Web文本挖掘中数据预处理技术研究
Web数据挖掘技术
半结 构化的数据模型 ，可 以很容 易地将 Ｘ ＭＬ的文档 描述 与 关 系数据库 中的属性一一对应起 来 ， 实施精 确的查询与模 型 抽取 。 Ｘ ＭＬ是一种中介标示 语言 ， 可提供描述结构化资料 的格 式。ＸＭ Ｌ解决 了两个 Ｗｅ ｂ问题 ， Ｉｔ ｎｔ 即 ｎｅ ｅ 发展速度快而 接 ｒ 入速度慢 的问题 ， 以及可利用 的信息多 ， 难 以找 到 自己需 但 要 的信息 的问题。运用 Ｘ ＭＬ的扩展 功能不仅 能从 Ｗｅ ｂ服务 器下载大量的信息 。 还能大大减少网络业务量 。 ３ 具体实现 Ｉ ３
１ Ｗｅ ． ２ ｂ数据挖掘原理
器上的 日志信息 ， 也称 Ｗｅ 志挖掘。它通过分析 日 ｂ日 志记录
中的规律 。 以识别用户 的忠实度 、 可 喜好 、 满意度 ， 发现潜在 用户 。 强站 点的服务竞争力 。Ｗｅ 增 ｂ使用记录数据除 了服务 器的 日志记录外还包括代理服务器 日志 、浏览 器端 日志 、 注 册信息 、 用户会 话信 息 、 易信 息 、 ｏｋｅ中的信 息 、 交 Ｃｏｉ 用户查 询、 鼠标点击流等一切用户 与站点之间可能的交互记录 。
Ｗｅ ｂ内容挖掘 的对 象包括文本 、 图像 、 音频 、 视频 、 体等 多媒
各种类 型的数 据。其中聚类 是事先没有确定类别 ， 但要求把 相似度高 的文档归于相同的类 。 １． ．２ ３ Ｗｅ ｂ结构挖掘
Ｗｅ ｂ结构 挖掘是从 ｗＷｗ 的组织结构 和链接关 系中推
异质的 Ｗｅ 信息资源 ， ｂ 文档结构性差 ， 其数据多 为半 结构化
Ｓ ｉｎ ｅ＆ Ｔｅ ｈ ｏ ｙ Ｖｉ ｏ ｃｅ ｃ ｃ ｎ ￣ｇ ｓ ｎ ｉ
Ｉ 坛 Ｔ论
科 技 视 界
２１ 年 ８ ０１ 月第 ２ 期 ３
数据挖掘技术分析与研究
数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。
数据挖掘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。
对大量数据进行高速的分析和提取。
关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。
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。
其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。
（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。
（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。
社交媒体分析中的文本挖掘和情感分析方法研究
社交媒体分析中的文本挖掘和情感分析方法研究社交媒体是当今社会信息交流的重要平台，包含大量的文本数据。
这些文本数据中蕴含着丰富的信息和情感，对于了解用户的喜好、态度、需求以及市场趋势等方面具有重要意义。
然而，由于社交媒体文本的特殊性（如短语化、非标准化、含有大量噪音等），有效地挖掘和分析这些文本数据成为了一个具有挑战性的问题。
因此，在社交媒体分析中，文本挖掘和情感分析方法的研究变得至关重要。
文本挖掘是指从大规模文本数据中进行有意义的信息提取和知识发现的过程。
它包含文本预处理、特征提取、模型构建和评估等多个步骤。
首先，文本预处理是文本挖掘的关键步骤，包括文本清洗、分词、去除停用词等操作，以减少噪音和提高挖掘效果。
其次，特征提取是将文本转化为可用于机器学习方法的数值特征表示的步骤。
常用的特征提取方法有词袋模型、TF-IDF以及Word2Vec等。
最后，在模型构建和评估阶段，可以应用机器学习算法、深度学习算法和自然语言处理技术等，对文本数据进行分类、聚类和语义分析等任务。
情感分析是指通过分析文本中表达的情感，自动判断文本作者的情感倾向或情感状态。
情感分析可分为情感分类和情感极性两个任务。
情感分类任务是将文本分为积极、中性和消极等情感类别。
情感极性任务是通过判断文本的情感是正面、负面还是中性来刻画情感倾向。
在社交媒体分析中，情感分析的研究可以帮助企业了解产品或服务在用户中的口碑、用户态度以及用户对竞争对手的评价等，为决策提供重要支持。
在社交媒体分析中，文本挖掘和情感分析方法的研究面临许多挑战。
首先，社交媒体文本通常存在语言变体、非标准化表达和网络用语等特点，例如词法、句法和语义的多样性。
这就需要处理这些特殊性，构建适应社交媒体文本的挖掘和分析模型。
其次，社交媒体文本中包含大量的噪音和错误信息，如拼写错误、语法错误和口语化的表达。
这就需要在预处理阶段进行有效的噪音处理和信息纠正，以确保后续分析的准确性和可靠性。
Web数据挖掘研究与探讨
Web数据挖掘研究与探讨作者：刘树超， 李永臣， 武洪萍， LIU Shu-chao， LI Yong-chen， WU Hong-ping作者单位：刘树超,武洪萍,LIU Shu-chao,WU Hong-ping(山东信息职业技术学院,潍坊,261041)， 李永臣,LI Yong-chen(潍坊市社会保险事业管理中心,潍坊,261061)刊名：制造业自动化英文刊名：MANUFACTURING AUTOMATION年，卷(期)：2010,32(9)参考文献(12条)1.R.Kosala;H.Blockeel Web Mining Research:A SLINey,SIGKDD Expioration 20002.马保国.侯存军.王文丰.钱方正Web数据挖掘技术及应用 2006(6)3.Kleinberg J Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment 19984.张蓉Web挖掘技术研究 2006(15)5.刘晓鹏;邢长征基于Web文本数据挖掘的研究[期刊论文]-计算机与数字工程 2005(09)6.Web数据挖掘技术研究 2006(15)7.薛鸿民Web数据挖掘技术研究[期刊论文]-现代电子技术 2006(15)8.刘晓鹏.邢长征基于WEB文本数据挖掘的研究 2005(9)9.张蓉Web挖掘技术研究[期刊论文]-计算机工程 2006(15)10.Kleinberg J Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment 199811.马保国;侯存军;王文丰;钱方正Web数据挖掘技术及应用[期刊论文]-计算机与数字工程 2006(06)12.R.Kosala.H.Blockeel Web Mining Research:A SLINey,SIGKDD Expioration 2000本文链接：/Periodical_zzyzdh201009050.aspx。
文本挖掘 文本整理
文本挖掘文本整理
以下是文本挖掘的一般流程：
1. 数据收集：首先需要收集要分析的文本数据。
这些数据可以来自各种来源，如社交媒体、新闻文章、电子邮件、网页等。
2. 数据预处理：在进行文本挖掘之前，需要对文本数据进行预处理。
这包括清理和过滤数据，去除噪声和无效信息，将文本转换为可处理的格式（如向量或矩阵）等。
3. 特征提取：从文本数据中提取有意义的特征。
这些特征可以是词袋、TF-IDF 向量、情感分析得分等。
特征提取的目的是将文本表示为计算机可以理解和处理的形式。
4. 模型训练：使用提取的特征训练文本挖掘模型。
这可以是分类器、聚类算法、回归模型等。
模型训练的目的是根据文本特征预测或分类文本。
5. 模型评估：评估训练好的模型的性能。
这可以通过使用保留的测试数据集来计算准确性、召回率、F1 分数等指标。
6. 结果分析：对模型的结果进行分析和解释。
这可以包括了解文本数据中的模式、趋势、关系等，并将其用于决策支持。
7. 部署和监控：将训练好的模型部署到生产环境中，并持续监控其性能。
这可以帮助我们确保模型在实际应用中保持准确和有效。
文本挖掘可以应用于各种领域，如自然语言处理、信息检索、情感分析、舆情监测、客户关系管理等。
它可以帮助企业和组织更好地理解和利用文本数据，从而提高决策的准确性和效率。
需要注意的是，文本挖掘是一个复杂的领域，需要结合统计学、计算机科学和语言学等多学科的知识。
在进行文本挖掘时，需要选择合适的工具和技术，并根据具体问题和数据特点进行适当的调整和优化。
数据分析中的文本挖掘技术
数据分析中的文本挖掘技术在当前信息化时代，数据分析已经成为了各个领域中十分重要的一个环节。
而文本挖掘技术则是其中不可或缺的一部分。
文本挖掘是一种将非结构化或半结构化的文本转化为有用信息的技术，被广泛应用于商业、政府、医疗、社交等领域。
本文将从介绍文本挖掘技术的基本概念开始，逐步深入探讨在数据分析中如何应用文本挖掘技术，为读者提供一些有益的指导意见。
一、什么是文本挖掘文本挖掘是对文本进行自动化处理的一种技术。
文本挖掘可以帮助人们从大量文本中提取有用信息，如情感分析、主题分类、实体抽取、关键词提取等，对于大规模的数据处理非常有帮助。
这些信息之间可以形成一个完整、有层次的观点，从而帮助人们更好地理解文本和文本背后的信息。
二、文本挖掘技术流程文本挖掘技术的流程通常包括以下几个步骤：1.数据采集：获取需要分析的数据，可以是从互联网、社交网络、数据库或其他数据源中获得。
2.数据预处理：去除数据中的无关信息，如停用词、标点符号、数字等。
根据需求进行分词、词性标注、去重等处理。
3.特征提取：将文本数据转化为可量化表示形式的特征，通常是利用词频和文本属性来表示文本。
4.建模：选择合适的模型，如聚类、分类、回归等对提取的特征进行分析和建模。
5.模型评估：对建模结果进行评估，查看其预测准确性和性能。
6.结果可视化：对分析结果进行可视化呈现，使得结果更加清晰明了。
上述流程大大简化了数据分析中的文本挖掘过程，实际上还有很多细节问题要注意。
在实际应用中，数据量庞大，各种情况复杂，可能会出现缺失数据、噪声数据、数据之间相关度弱的情况，这些问题都需要科学合理的解决方案。
三、文本挖掘的应用1.情感分析情感分析是文本挖掘技术中重要的应用之一，可以通过对文本中语言的情感极性分析来辨别数据中蕴含的情感倾向。
基于这些情感指标，可以通过机器学习等统计模型来预测客户满意度，以及产品或服务的反馈效果。
这种方法常用于社交媒体数据分析，如推特上的产品或品牌讨论，从而对话题或品牌关注度进行分析。
Web文本挖掘中模糊聚类的有效性评价
applying validity evaluation function into evaluation of web text mining. The experiments show that FKCM can effectively improve the
precision of web text clustering; the method is feasible in web documents mining. The result of emulation examinations indicates that the
1 web 文本预处理
web 文本分类首先需对文本信息进行建模（预处理），
文本中存在很多非结构化信息，意义的特征项（如词条）来
代表文本。在 web 文本挖掘时只修对这些特征项进行处
理，从而实现对非结构化文本的处理，这是一个非结构化
向结构化转化的处理步骤。
1.1 web 文本建模 在信息处理领域，文本的表示通
method has certain feasibility and accuracy.
关键词： 模糊聚类；Web 文本zy cluster；Web text mining；similarity measure function；validity evaluation function
Value Engineering
· 207 ·
Web 文本挖掘中模糊聚类的有效性评价研究
Research on Fuzzy Clustering Validity in Web Text Mining
罗琪 LUO Qi
（渭南师范学院数学与信息科学学院网络技术研究所，渭南 714000） （Weinan Normal University College of Mathematics and Information Science Network
文本挖掘技术的使用教程与技巧
文本挖掘技术的使用教程与技巧文本挖掘技术是一种通过自动化方法从海量文本数据中提取有用信息的技术。
它在各个领域中都有着广泛的应用，例如信息检索、情感分析、文本分类等。
本文将介绍文本挖掘技术的使用教程与技巧，帮助读者快速了解并应用这一技术。
一、文本挖掘技术的概述文本挖掘技术是通过将自然语言处理、机器学习和统计学等方法结合，从海量文本数据中自动发现模式、识别主题、提取关键字、分析情感等信息的技术。
它可以帮助人们从大量文本中获取有价值的信息，辅助决策和预测。
二、文本挖掘技术的基本步骤1. 文本预处理：对原始文本进行处理，包括分词、去停用词、词性标注、去除噪音等。
这一步是文本挖掘的关键，直接影响后续步骤的效果。
2. 特征提取：将文本转化为特征向量表示，常用的方法包括词袋模型、TF-IDF、词向量等。
选择适当的特征表示方法可以提高文本挖掘的准确率。
3. 模型构建：根据具体任务的需求选择合适的算法模型，例如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、深度学习模型等。
不同的任务可能需要不同的模型，需要根据实际情况进行选择。
4. 模型训练与评估：使用标注好的数据进行模型训练，并使用评估指标（如准确率、召回率、F1值等）评估模型性能。
5. 结果解释与可视化：对挖掘结果进行解释和分析，并采用可视化技术将结果呈现给用户，提升可理解性和可视性。
三、文本挖掘技术的常见任务与应用1. 信息检索：通过文本挖掘技术，可以建立强大的搜索引擎，实现高效快速地从海量文本中检索出相关信息。
搜索引擎可以应用于网页搜索、文档检索等场景。
2. 文本分类：将文本按照一定的类别划分，常用于情感分析、主题分类等。
通过文本分类，可以自动将文本归类，提高信息处理的效率和精确度。
3. 情感分析：分析文本中蕴含的情感倾向，帮助企业了解用户的情感态度。
在社交媒体分析、舆情监测等领域，情感分析具有重要的应用价值。
4. 关键词提取：从文本中提取关键词或关键短语，帮助用户快速理解文本主题。