基于Web数据挖掘的多因素科技专家信息提取方法

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要素提取方法

要素提取方法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：要素提取方法是一种数据处理技术，旨在从大规模数据中提取有用的信息和特征。

在现代生产、科研和商业活动中，数据量庞大且复杂，要素提取方法成为了一种重要的数据处理手段。

本文将介绍要素提取方法的定义、应用领域、常见技术和发展趋势，以及一些实际案例。

一、要素提取方法的定义要素提取方法是一种将原始数据中的特征提取出来，以便更好地理解数据和进行后续的分析和应用的数据处理技术。

在实际应用中，常用的要素包括文本、图像、声音、视频等。

要素提取方法通过对原始数据进行处理，提取出数据中的关键特征，减少数据的冗余性，降低数据的复杂性，从而更容易进行数据分析和挖掘。

要素提取方法广泛应用于许多领域，包括自然语言处理、计算机视觉、图像处理、声音识别、数据挖掘等。

在自然语言处理中，要素提取方法可以将文本数据中的关键词、实体、主题等提取出来，帮助理解文本内容和进行文本分类、聚类等任务。

在计算机视觉和图像处理中，要素提取方法可以提取图像中的边缘、纹理、颜色等特征，用于图像分割、目标检测、人脸识别等任务。

在声音识别领域，要素提取方法可以提取音频信号中的频谱、音高、节奏等特征，用于语音识别、音乐分类等任务。

在数据挖掘领域，要素提取方法可以帮助识别数据中的模式、规律和异常，发现数据中的隐藏信息。

要素提取方法有很多技术，常见的技术包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、独立成分分析（ICA）、主题模型、词袋模型等。

主成分分析是一种常用的无监督学习方法，通过将原始数据投影到一个高维空间中，找到数据中的主要成分，减少数据的维度。

线性判别分析是一种有监督学习方法，通过将原始数据进行线性变换，找到可以最好区分不同类别数据的轴。

独立成分分析是一种无监督学习方法，通过寻找数据中的独立源信号，将数据进行解耦。

主题模型是一种文本分析方法，用于找到文本数据中的主题和语义信息。

词袋模型是一种文本特征提取方法，将文本转化为向量表示，用于文本分类、聚类等任务。

数据挖掘的常用工具和技术

数据挖掘的常用工具和技术数据挖掘在当今信息化社会中扮演着重要的角色。

它是一种通过挖掘大量数据来发现隐藏于其中的有用信息的过程。

在进行数据挖掘时，人们借助各种工具和技术来加快和优化挖掘过程，本文将介绍数据挖掘的常用工具和技术。

一、数据采集工具在进行数据挖掘之前，首先需要进行数据采集。

数据采集工具是帮助我们从不同来源获取数据的工具。

常见的数据采集工具包括网络爬虫、API（Application Programming Interface）和传感器等。

1. 网络爬虫网络爬虫是一种自动化获取网页内容的技术。

它可以按照设定好的规则，通过访问网页，并提取所需数据。

常见的网络爬虫工具有Scrapy和BeautifulSoup等。

2. APIAPI是软件应用程序之间进行交流的一种方式。

通过API，我们可以与各种应用、平台和数据库等进行数据交换。

比如，Facebook和Twitter等社交媒体平台提供了API，使得我们可以获取其用户的数据。

3. 传感器传感器是一种能够感知环境并将感知到的数据转换为电信号的设备。

通过安装在各种设备上的传感器，我们可以采集到各种数据，例如温度、湿度、气压等。

二、数据预处理工具在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行预处理。

数据预处理工具是帮助我们清洗、处理和转换数据的工具。

常见的数据预处理工具包括Excel、Python和R等。

1. ExcelExcel是一款广泛使用的电子表格软件。

它提供了丰富的函数和工具，可以较方便地进行数据处理、筛选和转换等操作。

2. PythonPython是一种简单易学且功能强大的编程语言。

它提供了许多数据处理和分析库，如Pandas和NumPy，可以帮助我们对数据进行清洗、分析和转换。

3. RR是一种专门用于数据分析和统计的编程语言。

它提供了丰富的数据挖掘和机器学习库，如ggplot2和caret，可以帮助我们进行各种数据处理和分析操作。

三、数据挖掘算法在进行数据挖掘时，我们需要借助各种算法来发现、提取和分析数据中的模式和关系。

基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究

基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。

在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。

本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。

本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。

随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。

在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。

通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。

本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。

本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。

未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。

二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。

在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。

本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。

理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。

在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。

通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。

数据挖掘结课论文_袁博

数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中神经网络方法综述学号：专业：工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。

该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。

[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。

(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。

[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。

但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。

二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。

数据挖掘给我们的生活带来的改变

数据挖掘给人们生活带来的改变摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，其中蕴藏着大量的信息，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。

本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义，探讨通过对数据进行挖掘，分析，给人们的生活带来的改变。

关键字：大数据、知识获取、数据挖掘、应用及改变一、引言近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据时代。

大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。

数据是知识的源泉。

但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。

过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。

广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。

计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。

收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。

我们只有通过对数据进行挖掘，分析、筛选、比较、综合、才能提取出知识和规则。

二、知识获取与数据挖掘一般说来,知识获取(Knowledge Discovery inDatabases,称称KDD)意为数据库中知识获取,它代表从低层次数据中提取高层次知识的全过程,包括数据信息的收集,数据原型的确定,相关函数的分析,知识的抽取和数据模式分析。

统计学中常指的是无假设证实所进行的数据测量和分析。

而数据挖掘则是指从数据中自动地抽取模型。

数据挖掘包括许多步骤:从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化,然后与现有的知识相结合比较。

浅谈信息检索前沿发展的几个问题

大众文艺大228摘要：科技的迅猛发展加剧了信息时代的发展，促使信息检索不断探索新的领域。

文章简要论述了信息检索前沿发展的趋势特征以及其中的几个热点问题。

关键词：信息检索；信息时代；发展Abstract : The information age has developed quickly due to the rapid development of technology, which gives information retrieval new areas. The article elaborates the trend of development and some hot topics of information retrieval in briefly.key word : information retrieval information age developmen t信息检索是将信息按照一定的方式组织和存储起来，并能根据信息用户的需求指出其中相关信息的过程。

信息时代的到来和发展，使得信息检索的主流平台迅速转移到网络环境中来，信息检索的对象从相对封闭、稳定一致、由独立数据库集中管理的信息内容扩展到开放、动态、更新快、分布广泛和管理较松散的网络内容；信息检索的用户范围也扩展到普通大众，同时用户对信息检索从结果到方式提出了更高、更好的需求。

因而，信息检索日益呈现出多样化的前沿发展趋势。

1.信息检索前沿发展的主要趋势及特征信息检索的发展经历了三个阶段，即20世纪50-60年代人工管理的计算机化阶段，主要利用计算机对图书馆藏进行管理，并提供有限的查询；20世纪70-80年代文本信息检索阶段，从基于文档的特殊字段查询发展到能够基于全文内容进行文本信息检索；20世纪90年代开始进入到网络化信息检索阶段，出现了多样化的新的信息类型和相应的信息检索方式。

1.1信息检索对象的发展趋势特征信息检索对象从传统的纸质文献扩展为数量庞大、类型多样的信息。

大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）

⼤数据的常⽤算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经⽹络⽅法、web数据挖掘）在⼤数据时代，数据挖掘是最关键的⼯作。

⼤数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的⼤型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有⽤的信息和知识的过程，也是⼀种决策⽀持过程。

其主要基于，，模式学习，统计学等。

通过对⼤数据⾼度⾃动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、⽤户调整市场政策、减少风险、理性⾯对市场，并做出正确的决策。

⽬前，在很多领域尤其是在商业领域如、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、危机等。

⼤数据的挖掘常⽤的⽅法有分类、回归分析、聚类、关联规则、⽅法、Web 数据挖掘等。

这些⽅法从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。

数据准备的重要性：没有⾼质量的挖掘结果，数据准备⼯作占⽤的时间往往在60%以上。

(1)分类分类是找出数据库中的⼀组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其⽬的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。

可以应⽤到涉及到应⽤分类、趋势预测中，如淘宝商铺将⽤户在⼀段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向⽤户推荐关联类的商品，从⽽增加商铺的销售量。

分类的⽅法：决策树——是最流⾏的分类⽅法特点：a、它的每次划分都是基于最显著的特征的；b、所分析的数据样本被称作树根，算法从所有特征中选出⼀个最重要的，⽤这个特征把样本分割成若⼲⼦集；c、重复这个过程，直到所有的分⽀下⾯的实例都是“纯”的，即⼦集中各个实例都属于同⼀个类别，这样的分⽀即可确定为⼀个叶⼦节点。

在所有⼦集变成“纯”的之后，树就停⽌⽣长了。

决策树的剪枝：a、如果决策树建的过深，容易导致过度拟合问题（即所有的分类结果数量基本⼀样，没有代表性）；b、剪枝通常采⽤⾃上⽽下的⽅式。

每次找出训练数据中对预测精度贡献最⼩的那个分⽀，剪掉它；c、简⾔之，先让决策树疯狂⽣长，然后再慢慢往回收缩。

从大量数据中提取知识的过程

从大量数据中提取知识的过程
从大量数据中提取知识的过程通常称为数据挖掘。

数据挖掘是一个计算机科学术语，读音shùjùwājué，意思一般是指从大量
的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。

有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。

无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。

具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

数据挖掘简要分为：频繁模式挖掘(Frequent Pattern Mining)、序列挖掘(Sequence Mining)、数据流挖掘(Data Stream Mining)、文本挖掘(Text Mining)、Web挖掘(Web Minging)、图挖掘(Graph Mining)和时空数据挖掘(Temporal-spatial Mining)等，具体地：
数据流挖掘是针对数据流的数据挖掘，数据特点是数据随时间变化快且数据量大。

web分析4种方法

web分析4种方法进行web分析，首要也是非常重要的一步就是有效的收集web数据，当用户和web站点进行交互时，通常有四种方法可以用来收集数据：web日志文件、webbeacon、Javacript标记以及包嗅探器，本文将对这种方法进行详细描述。

一.捕获点击流数据的方法1)Web日志——应当用于搜索引擎日志分析捕获过程：客户在浏览器上输入url页面的请求到达web服务器web服务器接受请求，在web日志中为这个请求创建一个条目（通常捕获的数据包括页面的名称、IP地址、客户的浏览器以及日期时间戳等）web服务器将页面发送给客户优点：web日志可能是最容易被访问的数据源；可以捕获和存储搜索引擎机器人对于站点的访问和行为的唯一的数据捕获机制；使用web日志，总是可以拥有数据。

注意点：web日志主要是为了捕获技术信息（404错误、服务器使用趋势、浏览器类型等）而创建的，如果用于捕获商务和市场信息并不理想；如果web服务器没有设置cookie，对访客进行某种程度的准确识别将是比较困难的；ISP和代理服务器缓存的页面意味着一些流量对web服务器来说是不可见的，因此日志文件里就没有那个请求的条目。

2)Webbeacon——用于追踪客户行为和电子邮件的打开和查看机率Webbeacon通常是web页面中1某1像素的透明图像，位于一个imgrc的html标记之内。

这个透明图像通常存放在一个第三方的服务器上，与存放web页面的服务器不同。

捕获过程：客户在浏览器上输入url页面的请求到达一个web服务器web服务器将页面返回，连同一个对第三方服务器上的1某1像素的图像的获取请求页面被加载，执行对该1某1像素的图像的调用，发送页面视图的数据给第三方服务器第三方服务器将图像返回浏览器，一起返回的还包括可以读cookie 和捕获匿名访客数据，这些数据包括已经浏览的页面、IP地址、页面浏览的时间、之前设置的cookie和更多的内容优点：webbeacon易于实现；由于机器人并不执行图像请求，所以webbeacon不会收集到无用于数据，这样可以使得日志可以维持在一个可管理的规模上，不需要复杂的过滤注意点：追踪一个访客的行为，其中很多隐私问题会被披露，因此很多访客使用全局的选项配置，或者使用工具软件自动删除cookie，这些都削弱了webbeacon的数据收集能力如果在邮件程序中关闭了图像请求，webbeacon也无法收集邮件信息了beacon不能像javacrip标记那样，可以对要捕获的数据进行扩展和定制，它捕获的数据少，但可以跨越很大范围的站点根据其特性，beacon和第三方的服务器进行交互，主要是设置第三方的cookie，有些浏览器不接受或者不显示第三方的cookie，工具软件也可能会删除第三方的cookie，这都使得beacon难以追踪用户的访问3)Javacript标记——最流行的捕捉方式捕获过程：客户在浏览器中输入url页面的请求到达一个web服务器Web服务器将页面返回，连同附加在这一页面上的javacrip的代码片段页面被加载，执行javacript的代码，收集信息，包括浏览的页面、关于访问者会话的细节、cookie，然后返回给数据收集服务器有些情况下，当收到第一批数据的时候，服务器就将其余的代码返回给浏览器来设置cookie或者获取更多的数据好处：如果不能访问web服务器和web服务器日志，javcrip标记是唯一的选择，通过这种方式可以轻松的在页面中安装这些标记，或者使用ASP供应商来生成报表；不用担心页面缓存的问题，只要javcript标记可以执行，分析工具就可以收集数据；收集数据更灵活，还可以在一些特定的页面上实现定制的标记；javacript使得数据服务和数据捕获相分离；如果使用第三方的cookie，跨越多个域来跟踪用户变得更容易。

数据挖掘概述

数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的决策支持新技术，是基于大规模数据库的决策支持系统的核心，它是从数据库中发现知识的核心技术。

数据挖掘能够对数据库中的数据进行分析，以获得对数据更加深入的了解。

数据挖掘技术经历了三个演变时期。

第一时期称为机器学习时期，在这时期人们将已知的并且已经成功解决的事例输入计算机，由计算机对输入的事例进行总结产生相应的规则，在把总结出来的这些规则应用于实践；第二时期称为神经网络技术时期，这一时期人们关注的重点主要是在知识工程领域，向计算机输入代码是知识工程的重要特征，然而，专家们在这方面取得的成果并不理想，因为它投资大、效果差。

第三时期称为KDD时期，即数据挖掘现阶段所处的时期。

它是在20世纪80年代神经网络理论和机器学习理论指导下进一步发展的成果。

当时的KDD全称为数据库知识发现。

它一般是指从样本数据中寻找有用信息或联系的全部方法，如今人们已经接受这个名称，并用KDD这个词来代替数据挖掘的全部过程。

这里我们需要指出的是数据挖掘只是整个KDD过程中的一个重要过程。

数据仓库技术的发展促进了数据挖掘的发展，因为数据仓库技术为数据挖掘提供了原动力。

但是，数据仓库并不是数据挖掘的唯一源泉，数据挖掘不但可以从数据库中提取有用的信息，而且还可以从其它许多源数据中挖掘有价值的信息。

数据挖掘(Data Mining，DM)，也称数据库中知识发现(knowlegde discovery in database，KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际数据中提取隐含在其中的、未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

现在与之相应的有很多术语，如数据分析、模式分析、数据考古等。

我们从数据挖掘的定义中可以看出它包含了有几层意义：所使用的样本数据一般要求是有代表性的、典型的、可靠的；在样本数据中发现的规律是我们需要的；在样本数据中发现的规律能够被我们理解、接受、运用。

数据挖掘过程从数据库中发现知识，简称KDD，是20世纪80年代末开始的，现在人们把KDD 过程可定义为从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可以理解的模式的高级处理过程[14]。

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中图分类号：ＴＰ１８１文献标识码：Ａ文章编号：１００９— ７９６１（２０１３）０５— ００２３— ０５
ＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＭｅｔｈｏｄｆｏｒＥｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅＢａｓｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＥｘｐｅｒｔｓ
基于Ｗｅｂ数据挖掘的多因素科技专家信息提取方法
朱全银，周培，尹永华，陈浮，刘金岭
（淮阴工学院计算机工程学院，江苏淮安２２３００３）摘要：由于网页信息呈现的多样性和复杂性，基于Ｗｅｂ数据挖掘的信息提取准确率不高。为了提高科技专家Ｗｅｂ信息挖掘的正确率，提出一种基于Ｗｅｂ数据挖掘的多因素科技专家信息提取方法，对于网页给定统一资源定位符（ＵＲＬ）先进行网页正文提取，综合特征词在网页正文中的位置及特征词与特征词之间的距离构成最短距离匹配方法，抽取科技专家姓名、性别、出生年月、出生地点、职称等信息。实验结果表明，该方法获得了９４．４３％的查全率和９２．３４％的准确率，较好地满足了应用需求。关键词：科技专家；网页正文提取；特征词；最短距离匹配
第２２卷第５期２０１３年ｌ０月
淮阴
工
学院
学
报
Ｖｏ１．ｏｆＨｕａｉｙｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
０ｃｔ．２０１３
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｂｙＷｅｂｍｉｎｉｎｇｉｓｎｏｔｈｉｇｈｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｍｕｈｉｏｒｆｍｉｔｙａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｗｅｂｐａｇｅｓ．ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｂｙＷｅｂｍｉｎｉｎｇｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇａｂａｓｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｆｅｘｐｅｒｔｓｉｎｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｙ，ａｇｎｏｖｅｌｍｕｌｔｉｖａｉａｒｔｅｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ
ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｅｘｔｒａｃｔｅｄｗｅｂｐａｙｂｙＵＲＬｉｆｒｓｔａｎｄｔｈｅｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｔｈｅｐｏｓｉ —
ｔｉｏｎｓｏｆｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｗｏｒｄｓｉｎｔｈｅｗｅｂｐａｇｅａｎｄｔｈｅｓｈｏｔｅｒｓｔ—ｗｏｒｄ —ｄｉｓｔａｎｃｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｅｔ、什ｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｉｎｃｌｕｄｅｄｔｈｅｎａｍｅ，ｓｅｘ，ｂｉｒｔｈ，ｈｏｍｅｐｌａｃｅ，ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌｔｉｔｌｅｏｆｅｘｐｅｌｓａｎｄｅｔｃ．Ｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅａｎｄｒｅｃａｌｌｒａｔｅｒｅａｃｈｅｄ９２．３４％ａｎｄ９４．４３％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｉｎｄｉ — ｃａｉｎｒｇｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｕｌｄｓａｔｉｓｆｙｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｘｐｅｔｓｒｉｎｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；Ｗｅｂｍｉｎｉｎｇ；ｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｗｏｒｄｓ；ｓｈｏｔｅｒｓｔｄｉｓｔａｎｃｅｍａｔｃｈｉｎｇ
ｉｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢａｓｅｄｏｎＷｅｂＭｉｎｉｎｇ
ＺＨＵＱｕａｎ—ｙｉｎ，ＺＨＯＵＰｅｉ，ＹＩＮＹｏｎｇ —ｈｕａ，ＣＨＥＮＦｕ，ＬＩＵＪｉｎ—ｌｉｎｇ（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＨｕａｉｙｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｉｈｎＪｉａｎｇｓｕ２２３００３，Ｃｈｉｎａ）