过 预处 理后 的数 据上 挖掘有意 义的模 式 ， 最后进一步分析 所发现的
Ｗｅ ｂ使用记录挖 掘
ｓ ｆ ｔ ｅ ｗ ｂ ｉｅ ｎ ｅ ｔ ｍａ Ｏ ｔ ｌ ｙ ｈ ｅ ｓｔ ｓ ｅ ｄ ｏ ｋ ｕ ｗｈ ｔ ｉ ｅ ａ ｓ
ｍｉ ｉ ｇ 。这 里要 详细 介绍的 是使 用记录 挖 ｎｎ ）
掘 。
ｎ ｒ ｓｉ …ｆ ｒ ａ ｃｏ ｄ ｏ ｓ Ｐ ｅ ｔｅ ｂｏ ｉ ｉ ｅｅ ｔ ｇ ｏ ｒ ｗ ｆ ｕ ｅｓ ｗｈ ｎ ｈ ｙ ｒｗｓ ｇ ｔ ｎ ｎ ｔ ｅ ｅ ｐ ｇ ｓ， ａ ｄ ｏ ａ ｉｇ ｅ ｓ ｒ’ｓ Ａｎ ｈ ｗ ｂ ａ ｅ ｎ ｎ ｔ ｓｎ ｌ ｕ ｅ ｔ ｃ ｌｎ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｎ ｏ ｔ ｅ ｉ ｕａ ｉ ｅ ｏ ｔ ｎ ｏｏ ｙ ｉｏ ｉｈ ｉ ｏ ｅ ｆ ｈ ｓｍ ｌｔ ｎ ｖ ｌ ｉ ｏ ｕ ｏ
Web数据挖掘技术综述
Ｗｅｂ数据挖掘技术综述作者：潘正高来源：《电脑知识与技术》2009年第15期摘要:万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。
Web挖掘可以快速有效地从互联网上获取所需要的信息。
该文从Web数据挖掘的基本概念出发,结合Web数据的特点介绍了Web数据挖掘的类型、过程和技术,并对Web挖掘的应用前景进行了展望。
关键词:Web数据挖掘;挖掘过程;挖掘技术中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)15-3852-02The Summary of Web Mining TechnologyPAN Zheng-gao1,2(1.School of Information and Computer,Hefei University of Technology,Hefei230009,China;2.the Lab of Artificial Intelligence and Data Mining,Suzhou University,Suzhou 234000,China)Abstract:WWW contains abundant information,as a enormous,extensive and global service center of information.Web Mining can be assumed speedinessly and effectively the information what we needed.This text introduce the types,procession and technologys of Web Mining,except the foreground of it's application.Those work based on the basic concept and characteristic of Web Mining.Key words:Web Mining; Mining Course; Mining Technology1 引言随着Internet的发展,Web信息迅速膨胀,如何从海量的Web信息中快速和准确地获取有用信息已经成为近几年数据挖掘领域研究的热点。