Web挖掘
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浅析Web内容挖掘技术
◎艺 科 论 坛 ◎
浅 析 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 技 术
崔 敏
（ 东 营 职业 学 院 教 师 教 育 学 院 ， 山东 东 营 ２ ５ ７ ０ ９ １ ）
摘 要： 随着因特 网的飞速发展 ， 各种信息可以以非常低的成 本在 网络 上获得 ， 这样 因特 网的迅 速 发 展 对 万维 网信 息 的查 找 与 发 现提 出 了巨大的挑 战 。对 于大 多数 用户提 出的与主题 或领 域相 关 的查询 需求 ， 传统 的通 用搜 索 引 擎往 往 不 能提 供令 人 满 意 该 词 汇 现的位 置和 卜 下 文环境 、属忡 ｔ Ｊ ‘ 以是 布尔 型 ， 根据 词 汇是 否 在 文档 中出 现而 定 ， 也口 ｒ 以有 频 度 ， 即 该词 汇在 文档 中 的出现 频 率 。这种 方 法 可 以扩 展 为选 择 终 结符 、 标点 符号 、 不常用 词 汇的 属性 作 为 考察 集 合 。词 汇袋 方 法 的 一 个 弊端 是 自由文 本 中的数 据 丰 富 ， 词 汇 量 非常 大 ， 处理 起 来很 困难 ， 为解 决这个 问题 人们 做 ｒ 相应 的研 究 ， 采取 了 不 同技 术 ， 如信 息增 益， 交叉 熵 、 差异 比等 ， 其 目的都是 为 了减少 属性 。另 外 ， …・ 个 比较 有意 义 的方法 是潜在 语 义索 引 （ Ｌ ａ ｔ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｅ ｍ ａ ｎ ｔ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｉ ｎ ｇ ） ， 它 通过 分析 不 同文档 中相 同主题 的共 享词 汇 ， 找 到他们 共 同 的根 ， 用 这个 公共的根代替所有词汇 ， 以此来减少维空问。例如： “ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｎ ｇ ” 、 “ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ” 、 “ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ｅ ｒ ” 、 “ ｉ ｆｏ ｎ ｒ ｍ ｅ ｄ ” 可 以用 他 们 的根 “ ｉ ｎ ｒ ｆ Ｉ ｌ ” 来 表示 ， 这样可以减少屙ｌ 生集合的规模。其他的属性表示法还有词 汇在 文档 中的 出现位 置 、 层 次关 系 、 使 用短语 、 使用 术 语 、 命 名 实体 等， 目前还 没有研 究 表明一 种表 示法 明显 优于 另一种 。 ４ 用 资 源查 找 （ Ｉ ｆｏ ｎ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ １ ） 的观 点 挖 掘 半 结 构 化
浅 析 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 技 术
崔 敏
（ 东 营 职业 学 院 教 师 教 育 学 院 ， 山东 东 营 ２ ５ ７ ０ ９ １ ）
摘 要： 随着因特 网的飞速发展 ， 各种信息可以以非常低的成 本在 网络 上获得 ， 这样 因特 网的迅 速 发 展 对 万维 网信 息 的查 找 与 发 现提 出 了巨大的挑 战 。对 于大 多数 用户提 出的与主题 或领 域相 关 的查询 需求 ， 传统 的通 用搜 索 引 擎往 往 不 能提 供令 人 满 意 该 词 汇 现的位 置和 卜 下 文环境 、属忡 ｔ Ｊ ‘ 以是 布尔 型 ， 根据 词 汇是 否 在 文档 中出 现而 定 ， 也口 ｒ 以有 频 度 ， 即 该词 汇在 文档 中 的出现 频 率 。这种 方 法 可 以扩 展 为选 择 终 结符 、 标点 符号 、 不常用 词 汇的 属性 作 为 考察 集 合 。词 汇袋 方 法 的 一 个 弊端 是 自由文 本 中的数 据 丰 富 ， 词 汇 量 非常 大 ， 处理 起 来很 困难 ， 为解 决这个 问题 人们 做 ｒ 相应 的研 究 ， 采取 了 不 同技 术 ， 如信 息增 益， 交叉 熵 、 差异 比等 ， 其 目的都是 为 了减少 属性 。另 外 ， …・ 个 比较 有意 义 的方法 是潜在 语 义索 引 （ Ｌ ａ ｔ ｅ ｎ ｔ Ｓ ｅ ｍ ａ ｎ ｔ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｉ ｎ ｇ ） ， 它 通过 分析 不 同文档 中相 同主题 的共 享词 汇 ， 找 到他们 共 同 的根 ， 用 这个 公共的根代替所有词汇 ， 以此来减少维空问。例如： “ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ｉ ｎ ｇ ” 、 “ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ” 、 “ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ｅ ｒ ” 、 “ ｉ ｆｏ ｎ ｒ ｍ ｅ ｄ ” 可 以用 他 们 的根 “ ｉ ｎ ｒ ｆ Ｉ ｌ ” 来 表示 ， 这样可以减少屙ｌ 生集合的规模。其他的属性表示法还有词 汇在 文档 中的 出现位 置 、 层 次关 系 、 使 用短语 、 使用 术 语 、 命 名 实体 等， 目前还 没有研 究 表明一 种表 示法 明显 优于 另一种 。 ４ 用 资 源查 找 （ Ｉ ｆｏ ｎ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ １ ） 的观 点 挖 掘 半 结 构 化
Web数据挖掘技术及应用
２ ２异 构数 据库环 境 ．
２ Ｗｅ ｂ数 据 的特 点
Ｗｅ 术 做 为 ｌ｜Ｉ＂飞速 发 展 的 产 物 ， 信 ｂ技 ｉＲ ｒ＇ ｔ ｌｌ 对 息 在社 会 中 的传播 起 刘 Ｊ很重要 的 作Ｊ ． 佰于各 ｆ分 ］ Ｗ 点上 的数 据 ｆ ｊ １ 的特 点＿Ｉ。 的可 以 ｂ站 １ ’ ［身 ２．ｔ
Ｗｅ 数据挖掘 ｂ
Ｔ３ １ Ｐ １
三类 ， 自有其 相关技术 ， 各 随着 Ｉｔ ｅ 的发展 ， ｂ 据挖掘有着越来越广 泛的应用 。 ｎｍｔ ｅ Ｗｅ 数 关键词 分类 相关技术
中 图分 类 号
Ｔｈｅ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎｄ Ａｐｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｔ ｉ Ｉ ｌｃ ｔｏ ｆＷ ｂ Ｄａ ａ Ｍ ｎｉｇ ｌ
Ｗｉ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｅ ｔｏ ｎｅ ｔ ｔ ｔ ｅ ｅｏ ｍ ｎ ｆｌ ｔｍｅ ，Ｗｅ ａａｍ ｎ ｎ ｉ ｅ ｕ ｅ ｒ ｎ ｒ ｎ ｄｆ ｒｎ ｅｄ ． ｈｈ ｂ ｄ ｔ ｉｇ ｗｌ ｂ ｓ ｄ ｍｏ ａ ｄ ｍｏ ｉ ｉ ｅ ｔ ｌｓ ｉ ｌ ｅ ｅ ｅ ｆ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ Ｗｅ ａａ ｍ ｎｎ ，ｋｎ ，ｃ ｒ ｌｔ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇ ｙ ｗｏ ｄ ｂ ｄ ｔ ｉ ｇ ｉｄ ｏｒ ａ ｖ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｅ ｉ
维普资讯
２ ０
汁算 机 与 数 字 工 程
第 ３ 卷 ４
Ｗｅ 据 挖 掘 技 术 及 应 用 ｂ数
马保国 侯存 军 王文丰 钱 方正
武汉 ４０ ７ ） ３００ （ 武汉理工大学硅酸盐材料工程教育部重 点实验室
摘
要
Ｗｅ 数据挖掘是数据挖掘技术在 Ｗｅ ｂ ｂ信息集合上 的应 用 ， ｂ数据 具有本身的特点 ， ｂ数据 挖掘可 以分 为 Ｗｅ Ｗｅ
２ Ｗｅ ｂ数 据 的特 点
Ｗｅ 术 做 为 ｌ｜Ｉ＂飞速 发 展 的 产 物 ， 信 ｂ技 ｉＲ ｒ＇ ｔ ｌｌ 对 息 在社 会 中 的传播 起 刘 Ｊ很重要 的 作Ｊ ． 佰于各 ｆ分 ］ Ｗ 点上 的数 据 ｆ ｊ １ 的特 点＿Ｉ。 的可 以 ｂ站 １ ’ ［身 ２．ｔ
Ｗｅ 数据挖掘 ｂ
Ｔ３ １ Ｐ １
三类 ， 自有其 相关技术 ， 各 随着 Ｉｔ ｅ 的发展 ， ｂ 据挖掘有着越来越广 泛的应用 。 ｎｍｔ ｅ Ｗｅ 数 关键词 分类 相关技术
中 图分 类 号
Ｔｈｅ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎｄ Ａｐｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｔ ｉ Ｉ ｌｃ ｔｏ ｆＷ ｂ Ｄａ ａ Ｍ ｎｉｇ ｌ
Ｗｉ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｅ ｔｏ ｎｅ ｔ ｔ ｔ ｅ ｅｏ ｍ ｎ ｆｌ ｔｍｅ ，Ｗｅ ａａｍ ｎ ｎ ｉ ｅ ｕ ｅ ｒ ｎ ｒ ｎ ｄｆ ｒｎ ｅｄ ． ｈｈ ｂ ｄ ｔ ｉｇ ｗｌ ｂ ｓ ｄ ｍｏ ａ ｄ ｍｏ ｉ ｉ ｅ ｔ ｌｓ ｉ ｌ ｅ ｅ ｅ ｆ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ Ｗｅ ａａ ｍ ｎｎ ，ｋｎ ，ｃ ｒ ｌｔ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇ ｙ ｗｏ ｄ ｂ ｄ ｔ ｉ ｇ ｉｄ ｏｒ ａ ｖ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ｅ ｉ
维普资讯
２ ０
汁算 机 与 数 字 工 程
第 ３ 卷 ４
Ｗｅ 据 挖 掘 技 术 及 应 用 ｂ数
马保国 侯存 军 王文丰 钱 方正
武汉 ４０ ７ ） ３００ （ 武汉理工大学硅酸盐材料工程教育部重 点实验室
摘
要
Ｗｅ 数据挖掘是数据挖掘技术在 Ｗｅ ｂ ｂ信息集合上 的应 用 ， ｂ数据 具有本身的特点 ， ｂ数据 挖掘可 以分 为 Ｗｅ Ｗｅ
Web数据挖掘技术及应用
息， 是数 据挖 掘技 术 在 Ｗｅ 境 下 的应 用 。它 是 一 ｂ环
项综合技术 ， 涉及网络技术 、 算机语言学 、 计 信息统
计 学 、 据挖 掘 等学科 。 为 电子 商务 的 主要 应用 技 数 作 供 强有 力 的支持 和可 靠 的保 证 。
２ Ｗｅ ｂ数 据挖 掘 的分 类
０ 引 言
ｗｅ 据挖 掘 ， 从 大量潜 在 的 Ｗｅ ｂ数 是 ｂ文档 和相
电子 商务 的快 速 推进 ， 各 企 业 产生 了 巨量 的 使
关数 据 中发 现 、 取人 们感兴 趣 的 、 提 有用 的规律 或 信
业务数据。 在这些数据 中隐藏着许多重要信息 ， 如何
能将这 些信 息从 数据 库 中抽 取 出来 ，供 企业 决策 者 分析参 考 ，以便科 学合 理 地制 订 和调 整营销 策 略， 为
＆ Ｔ ｃ ｏｏ ｓｕ Ｊ ｎ ｘ ｎ ｈ ｎ ３ ０ ５ ｅｈ ｌｇ Ｍｕｅ ｍ， ｉ ｇ ｉ ｃ ａ ｇ ０ ２ ） ｎ ｙ ａ Ｎａ ３
摘
要 ： ｂ数据 挖 掘技 术 在 电子 商务 中的应 用越 来越 广 泛 ， 已成 为 现代 电子 商 务企 业获 取 市 场信 息 Ｗｅ
极为 重要 的工具 。本文 简 要介 绍 了 Ｗｅ ｂ数据 挖掘 的定 义等 相关 内容 ， 并对 Ｗｅ ｂ数据 挖掘 技 术在 电子 商务领
可分为 Ｗｅ 文本挖掘和 Ｗｅ 多媒体挖掘 ，分别对 ｂ ｂ
３ 查询数据 ． ５
应 Ｗｅ 站点上的文本信息和多媒体信息。 ｂ ２ ｂ ．Ｗｅ 结构挖掘 ２
是挖掘 Ｗｅ 潜在的链接结构模式 ， ｂ 可以总结网 站 和 网 页 的结 构 ， 现 网 页之 间 的联 系 ， 对 Ｗｅ 发 是 ｂ
基于Web的数据挖掘及其应用
基于Web的数据挖掘及其应用摘要：web数据挖掘，就是利用数据挖掘技术自动地从网络文档以及服务中发现和抽取信息的过程。
本文笔者首先对web数据挖掘的涵义、产生原因、特点以及其特殊的要求做了具体的介绍，然后以其在网络教育和电子商务中的应用重点阐述web数据挖掘的应用价值。
关键词：web数据挖掘；信息；网络教育；电子商务中图分类号：tp274 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）19-0000-021 引言数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机数数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
包括存储和处理数据，选择处理大数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
随着信息技术的飞速发展，网络信息搜集的需求与收集结果低效性的矛盾迫切需要对网络资源的整序与检索。
所以传统数据挖掘掘技术不断完善和应用。
web挖掘就是时代发展的典型产物。
web数据挖掘采用数据挖掘等信息处理技术，从web信息资源及web使用记录中发掘对特定用户感兴趣的、有用的信息或知识的过程，其结果可以为用户决策所使用。
这里所讲的web信息，从广义上讲，包括web文本，web图片，web动画（如flash广告，视频信息）等。
换言之，基于web数据挖掘，就是利用数据挖掘技术自动地从网络文档以及服务中发现和抽取信息的过程。
有学者认为其是在大量已知数据样本的基础上得到数据对象间的内在特性，并以此为依据在web中进行有目的的信息提取过程。
同时，也有学者将网络环境下的数据挖掘归入网络信息检索与网络信息内容的开发等等。
总之，基于web的数据挖掘（web mining）正是从万维网（world wide web）上获取原始数据而从中挖掘出隐含其中且潜在可用的知识最终应用于商业运作以满足管理者的需要。
Web数据挖掘技术综述
擎加入索引的速度增 长； ２ 搜索结果的不准确性 ： （） 由于各搜
索 引 擎使 用 的信 息 搜 集 算 法 并 不 是 完 全 的 匹 配 算 法 从 而 使
得在给用户提供了有用信息的同时夹杂 了大 量的无用信息 ； （） ３ 不能提供多媒 体搜索服 务 。如何快 速 、 确地获得 有 准
价 值 的 网络 信 息 ， 何 理解 已有 的 历 史 数 据 并 用 于 预 测 未 来 如 的行为， 如何 从 这 些 海 量 数 据 中 发 现 知 识 ， 何 给 用 户 提 供 如 个性 化 的服 务 以 及 从 网上 产 生 新 的 知 识 是 网 络 用 户 的 新 要 求 。Ｗｅ 据 挖 掘技 术 在 某 种 程 度上 解 决 以上 问题 。 ｂ数
Ｖｏ ． Ｎｏ ２ １ ８． ．
Ｊｎ ２０ ｕ ．，０ ８
文 章 编 号 ：６ １ ４４ （０ ８ ０ ０５ —０ １７ — ６４ ２０ ）２— ０ ５ ３
Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 技 术 综 述
李 娟 ， 董 军
（ ． 陵科技 学院 １金 信 息技 术 学院 ， 苏 南京 江 ２００ ； １０ １ ２０９ ） １０ ４ ２ ．南京理 工大 学 计 算机科 学与技 术 学院 ， 苏 南京 江
摘
要 ： 于 大型 数 据 库 的 不 断 涌现 和数 据 挖 掘 的 应 运 而 生 ， 述 了 Ｗｅ 基 综 ｂ数 据 挖 掘 的基 本 概 念 ， 并提 出一 种 基 于 Ｗｅ ｂ
服 务 的数 据 挖掘 体 系 。 关键 词 ： ｂ 据 挖 掘 ； 据 挖 掘 ； ｂ服 务 Ｗｅ 数 数 Ｗｅ 中 图分 类 号 ：Ｐ １ ．３ Ｔ ３ １ １ 文 献 标 识 码 ： Ａ
在 这 被 称 之 为信 息 爆 炸 的 时 代 ， 息 过 量 几 乎 成 为 人 人 信 需要 面对 的 问题 。如 何 才 能 不被 信 息 的 汪 洋 大 海 所 淹 没 ， 从
Web数据挖掘技术综述
【 关键 词 】Ｗ Ｅ Ｂ数 据 技 术应 用
中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ １ １文献标识码：Ｂ 文章编号：１ ０ ０ ９ － ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ ５ ． ３ ２ ． ０ ２
一
、
Ｗｅ ｂ数据挖掘的难点
下特点：
ｗｅ ｂ上有海量的数据信息 ，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现 今数据库技术 的研究热点。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 ，是数据挖掘技术的最重要 的 应用 。相对 于 Ｗｅ ｂ的数据而
因为如果所需 的数据不能很有效地得到，对这些数据进行分析 、 集成 、
处理就无从谈起。．
（ 二 ）半结构化 的数据结构
搬用于数据库的数据挖掘技术。
ｌ 、Ｗｅ ｂ 挖掘技术 的分类
一
Ｗｅ ｂ上的数据与传统 的数据库 中的数据不同 ， 传统的数据库都有一 定 的数据模型 ，可以根据模型来具体描述特定的数据。而 Ｗｅ ｂ 上 的数据 非常复杂 ，没有特定 的模型描述 ，每一站点的数据都各 自 独立设计 ，并
ｗｅ ｂ 内容挖掘有两种策略 ： 直接挖掘文件的 内容，或在其他工具搜 索的基础上进行改进 。采取第 １种策 略的有锁定网络的查询语言 Ｗｅ ｂ Ｌ ｏ ｇ 、Ｗ ｅ ｂ Ｓ ｈ ｏ ｙ 等 ；采 取第 ２种策略的方法 主 要是对查找引擎的查询结果进行进一步的处理 ，
１ 、庞大性。由于 ｗｅ ｂ的开放性 ，使得 ｗｅ ｂ 上的信息与 臼俱增 ，呈
爆炸性增长。网上的网页数量达到 ｌ ０亿 ，而且正在以每月近千万的速度 增长。
２ 、 动态性 。 ｗｅ ｂ 不仅以极快的速度增长 ， 而且其信息还在不断地发 生更新。新 闻、 公 司广告、股票市场 、Ｗｅ ｂ服务中心等都在不断地更新
中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ １ １文献标识码：Ｂ 文章编号：１ ０ ０ ９ － ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） １ ５ ． ３ ２ ． ０ ２
一
、
Ｗｅ ｂ数据挖掘的难点
下特点：
ｗｅ ｂ上有海量的数据信息 ，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现 今数据库技术 的研究热点。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 ，是数据挖掘技术的最重要 的 应用 。相对 于 Ｗｅ ｂ的数据而
因为如果所需 的数据不能很有效地得到，对这些数据进行分析 、 集成 、
处理就无从谈起。．
（ 二 ）半结构化 的数据结构
搬用于数据库的数据挖掘技术。
ｌ 、Ｗｅ ｂ 挖掘技术 的分类
一
Ｗｅ ｂ上的数据与传统 的数据库 中的数据不同 ， 传统的数据库都有一 定 的数据模型 ，可以根据模型来具体描述特定的数据。而 Ｗｅ ｂ 上 的数据 非常复杂 ，没有特定 的模型描述 ，每一站点的数据都各 自 独立设计 ，并
ｗｅ ｂ 内容挖掘有两种策略 ： 直接挖掘文件的 内容，或在其他工具搜 索的基础上进行改进 。采取第 １种策 略的有锁定网络的查询语言 Ｗｅ ｂ Ｌ ｏ ｇ 、Ｗ ｅ ｂ Ｓ ｈ ｏ ｙ 等 ；采 取第 ２种策略的方法 主 要是对查找引擎的查询结果进行进一步的处理 ，
１ 、庞大性。由于 ｗｅ ｂ的开放性 ，使得 ｗｅ ｂ 上的信息与 臼俱增 ，呈
爆炸性增长。网上的网页数量达到 ｌ ０亿 ，而且正在以每月近千万的速度 增长。
２ 、 动态性 。 ｗｅ ｂ 不仅以极快的速度增长 ， 而且其信息还在不断地发 生更新。新 闻、 公 司广告、股票市场 、Ｗｅ ｂ服务中心等都在不断地更新
Web数据结构挖掘分析与研究
引 擎 信息 检索 的质 量 。 用 Ｄ 表 示 Ｃａ ｌｒ 第 ｉ 下 载 数 据 集 ， 包 含 了 ｊ 页 面 ： ； ｒｗ ｅ 的 次 它 个 Ｄ ｄ ｄ …ｄ｝ 和 ｊ 产ｆ 。ｉ ． ， 分别 代 表 下 载 次 数 和 每 一 次 下载 的 页 面 数 ， Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 （ ｂｄ ｔ ｍｉｉｇ 是 从 大 量 的 Ｗｅ Ｗｅ ａａ ｎｎ ） ｂ文 档 集 合 中 ， 。 ． 次 个 Ｒ Ｐ 表示 第 ｉ 的 所 有 页 面 的 Ｐ 次 Ｒ 通 过 对 各 种 网页 、 据 库 、 ｅ 数 Ｗ ｂ链 接结 构 、 户 信 息 等 分 析 ， 发 现 其 Ｐ 表 示 第 ｉ 的 第 ｉ 页 面 的 ｐ 值 ，。 用 去 则 ｉ｛ｉ ＇ 胁 Ｐ， 一个 Ｕ Ｌ的 Ａ Ｒ Ｒ值为 Ａ Ｐ ｓ ｅｆ ） 中 Ｐ Ｒ＝ Ｒｘｉ ｏ（ ， ｚ Ｄ其 Ｒ 中蕴 藏 的 、 知 的 、 潜 在 应 用 价 值 的 、 平 凡 模 型 （ａｔｒ ） 按 照 处 值 ， Ｐ：ｐｌ …， ｝ 未 有 非 Ｐｔｎ 。 ｅ ＲＬ的 Ｐ ｇＲ ｎ ａｅ ａｋ值 ， ｚｏ（） Ｗｅ ｓ ｅｆ 是 ｉ Ｄ ｂ文 档 集 页 面 的 总 量 。 终 得 到 最 理 对 象 的 不 同 ，将 Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 分 为 Ｗｅ 内容 挖 掘 （ ｂＣ ｎｅ ｔ 是 Ｕ ｂ Ｗｅ ｏ ｔｎ 个 页面 的 Ｐ 修 正值 Ｐ Ｒ Ｒ ＭｉｉｇＷ ｅＣ 和 Ｗｅ ｎｎ ， ｂ Ｍ） ｂ结 构挖 掘 （ ｂＳｒｃｕｅＭｉｉｇ ＷｅＳ 。其 Ｗｅ ｔ ｔｒ ｎｎ ， ｂ Ｍ） ｕ 中 Ｗｅ ｂ结 构 挖 掘 是 从 Ｗｅ ｂ结 构 和 链 接 关 系 中 ． 现所 需 要 的 信 息 。 发 斯 Ｐ
更 加 提 高 了 ｗｅ 索 的精 确 度 。 ｂ检
电子商务中的Web数据挖掘
把具有一定支持度和信任度的相关联的 爱好等 。 用户交易数据主要是用户的历史购买信 息 ． 如商品代码、 如超市 中货架摆布一样 ， 物品放 在一起有助于销售 。网站管理 员也可以按照大多数访 问者 的浏览模式对 网站进行组织 ．按其所访 问内容来裁 剪用户与 Ｗｅ ｂ 二 ，挖掘过程
Ｗｅ 数据挖掘遵循传统数据挖掘的研 究思路 ．挖掘过程分三 信息空间的交互 ，尽量 为访问者的浏览提供方便 。网站如果能够 ｂ 让 客户轻 易地访 问到想访问的页面 ．就能给 客户 留下好的印象 ． 个 步 骤 ：数 据预 处 理 、模 式 发 现 和模 式 分 析 。
的东 西也 无异 于 大海 捞 针 。Ｗ ｅ 数 据 挖掘 是 解 决 这 些 问题 的 重 要 进 行 分 析 ．先 将 数据 导 入 多 维数 据 立 方体 中 ．再 利 用 Ｏ Ａ ｂ Ｌ Ｐ工具
途径 之 一 。
一
进 行分 析 并 提 供 可 视 化 的 结 果 输 出 。
、
Ｗｅ 数据挖掘的数据源 ｂ
户的访问日志信息 。用户每访问一个页面 ．服务器 日志中就会增
加一条记录 。不同服务器产品 日志格式不同 ．但通常包括访问者 定 分 类 的 关键 属 性 及 相 互 关 系 这 样就 可 以对 一 个 新 的访 问者 进 的 Ｉ 地址 、访问时间 访问方式、访 问的页面 、协议、错误代 行分类 ， Ｐ 然后根据分类判断新客户的属性 ．决定是否把这个新客 ｌ 就可 以向这个客户展示 码及传输的字节数等信息 。通过 Ｅ志文件得到查询数据 ，是电子 户作为 Ｅ标客户来对待 。若 为目标客户 ． ｌ 商务网站在服务器上产 生的一种典型数据 ． 是在线客户查询需要 的信息 时生成的。
的 问题 提 供 了有 效途 径 。 本 文 分析 了 Ｗ ｂ 据 挖 掘 及 其 电 子 商 务在 电子 商 务 中 的应 用。 ｅ数