Web的数据挖掘
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
Web数据挖掘在电子商务中的应用研究
1.Web 数据挖掘简介
当今Web 上存在着大量的数据， 获取有用信息成为人们关注的 焦点。 但Web 是无结构的、 动态的， 页面极其复杂。 Web 这样就使得人 们从成千上万的 Web 站点中找到有用的数据变得比较困难。 于是， 人 们就越来越关注如何开发和利用 Web 上的数据资源。 Web 数据挖掘就是解决上述问题的一个途径。当数据挖掘技术
的市场策略。
3.2 提供优质个性化服务:对客户来说， 传统客户与销售商之问的 空间距离在电子商务中己经不存在了。在网上， 每一个销售商对于客 户来说都是一样的， 那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的 时间， 对销售商来说将是一个挑战。 为了达到这一目的， 就应该了解客 户的浏览行为， 知道客户的兴趣及需求所在， 动态地调整 Web 页面， 以满足客户的需要。通过对客户访问信息的挖掘， 就能知道客户的浏 览行为， 从而了解客户的兴趣及需求。
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。
浅谈Web数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术是从 大量 的、不完全 ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ）以 及 Ｗｅ ｂ 用 法 挖 掘 的 、有 噪声 的 、模糊 的、随机的数 据 中 （ Ｗｅ ｂ ｕ ｓ ａ ｇ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 。 提 取 出未 知但又存在 的有价值 的信息 。 那么又如何 在这样 的数据 中寻找规律 并 且快捷 的得 到这些有 价值 的信息就成 为 了 焦 点 话 题 。Ｗｅ ｂ作 为 一 个 巨 大 的、
ｌ ｅ ｖ ｅ ｒ 和 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌ ｅ搜 索 引 擎 数据 形式。因此具有多样复杂性 的特点。 权 重 。 比如 Ｃ
的应 用 ，主要 表现 在对 网络服 务
性能上的提 高，以及给 电子商务
企 业等 带来 的影 响和其 他领 域 的
应用 。
２ Ｗ ｅ ｂ 数据挖掘的分类
【 关键 词 】数据挖掘 Ｗ ｅ ｂ 技术 应用 Ｗ ｅ ｂ 挖掘
由此 可 见 Ｗｅ ｂ数 据 量很 大 ， 并且
务的数据资源 以外 ，还存在很多 Ｗｅ ｂ数 类型复杂 。对 数据源 处理 方法 不同可 以 ｂ使 用记 录 挖 掘 分 成两 类 ：第 一 据 是 隐藏性 的 ，例如 由用户提 问动态产 将 Ｗｅ 生的结果 ，或者数据 库管理 系统 中的数 类是将记录 中的数据 统计到传统 关系表
２ ． １ 内容 挖 掘
２ ． ３使 用 记 录挖 掘
Ｗｅ ｂ使用记录挖掘在 电子商务领 域 是很重要 的，可 以通过挖掘 Ｗｅ ｂ日志记 录 ，对用户访 问 Ｗｅ ｂ页面的记录 中分析
Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 就 是 从 Ｗｅ ｂ数 据 或 规律 ，这样 就可 以获取到用 户的喜好 、
据 以及私 人数据 ，就 无法进行 索引 。综 中 ，使用数据 挖掘算法对 其进行分 析挖
数据挖掘在Web中的应用研究
数据挖掘在Web中的应用研究摘要：web中的数据挖掘技术是一种新型的技术，web自身的特点，决定了web数据挖掘技术具有更多的特点，而且应用也非常广泛，不仅能够提取页面的信息，进行站点设计分析，而且在电子商务方面也具有非常广阔的应用前景。
本文对数据挖掘技术在web中的应用进行分析。
关键词：数据挖掘技术；web应用；网络技术中图分类号：tp352 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）18-0000-02随着网络技术的快速发展，网络上数据资源的越来越丰富，人们迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，进而促生了数据挖掘（data mining，dm）和知识发现（knowledge discovery，kd）领域。
信息技术的发展，对web应用提出更高了要求，为了能够满足人们对信息获取的要求，研究基于web的数据挖掘技术，以便人们能够更加智能、更加自动地抽取数据以及信息中的知识。
1 数据挖掘技术相关概述1.1 基本概念数据挖掘技术主要是指寻找隐藏在大量数据中有价值的信息，从中寻找其规律，揭示出隐含的、具有潜在价值的知识，从而为决策支持提供有力依据的过程。
数据挖掘的目标主要包括特征、趋势以及相关性等多个方面的信息。
随着网络应用的普及，网络中信息量迅速增加，传统的知识发现（kdd：knowledge discovery indatabases）技术和方法已经不能满足人们从web中获取信息的需要，基于网络技术提供对各类数据的深层次实时分析，提供决策支持服务，就使得基于web的数据挖掘技术应运而生，这种技术将传统的数据挖掘和web应用技术相互结合起来，实现高度自动化的分析和归纳性的推理。
图1为web数据挖掘原理流程：2.3 在购物网站的应用web数据技术采用web-dms系统可以构建一个基于web 的挖掘的购物网站和交易环境，还能够充分利用站点上积累的信息，从而更好地服务于企业和客户。
在购物网站中采用web 数据挖掘技术不仅能够通过了解购物者的行为习惯，选择提供最佳的服务方式、消费习惯，还能够分析购物者的个人爱好[3]，从而提供更加贴切的商品推介。
基于web日志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
基于 ｗ ｂ日 ｅ 志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
李 孟 （ 北 工程 大 学信 息 与 电 气 工程 学院 ， 北 邯 郸 ０ ６０ ） 河 河 ５ ０ ０
摘 要 ： 电子 商务平 台运营过程 中， 在 形成 了海量 ｗｅ ｂ日志信 息， 如何运 用数据挖掘技术挖掘有价值的信息用于电子 商务 平台的优 化 对 商 家 来说 非 常 重要 ， 里将 进 行 研 究 Ｏ 这 ｆ 关键 词 ： 子 商务 ； 据 挖 掘 ； ｂ 日志 电 数 ｗｅ １ 电子商务及 电子商务网站 电子商务 就是在 网上开展 的商务活动 ， 它作为一种新兴 的 经济形式随着 网络 的普及而得 以迅速发展 。电子商务网站则是 电子商务进行网上交易活动的重要载体 ， 电子商务 网站按交易 模式可 以分为 Ｂ Ｃ，２ ， ２ ２ Ｂ Ｂ Ｃ Ｃ及 Ｂ Ｇ等几种类别 ， ２ 而无论哪种 类别的电子商务 网站 ，在网上运营过程 中都会 形成 大量 的 ｗ ｂ ｅ 日志信 息 ， 而对这些 ｗ ｂ日志信息进行数据挖 掘 ， 对商家运 ｅ 将 营好电子商务 网站起着非常重要 的作用。 ２ 数 据 挖 掘 及 ｗｅ ｂ日志挖 掘
一
１ １ ９１ ０２ 一 一 『ｌ ａ ／０ １ ： ：１ ５ ． ． ．７ ９ ９ ０ ／ ｎ １ ： ０ ２ Ｊ ２ １ ３ ７
—
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２０ ２２ ０ １ ０ ７
一
作者简介 ： 李孟， 河北工程 大学信息与电气工程学院计算机技 术专业研 究生。
信 息 产 业
・０ ・ １５
接应用 ， 改变 网站的布局及进行个性化设计等 。 ３２ｗ ｂ日志记 录的内容分析 ． ｅ ｗ ｂ日志记录共包含 ７个字段 ，下面我们通 过 ｅ 个典型的 ｗ ｂ日志记 录对其进行说明。 ｅ 例如一个 典型的 ｗ ｂ日志记录如下 ： ｅ
web数据挖掘技术的研究
用 的集合 ｃ中发现隐含 的模式 Ｐ。如果将 Ｃ看作
输 入 ，将 Ｐ看 作输 出 ，那 么 Ｗｅ 掘 的 过程 就 是 ｂ挖
从输入到输出的一个映射，专 —ｐ】 ：ｃ ｌ ｌ 。
Ｗｅ ｂ挖掘 是从数 据挖 掘发 展 而来 ，因此其 定义
２１ 常用的 Ｗｅ 数据挖掘技术 ． ｂ Ｉ ）路径分析技术 。用路径分析技术进 行 Ｗｅ ｂ 数据 挖 掘 时 ，最 常 用 的是 图 。 因为 Ｗｅ 用 一 个 ｂ可 有 向图来表示 ，Ｇ （ ： ，Ｅ） ，其中， 是页面的集
文件 内容 及其 描述 中获取有 用信 息 的过 程 ：结 构 挖 掘则 是从 人 为 的链 接结 构 、文 档 的 内部 结构 和文 档 Ｕ Ｌ中的路径结 构 中获取 有用 知识 的过 程 ；使 用 挖 Ｒ
收稿 日期 ：０ ７ ０ — ； 回 日期 ：０ ７ ０ — ８ ２０—４０ 修 ４ ２０ — ０ ４ 作者简介 ： 霍丽峰 （ ９ ８ ， 河北清河人 。２ ０ 年 ７月毕 １７ 一） 男， ０１
３ ）解决 半结 构 化 的 数 据 源 问题 。 Ｗｅ 据挖 ｂ数 掘 技术 首要 解决 半结 构化 数 据源 模 型 和半 结 构化 数 据 模 型 的查 询 与集 成 问题 。要 解 决 Ｗｅ 的 异 构 ｂ上 数据 的集 成 与查 询 问题 ，就 必须 用 一个 模 型来 清 晰 地 描述 Ｗｅ ｂ上 的数 据 ，针 对 Ｗｅ 的数 据 半 结 构 ｂ上 化 特点 ，除 了要 定义 一个 半结 构化 数据 模 型 外 ，还 需 要有 一种 半结 构化 模 型抽 取 技 术 ，即 自动 地从 现 有 数 据 中抽 取 半 结 构 化模 型 的 技 术 ，面 向 Ｗｅ ｂ的 数 据挖 掘 ，首 先 以半结 构化 模 型 和半结 构 化数 据 模 型 抽取技 术 为前提 。
基于Web数据挖掘的研究与应用
２ Ｏｌ ４ 年 １ 月
软 件 导 刊
Ｓｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｇｕ ｉ ｄ ｅ
Ｖ ｏ１ ．１ ３ ＮＯ．１ Ｊ ａ ｎ． ２Ｏ１ ４
基 于 Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 的研 究 与应 用
苏 燕 ， 梁 武
（ 北海职 业 学院 ，广 西 北海 ５ ３ ６ ０ ０ Ｏ ）
Ｗｅ ｂ 结 构 挖 掘 是 指 数 据 库 之 间 都 会 存 在 这 样 或 那 样
的联系 ， 结构挖掘能分析 数据库 之间 的关系 ， 发 现它们 之
间 潜 在 的 内在 联 系 和 规 律 。
３ ． ３ Ｗｅ ｂ使 用记 录 挖 掘
及用 户 习惯 ， 从 而 帮助 进行 决 策和管 理 ， 减少 决 策风 险 。
作者简介 ： 苏燕（ １ ９ ８ ０ －） ， 女， 北 海 职 业 学 院讲 师 ， 研 究方向为高职计算机教学与研 究； 梁武（ １ ９ ７ ８ －） ， 男， 硕士 ， 北海职业 学院讲师 ， 研
究方向为 高职计算机教 学与研 究 。
・１ ３ ２・
软 件 导 刊
２ ０ １ ４拄
摘 要 ： 随着 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 的迅速发展及 Ｗｅ ｂ的＆ － Ｊ ｇ普及 ， 数据 挖掘技 术 已经在各 个领域 、 各 个行业展 现 了它的 巨大作
用。通过分析 Ｗｅ ｂ 及 数据挖掘的特点 ， 列 举 出数 据 挖 掘 在 Ｗｅ ｂ基 础 上 的 具 体 应 用 。
关键 词 ： Ｗｅ ｂ应 用； 数据挖掘技术 ； 关联分析
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ０ １ — ０ １ ３ １ — ０ ２
Web数据挖掘在电子商务的应用
Web数据挖掘在电子商务的应用1电子商务中的数据挖掘简介电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即 Web 文档）和行为（即Web服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。
当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
2Web数据挖掘的流程Web数据挖掘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，从中提取商业决策的关键性数据，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。
在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下儿步：（1）数据收集。
首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。
其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。
服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了：日志文件、cookie文件、数据流。
将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。
（2）数据选择和预处理。
通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范用，挑选其中的有效数据进行数据预处理。
数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的数据分析提供有效的数据。
Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。
数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。
（3）模式发现。
模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。
通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。
数据挖掘在Web中的应用研究
据挖 掘 的概 念 、 用技 术和 方 法 。 常 讨论 了数 据 挖 掘 技 术在 Ｗｅ 应 用 。 ｂ的
【 关键词】 数据挖掘（ Ｍ ； ｂ挖掘 ； ： Ｄ ）Ｗｅ 知识发现（ＤＤ Ｋ ）
０ 引 言 ．
基 于粗 糙 集 理论 的方 法 也 是 知 识 发 现 的 主 要 方法 之 一 由于粗 数据 挖 掘 就是 在 数 据 库 中 。 数 据进 行 一 定 的处 理 。 大量 糙集 方 法 中的 决策 表 可 以被视 为关 系数 据 库 中 的关 系 表 ．因此 对 从 的 、 完 全 的 、 糊 的 、 机 的数 据 中提 取 隐 含 的 、 先 未 知 的 、 粗 糙 集 方 法 的 伸缩 性 较 强 ； 棒 性 和 抗 噪 音 能 力 较 强 ： 识 的可 不 模 随 事 鲁 知
Ｗｅ ｂ网站 上 的信息 也 可 以看 作 是 一个 数 据 库 ．这 个 数 据库 很 大 、 复 杂 。Ｗｅ 的 每一 个 站 点 就是 一个 数 据 源 ， 个 数 据 很 ｂ上 每 源都 是 异 构 的 。 以每 一 个 站点 问 的信 息 和组 织 都 不 一样 。 所 这样 就 构 成 了一 个 巨大 的异 构 数 据 库 环 境 。 想 要 利用 网上 的这 些数 据 开 展数 据 挖 掘 ． 要 先研 究 站 点 之 间 异 构数 据 的集 成 问题 。 就 只 有 将 这些 站 点 的数 据都 集 成 起 来 ． 供 给 用 户 一 个 统 一 的视 图 。 提 才 有 可 能从 网络 这 个 巨大 的数 据 库 资 源 中抽 取 出有 用 的 东西 。 （ ） 结 构 化 的数 据 结 构 ２ 半 Ｗｅ ｂ上 的数 据 与传 统 数 据 库 中 的数 据 不 同 ．传 统 的数 据 库 都 有 一 定 的数 据 模 型 ， 以根 据 模 型 来 具 体 描述 特 定 的数 据 。 可 而 Ｗｅ 上 的数 据 非常 复 杂 ， 有 特定 的模 型 描 述 。 一站 点 的 数据 ｂ 没 每 都 各 自独 立设 计 ， 并且 数 据 本 身具 有 动 态 可 变性 。 因而 ， ｂ上 Ｗｅ 的数 据 虽具 有 一 定 的 结构 性 。 因 自述 层 次 的存 在 ． 而 是 一 种 但 从 分析等。 非 完 全 结构 化 的数 据 。 也 被称 之 为 半 结 构 化数 据 。 结 构 化 是 这 半 １ ． 据 挖 掘 的 常用 技 术 与 方法 ２数 数 据 挖 掘 的常 用 技 术 与 方法 主 要 有 ： 计 方 法 、 策 树 、 统 决 神 Ｗｅ ｂ上数 据 的 最 大 特点 。 经网络方法 、 糙集方法 、 持向量机、 传算法 、 度计算 、 粗 支 遗 粒 可 面 向 Ｉｔ ｔ ｎｅ ｍｅ 的数 据 挖 掘 技 术 的实 现 首 先 要 解决 半 结 构 化 视 化 技术 等 。 数据 模 型 的抽 取 问 题 。 ． ｂ数 据 挖 掘 数 学 统 计 方法 是 最 基 本 的 数 据挖 掘 技 术 之 一 ，主 要用 于 完 ３ Ｗｅ 成 总 结 知 识和 关 联 知 识 挖 掘 。使 用 这 种 方 法 一般 是 首 先建 立 一 Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘就 是 从 大 量 的 Ｗｅ ｂ文 档和 Ｗｅ ｂ活 动页 中发 抽 潜 事 潜 个 数 学模 型或 统 计 模 型 ， 后 根 据 这 种模 型提 取 出有 关 的知 识 。 现 、 取 感 兴 趣 的 、 在 的有 用 模 式 和 隐 含 的 、 先 未 知 的 、 在 然 统计 方 法 的处 理 过程 可 以 分 为三 个 阶 段 ： 集 数 据 、 析 数 据 和 的信 息 。 ｂ挖 掘 是 对 数据 挖 掘 的 一 种新 的应 用 。 不 同 于传 统 搜 分 Ｗｅ 但 的数 据 挖 掘 ． 主 要 区别 在 于 ： 统 的数 据 挖 掘 的 对 象 局 限 于数 其 传 进 行 推理 。 并 而 决 策 树方 法 也 是 数 据 挖 掘 的 常用 方 法 之 一 ．它 是 一 种 用 树 据库 中的 结 构 化数 据 。 利 用 关 系 表 等 存 储 结 构来 挖掘 知 识 。 状展 现数 据 受 各 变量 的影 响情 况 的分 析 预 测 模 型 ，根 据 对 目标 Ｗｅ ｂ挖掘 的对 象 是 半结 构 化 或 非 结构 化 数 据 。 Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘 分 为 三 类 ： ｂ内 容 挖 掘 、 ｂ结 构 挖 掘 和 Ｗｅ Ｗｅ 变量 产 生 效 应 的 不 同而 制 定 分 类 规 则 。它 是 建 立 在 信 息论 基 础 之 上 ． 数据 进 行 分 类 的 一 种方 法 。 对 Ｗｅ ｔ 挖掘 （ Ｗｅ ｂＥ志 或 ｂ使 用记 录 的挖 掘 ） 。 ． Ｗｅ 神 经 网络 是 一 种 模 拟 人 脑 神 经 元 结 构 的 数 据 分 析 模 式 。 是 ３１ ｂ内容挖 掘 建 立 在 自学 习 的 数 学模 型 基 础 之 上，它 可 以对 大 量 复 杂 的 数 据 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 的对 象 包括 文本 、 图像 、 音频 、 视频 、 多媒 体 和 进 行 分析 ．并 能 完 成 对 人 脑 或 计 算 机来 说极 为 复 杂 的 模 式 抽 取 其他 各 种 类 型 的数 据 。 对无 结 构 化 文 本 进 行 的 Ｗｅ 掘 ． 文 ｂ挖 称 及趋 势 分 析 比较 典 型 的 学 习方 法 是 回溯法 。 本数 据 挖 掘 或 文 本 挖掘 ，是 Ｗｅ ｂ挖 掘 中 比较 重 要 的技 术 领 域 。
面向Web的数据挖掘技术
面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。
本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。
[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，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。
web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。
面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。
二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。
2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。
web上的数据最大特点就是半结构化。
所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。
由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。
因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。
Web数据挖掘初探
（ ａｇ ｏ ｇＴ ｃｎｃｌ ｅｈ ｏｏ ｙＳｈ ｏ， ａｇｈ ｕ５０ ０ ， ｉａ Ｇｕｎｄ ｎ ｅｈ ｉ ｃｎ ｌ ｃ ｏｌ ａＴ ｇ Ｇｕｎｚ ｏ １５０Ｃｈ ） ｎ
Ａｂ ｔ ｃ ： ｈ ｅ ａ ｇ ａ ｉ ｕ ａａ ｍｅ ｓｇ ． Ｃａｒｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｐ ｈ ａ ｏ Ｏ ｔ ｅ ｅ ｄ ｔ ａ ｅ ａ ｔ ａ ｋ ｔ ｃ ｏ ｏ ｓ ｒ ｔＯｎ ｔ ｅ Ｗ ｂ ｈ ｓｍａ ｎ ｎ ｍｏ ｓｄ ｔ ｓ ｅ ａ ａ ｒｉｓｏ ｏ ｌｘ ａ ｐ ｃ ｆ ｎ ｔ ｓ ａ ｈ ｓｂ ｃ ｍｅ ｄ ａ ｂ ｎ ｅ ｈ ｌ ｇ ｈ ｉ ｈ ａ ａ ｎ ｙ
关键 词 ： ｅ Ｗ ｂ数 据 挖 掘 ； ＫＤＤ； ｂ数 据挖 掘 工具 ｗｅ
中图分类号 ： Ｐ １ Ｔ ３ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （０ ６ １ — ０ ７ ０ １ ０ － ０ ４２ ０ ）７ ０ ２ － ２
Ｗ ｅ ｔ ｎｎ ｎｔ ｌ ａ ｃ ｅ ｂ Ｄａ ａ Ｍｉｉｇ Ｉｉａｌ Ｓｅ ｒｈ ｓ ｉ ｙ
隐 含 的 、 先 未 知 的 、 在 的 有用 信 息 。 事 潜
数 据 挖 掘 其 实是 一 个 逐 渐 演变 的过 程． 子 数 据 处 理 的初 期 ， 电
方 案 、 务 等 任 何 一 个 地 方 都 有 可 能 成 为 吸 引 客 户 、 时 也 可 能 服 同
是 数 据 挖 掘 ， 网络 上 数 据 挖 掘 有 什 么 作 用 ， 个 大 家 需 要 了解 在 是
多 点 的 据 挖 掘 （ ａ ｉｉｇ 数 Ｄ ｔ Ｍｎ ） ａ ｎ 根 据 Ｗ． Ｆ ｌ Ｊ ｍｗ ｅ ． ｙ和 Ｇ ＰＳ ａ ｉ ． ｐ ｏ等 人 的定 义 ［】 数 据 挖 掘 是 ｈ ｒ １， 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
Web数据挖掘技术及其应用
福
建 电
脑
２０ ０ ８年第 １ 期 １
Ｗｅ 据挖 掘 技 术 及 其应 用 ｂ数
陈林 凯
（江 苏技 术 师 范 学 院 江 苏 常 州 ２ ３ ０ １０ １）
【 摘 要】 目前 Ｗｅ ： ｂ上存 有大量的数据信 息，如何 对这些数据进行有效 的应 用 已经成 了当前数据 库技 术研 究的重点 。
中的 知识 。 ２ ＷＥＢ数 据挖数 据 消 除 、 据 模 式 抽 取 、 间 形 式 表 示 、 重 数 中 异 构 集 成 、 本 分 类 和 聚 类 、 档 总 结 和 结 构 提 取 、 据 仓 库 及 文 文 数 ＯＡ Ｌ Ｐ等 几 个 方 面 ， 其 是 基 于 Ｘ 尤 ＭＬ的上 述 专 题 研 究 。 ３２Ｗｅ ． ｂ结 构 挖 掘 Ｗｅ ｂ结 构 挖 掘 是 从 ｗ ｗ上 的 组 织 结 构 和 链 接 关 系 中推 导 ｗ 知识 。 由 于 超 文 本 文 档 问 的关 联 关 系 ， 得 ｗ ｗ不 仅 可 以揭 示 使 ｗ
文档 中所 包 含 的信 息 ． 同时 也 可 以揭 示 文 档 间 的关 联 关 系所 代 表 的信 息 。 用 这 些 信 息 可 以对 页 面进 行 排 序 。 发 现 重 要 的 页 利 来 ２１ ｂ数据 挖 掘 概 述 ．Ｗｅ 面 。挖 掘 Ｗｅ ｂ结 构 的 目的 是 发 现 页 面 的 结构 和 Ｗｅ ｂ结 构 。 次 在 数 据 挖 掘（ ａ ｎｎ） Ｄ ｔ Ｍｉｉｇ就是 从 大 量 的 、 完 全 的 、 噪 声 的 、 基 础 上 对 页 面进 行 分 类 和 聚 类 从 而 找 到 权 威 页 面 Ｐ ｇ— ａｋ ａ 不 有 ａｅ Ｒ ｎ 模 糊 的 、 机 的 实 际 应 用 数 据 中 ， 取 潜 在 的 、 为 人 知 的 有 用 方 法 就是 利用 文档 间链 接 信 息 来 查 找 相关 的 Ｗｅ 随 提 不 ｂ页 。 信 息 、 式 和 趋 势 。Ｗｅ 模 ｂ数 据 挖 掘 从 数 据 挖掘 发展 而 来 ． 利 用 是 Ｗｅ 结 构挖 掘 的 基本 思想 是将 Ｗｅ ｂ ｂ看 作个 有 向 图 ． 的顶 他 数据挖掘技术从 ｗｅ ｂ文 档 及 Ｗｅ ｂ服 务 中 自动发 现并 提 取 人 们 点 是 Ｗｅ ｂ页 面 ，页 面 间 的 超 链 就 是 图 的 边 。 然 后 利 用 图 论 对 感 兴 趣 的 信 息 ． 数 据 挖 掘 技 术 应 用 于 Ｗｅ 息 的一 个 崭 新 领 Ｗｅ 是 ｂ信 ｂ的 拓 扑 结 构 进 行 分 析 。常 见 的 算 法 有 Ｈ Ｔ ｙ ｅｔ ｔ ｎ ＩＳ ｆ ｐ ｒ ｘ Ｉ－ Ｈ ｅ 域 。 由于 Ｗｅ 信 息 的 特 殊 性 ． 与 传统 的数 据挖 掘 相 比 又 增 添 ｄ ｃｄＴ ｐｃＳａｃ）Ｐｇ Ｒ ｎ 、 现 虚 拟 社 区 的 算 法 、 现 相 似 ｂ 它 ｕｅ ｏｉ ｅｒｈ、ａｅ ａ ｋ 发 发 了新 的特 质 。首 先 Ｗｅ ｂ挖 掘 的 对 象 是 大 量 异 质 分 布 的 Ｗｅ ｂ文 页 面 的算 法 、 现 地 理 位 置 的算 法 和页 面分 类 算 法 。 ｂ结 构 挖 发 Ｗｅ 档， 每个 数 据 源都 是 异 构 的： 次 Ｗｅ 其 ｂ文 档 本 身 是 半 结 构 或 无 结 掘 的算 法 一 般 可分 为查 询 相 关 算 法 和 查 询 独立 算 法 两类 。查 询 构 的 而且 缺乏 机 器 可 理 解 的 语 义 相 关 算 法 需 要 为 每一 个 查 询 进 行 一 次 超 链 分析 从 而 进行 一 次值 ２ Ｗｅ 数 据 的特 点 ． ｂ ２ 的指 派 ， 查 询 独 立 算 法 则 为 每个 文档 仅 进 行 一 次 值 的指 派 。 而 对 ２２１ 据量 巨大 ＿ 数 ． 所 有 的查 询 都 使 用 此 值 。Ｈ Ｔ ＩＳ和 Ｐ ｇＲ ｎ ａｅ ａｋ分 别 是 查 询 相关 算 Ｉｔ ｔ 分 布 在 世 界 不 同位 置 的 电脑 ｆ 务 器１连 接 了 起 法 和查 询 独立 算 法 的代 表 ｎ ｍｅ 把 ｅ 服 来 ， 个 电 脑 上都 存 有 丰 富 的数 据 ． 此 数 据 涉 及 各 种 不 同 的 行 ３３Ｗｅ 用 的挖 掘 每 这 ． ｂ使 业 和 领 域 ，又 由 于 连 接 于 Ｉｔ ｎｔ 电脑 数 量 非 常 巨大 。所 以 ｎｅ ｅ 的 ｒ Ｗｅ 使 用挖 掘 又 叫使 用 记 录 挖 掘 ． 指 通 过 挖 掘 Ｗｅ ｂ 是 ｂ日志 Ｗｅ ｂ挖 掘 所 处 理 的 数 据 非 常 大 。 来 发 现 用 户 访 问 Ｗｅ ｂ页 面 的模 式 在 Ｗｅ ｂ的 用 户 使 用 信 息 的 挖 ２ ． 构 数据 库 环 境 ． ２异 ２ 掘 中 ， 述 用 户 访 问 信 息 的 数 据包 括 ： 描 Ｉ 址 、 考页面、 问 日 Ｐ地 参 访 每 个 Ｗｅ ｂ站 点 都 可 以看 作 是 个 数 据 源 。 由于 各 站 点 是 相 互 期 和 时 间 、 户 的 站 点 以及 配 置信 息 。 户使 用 的挖 掘 通 常 采 取 用 用 独 立 的 ． 问 除 了 可 以 互 相 访 问 之 外 并 没 有任 何关 系 ． 以每 个 下 面 三 个 步 骤 ： １数 据 预 处 理 。 这是 用 户 访 问 信 息 最 关 键 的 阶 之 所 （ １ 站 点 之 间 的信 息 及 信 息 组 织 方 式 都 是 不 相 同的 ．这 就 构 成 了一 段 ， 据 预 处 理 包 括 ： 据净 化 、 户识 别 、 务 识 别 等过 程 。 （ 数 数 用 事 ２ ） 个 巨 大 的 异构 数 据 库 环 境 模 式 识 别 阶段 。该 阶段 采 用 的方 法 包 括 ： 计 法 、 器 学 习 和 模 统 机 ２２ ．３半 结 构 化 的数 据结 构 ． 式 识 别 等 ．其 实 现 的 主 要算 法包 括路 径 分 析 技 术 和 数 据 挖 掘 的 Ｗｅ 的 数据 与传 统数 据库 中 的数 据 不 同 之处 还 在 于 传 统 传 统 算 法 。 ｂ上 如关 联 规 则 挖 掘 算 法 、 列 模 式 挖 掘 算 法 等 。 径 分 序 路 数 据 库 都 有一 定 的模 型 ．可 以根 据 数 据 模 型来 对 具 体 的数 据 进 析 可 以用 来 发现 Ｗｅ ｂ站 点 最 常被 访 问 的 路 径 ． 而 可 以 调 整 站 从 行 描 述 。 Ｗｅ 而 ｂ站 点 中 的 数 据 不 存 在 统 一 的模 型 ， 站 点 都 是 点 的 结 构 。３模 式 分 析 阶段 。 阶 段 的 任 务 是 从上 一 阶段 搜 集 数 各 （１ 该 独 自设 计 。 且 站 点 中 的 数 据 是 处 于 不停 变 化 之 中 的 。 并 据 集 中 过 滤 掉 不 感 兴趣 和 无 关联 的 模 式 ．将 发 现 的有 价 值 的用 ３ Ｗｅ 、 ｂ数 据挖 掘 分 类 和 技 术 户 浏 览 模 式 以表 格 、 图 、 饼 曲线 图 、 方 图 或 者 其 它 特 殊 形 式 显 直 ３１Ｗｅ ． ｂ内容 挖 掘 示 出来 。具 体 的 实 现 方 法 依 具 体 的 Ｗｅ 掘 技 术 而 定 ， 常 有 ｂ挖 通 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 是 指 从 Ｗｅ ｂ上 的 文 件 内 容 及 其 描 述 信 息 中 两 种 方 法 ： 种 采 用 Ｓ 一 ＱＬ查 询 语 句 进 行 分 析 ． 一 种 将 数 据 导 另 获 取 潜 在 的 、 价 值 的 知 识 或 模 式 的 过 程 。 分 为 Ｗｅ 有 它 ｂ文 本 挖 人 多 维 数 据 立 方 体 中 ．而 后 利 用 Ｏ Ｕ 工 具 进 行 分 析 并 提 供 可 掘 和 Ｗｅ ｂ多媒 体 挖 掘 。Ｗｅ 本 挖 掘 可 以对 Ｗｅ 大 量 的 文 视 化 的结 果 输 出 ｂ文 ｂ上 档集 合 的 内容 进 行 总 结 、 类 、 类 、 联 分 析 以及 利 用 Ｗｅ 分 聚 关 ｂ文 ４ Ｗｅ 、 ｂ挖 掘 的 应 用 档进 行 趋 势 分 析 等 。 ｂ多 媒 体 挖 掘 主要 是 指 通 过 对 Ｗｅ 的 ４１Ｗｅ 掘 在 搜 索 引 擎 方 而 的应 用 Ｗｅ ｂ上 ． ｂ挖 音频 、视 频 数 据 和 图像 进 行 预 处 理 ．应用 挖掘 技 术 对 其 中 潜 在 通 过 对 网 页 内容 的挖 掘 。 以 实 现 对 网 页 的 聚 类 和分 类 ， 可 实 的 、 意 义 的信 息 和 模 式 进 行 挖 掘 的 过 程 。 有 现 网络 信 息 的分 类 浏 览 与 检 索 。 用 Ｗｅ 运 ｂ挖 掘技 术 改 进 关 键 词 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 按 实 现方 法 分 为两 大 类 ：信 息 检 索方 法 和 数 加 权 算 法 ， 高 网络 信 息 ��
基于Web的可视化数据挖掘工具综述
２０ ０ ６年 ｌ ２月 增刊
实
验 科
学
与 技
术
赣
基 于 Ｗｅ ｂ的 可 视 化 数 据 挖 掘 工 具 综 述 ’
秦 甲拓 ” ，张 浚
（ 电子科技大学 成都 ６０５ ） １０４
摘要 ：在互联网存储的信息中，对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值 ，而数据 可视 化 工具 又为挖掘 工作 以及 对 于信 息 的分 析提供 了更 直观 方便 的 方 法。 文章介 绍 了数 据挖 掘 、 数据可视化、ｗｅ 挖掘的基本概念、基本方法及流行技术 ；比较 了常见的可视化数据挖掘工具 ， ｂ
据可视化结合 ，可以更好地利用互联网络 当中海量 的数据 ，并将其转化为商业的赢利和投资 回报率。
将近百亿 的网页使互联网本身成为了一个庞大的数 据库。Ｗｅ 挖掘就是挖 掘互联 网当中的数 据 ，使 ｂ
这些有效存储的数据发挥其应有的价值。
当人类 被 数据包 围 时 ，在 生活 当中随处 可见 的
当中的变化趋势 ，还是气象预报的地形图 ，数据可 视化工具可以将那些复杂 的数据直观地表示出来 ， 从而使得数据更容易被解释 ，并且提升用户的洞察 力。直观的二维或者三维的数据可视化 ，可以更方 便地将数据集当中真正有价值的信息挖掘出来 ，帮 助用户发现新的模式和趋势 ， 并将发掘的结果与决 策人员沟通 和交流。有效地将 Ｗｅ 数据挖掘与数 ｂ
并 且对数 据挖 掘技 术 的发展做 出 了适 当的展 望 。
关键 词 ：数 据挖掘 ；数 据 可视化 ；可视 化数 据挖掘 ；Ｗｅ 数 据挖 掘 ；知识发 现 ｂ
中图分类号 ：Ｔ ３１・３ Ｐ １ １
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１７ ４５ （ ６０ 一 Ｏ５— ４ ６２－ ５ｏ ￣ｏ ）７ Ｏ６ ０
电子商务平台中的Web数据挖掘应用探讨
电子商务平台中的Web数据挖掘应用探讨摘要：随着Internet的高速发展和快速普及，各种信息知识可以在网络上获得，由于Internet是全球性的信息服务中心，可以从中取得的数据量难以计算，特别是电子商务平台上的客户信息量的巨大，难以从中获取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。
介绍了Web数据挖掘定义，阐述了其在电子商务平台上的应用。
关键词：Web数据挖掘；电子商务平台1 Web数据挖掘概述1.1 Web数据挖掘定义Web数据挖掘是指使用数据挖掘技术从Web文档及Web服务中自动发现并提取人们感兴趣的信息。
Web挖掘是一项综合技术，覆盖了多个研究领域，包括Web技术、数据库、数据挖掘、计算机语言学、信息获取、统计学以及人工智能等。
Web数据挖掘不同于传统的数据挖掘。
Web数据挖掘的研究对象是以半结构化或非结构化文档为中心的Web，这些数据没有统一的模式，不像传统数据库中的结构化表格，数据的内容和表示互相交织，数据内容基本上没有语义信息进行描述，仅仅依靠HTML语法对数据进行结构上的描述。
1.2 Web数据挖掘分类根据不同的作用与应用对象的不同，可以把Web数据挖掘分为3种类型：HTML标记的Web文档数据、Web文档内的连接的结构数据和用户访问数据如服务器的log日志信息。
（1）Web内容挖掘(Web Content Mining)：是指对Web上大量文档集合的“内容”进行总结、分类、聚类、关联分析以及利用Web 文档进行趋势预测等，是从Web文档内容或其描述中抽取知识的过程。
Web上的数据既有文本数据，也有声音、图像、图形、视频等多媒体数据；既有无结构的自由文本，也有用HTML标记的半结构数据和来自数据库的结构化数据。
Web内容挖掘可分为Web文本挖掘和Web多媒体挖掘，针对的对象分别是Web文本信息和Web多媒体信息。
（2）Web结构挖掘(Web Structure Mining)：由于超文本文档间的关联关系，使得WWW不仅可以揭示文档中所包含的信息，同时也可以揭示文档间的关联关系所代表的信息。
Web上的数据挖掘及应用
研 究 的 热点 。 ２．Ｗｅ ｂ数 据 挖 掘
２ １Ｗ ｅ ． ｂ数 据 挖 掘 概 述
问路 径 。 （ 关 联 规 则 发 现 技 术 ２）
关 联 规 则 挖 掘 技 术 主 要 用 于 从 用 户 访 问 序 列 数 据 库 的 序 列 项 中
挖 掘 出 相 关 的 规 则 。 如 ４ ％ 的 用 户 访 问 Ｗｅ 页 面 ／ｏ ｐ ｎ ／ｒｄ ｃ１ ０ ｂ ｃｍ ａｙｐｏｕ ｔ 时 ． 也 访 问 了／ｏ ａｙ ｐｏ ｕｔ ３ ％ 的 客 户 在 访 问／ｏ ｐ ｙｓｅｉ ｃｍｐ ／ ｒｄ ｃ２，０ ｎ ｃｍ ａ ／ｐｃａ ｎ ｌ 时 。 ／ｏ ａｙ ｐｏｕ ｔ 在 ｃｍｐ ／ｒｄ ｃ１进 行 了 在 线 订 购 。 利 用 这 些 相 关 性 ， 以 更 ｎ 可
维普资讯
¨
Ｗｅ ｂ上 的 数 据 挖 掘 及 应 用
◇ 文 ／张 艺 雪
【 要】 摘 Ｗｅ ｂ上 的数 据 挖 掘 是数 据 挖 掘技 术在 网络数 据 处 理 中的应 用 ， 文 阐述 了 Ｗｅ 本 ｂ数 据 的 特 点 ， ｂ Ｗｅ ｗｅ ｂ数 据挖 掘 半 结 构化
【 关键 词 】 数 据挖 掘
１． 言 引
数 据 挖 掘 （ ａａ Ｍｉｉｇ， 称 Ｄ ） 从 大 量 数 据 中 挖 掘 出 隐 含 Ｄ ｔ ｎｎ 简 Ｍ 是 的 、 知 的 、 户 可 能 感 兴 趣 的 和对 决 策 有 潜 在价 值 的知 识 和 规 则 。 未 用
Web数据挖掘技术
Web数据挖掘技术【摘要】文章主要描述了Web挖掘的原理、分类、数据挖掘的关键技术和数据挖掘的方法。
针对Web数据的复杂性和特殊性，Web的数据挖掘必须对Web 页做必要的数据处理，使之达到结构化数据的挖掘要求，或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
【关键词】Web挖掘；内容挖掘；结构挖掘；使用挖掘０引言随着Internet/Intranet技术的发展，尤其是Web的全球普及使得Web上信息量无比丰富，Web已经成为人们获取信息的重要途径，但最先进的搜索引擎也只能找到Web网页上面很少的网页，而且无论怎么选择关键词都会返回大量并不需要的结果。
如何从非格式化数据信息中有效地挖掘出有用的信息是对数据挖掘领域的一个新挑战。
Web上的数据信息不同于数据库。
它主要是些大量的、异质的Web信息资源，文档结构性差，其数据多为半结构化或非结构化，信息不能清楚地用数据模型来表示。
因此在Web的数据挖掘需要用到很多不同于单个数据仓库挖掘的技术。
１Web数据挖掘概述１.1 Web数据挖掘概念Web数据挖掘是一项综合技术，是利用数据挖掘技术从WWW数据资源中抽取信息的过程，结合了数据挖掘、信息处理、可视化、数理统计等领域的成熟技术，是对Web数据资源中蕴含的未知的有潜在应用价值的模式的提取。
１.2 Web数据挖掘原理通常Web挖掘过程可以分为以下几个处理阶段：资源发现、数据抽取及数据预处理、数据汇总及模式识别、分折验证。
目标数据集根据用户需求，从Web 数据源中提取的相关数据，Web数据挖掘主要从这些数据通信中进行数据提取；预处理过程从数据中去除明显错误或冗余的数据，并将数据转换成为有效和易于理解的形式；模式分析对发现的模式进行解释和评估；最后将发现的知识以用户能理解的方式提供给用户。
１.3 Web数据挖掘分类根据挖掘对象的不同，Web挖掘可以分为三类，Web内容挖掘（WCM)、Web结构挖掘（WSM）和Web使用挖掘（WUM）。
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Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ Ｗ ｅ ａａｍｉ ｉ ｇ Ｔｈ ｅ ｔ ｌ ｏ ｔｎ ｓｍｉｉ ｇ Ｔｈ ｔ ｃｕ ｅｍ ｎ ｎ ； ｅｕ ａ ｅｍｉ ｉ ｇ ｍ ｎ ｎ ｔ ｏ ｄ： ｂ ｄ ｔ ｎ ｎ ； ｅｔ ｘ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｉ ｆ ｎｎ ； ｅｓ ｕ ｒ ｔ ｒ ｉ ｉ ｇ Ｔｈ ｓｇ ｎ ｎ ； ｉ ｉ ｇ ｍｅｈ ｄ
除 日志等 一 小 部 分 可 以用 常 用 的 数据 挖 掘 方 法 外 ， 须 对 ｗ ｅ 必 ｂ页做 必要 的 数 据 处 理 ， 之 达 到 结 构化 数 据 的挖 掘 要 求 ， 使 用 Ｘ Ｌ技 使 或 Ｍ
术 来构 造 半 结 构数 据 模 式 再 进 行数 据 挖 掘 。 关 键 词 ： ｂ数 据 挖 掘 ； 档 内容挖 掘 ； 构 挖掘 ； 用挖 掘 ； 掘 方 法 Ｗｅ 文 结 使 挖
ｅ ｃ Ａｉ ａ ｅｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆ ｈ ｅ ａａｗｉ ｈ ｐ ｃａ ｔ ｅ Ｗ ｅ ａａｍ ｎ ｎ ｄ ｉ ｅ ｏ ｄ Ｓ ｉ ｎ ｍａｌ ａｔ ｃ ｎ ｍｉ ｉ ｇ ａｍ ｅｈ ｄ ｔ． ｍ ｔ ｈ ｏ ｌｘ ｔ ｏ ｅ Ｗ ｂ ｄ ｔ ｔ ｙ ｔ ｔ ｔ ｅ ｓ ｅ ｉｌ ｈ ｈ 。 ｂ ｄ ｔ ｉ ｉ ｇ ｔ ａ ｙ ｒ ｃ ｒ ｔ ｇ ａ ｓ ｌ ｐ ｒ ａ ｎ ｎ ｔ ｏ ｌ ｗａ ｉ ｗｉ ｈ ｎ ｃ ｍｍｏ ｓ ｄ ｔ，ｂ ｓ ｅ ｉｈ ｈ ｖ ｏ ｄ ｈ ａａ ｐ ｏ ｅｓ ｇ ｏ ｅ ｎ ｃ ｓ ｔ ｏ ｔ ｅＷ ｅ ａ ｅ ｔ ｔｅｉ ｏ ｈ ｎ ｕ ｅ ａａ ｅｉ ｓｗｈ ｃ ， ａ ｅ ｔ ｏ ｔ ｅ ｄ ｔ ｒ ｃ ｓ ｎ ｆｔ ｅ ｅｓ ｔ ｈ ｂ ｐ ｇ ，ｍａ ｅ ｉ ａ ａｎ ｔ ｅ ｅ ｃ ｖ ｔ ｎ ｒ — ｄ ｉ ｈ ｉ ｙ ｋ ｔ ￣ ｉ ｈ ｘ ａ ａｉ ｅ ｏ
得 Ｗｅ ｂ上信息量无 比丰富 ， 如何从非格式化数据 信息 中有效地挖 掘 出 有用 的信 息是 对数 据 挖 掘 领 域 的 一个 新 挑 战 。 ｂ上 的数 据 Ｗｅ
信 息 不 同 于数 据 库 。数 据 库 有 规 范 的结 构 ， 如关 系 数 据 库 的二 维 表 结构 。它 有 统 一 的格 式 其 中的 数 据 为完 全 结 构 化 的数 据 。Ｗ ｅ ｂ
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数 据 库 及 信 息 管 理
本 目任 辑闻 军 栏 责 编 ：翔
Ｗｅ 的数据挖掘 ｂ
李 健 （ 国计 量 学院 ， 江 杭 州 ３０ １ ） 中 浙 １０ ８
摘要 ： 文章 主要 描 述 了 Ｗ Ｅ 页数 据 挖 掘 的 基 本 任务 。 Ｂ 包括 内容 、 构 、 用等 。针 对 Ｗ ｅ 据 的复 杂性 和 特 殊 性 ， ｅ 结 使 ｂ数 Ｗ ｂ的数 据 挖 掘
上 的 信 息则 不 然 ， 要 是 些大 量 的 、 主 异质 的 Ｗｅ 息 资 源 ， ｂ信 文档 结 构 性 差 ． 数 据 多 为 半 结 构 化 或 非 结 构 化 、 于 半 结 构 化 和 非 结 其 南 构 化 的 信 息 不能 清 楚 地用 数 据 模 型 来 表示 。 因此 在 Ｗｅ ｂ的 数 据 挖
１引 言
随 着 Ｉｔｒｅ ｌｔ ｎｔ 术 的 发展 ， 其 是 Ｗｅ ｎｅｎｔｎ ａ ｅ技 ｆ ｒ 尤 ｂ的全 球 普 及 使
档 集 合 中找 出 不 同 语 词 之 间 的关 系 。 用 Ｗｅ 利 ｂ文 档进 行 趋 势 预 测 是 指 通过 对 Ｗｅ ｂ文 档 的 分 析 得 到 在 某 个 历 史 时 刻 的情 况 或 将 来 的取 值 趋 势 等 特 定 数 据 。 ２２Ｗｅ ． ｂ文 档 的结 构 挖 掘 这一 类 型 的数 据 挖 掘是 从 Ｉｔ ｎｔ ｎｅ ｅ 的整 体结 构 和 网 页 的 相 互 ｒ 链 接 以及 网页 的 本 身 结 构 中 发现 知 识 的过 程 。 目前 Ｗｅ ｂ的 结 构 挖 掘 主 要是 针对 链 接 结 构 模式 。这 种 思 想 源 于 引 文 分 析 ， 即通 过 分 析 一 个 网 页 链 接 和 被 链 接 数量 以 及 对 象 来 建 立 Ｗｅ ｂ之 间 的链 接 结 构 模式 。 这 种 模 式 可 以 应 用 于 网 页 的 归 类 ， 且可 以 由 此 获 取 并 获得 有关 不 同 网页 间相 似 度及 关 联 度 的信 息 。这 种 基 于链 接 结 构 的 Ｗｅ ｂ结 构 挖 掘 还 有 助 于 用户 找 到相 关 主题 的权 威 站 点 和 网 页 ．
Байду номын сангаас中图分类号： Ｐ ７ Ｔ ２４
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文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３ ４ （０ ６３ — ０ ０ ０ １ ０ — ０ ４２ ０ ）２ ０ ２ — １
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