Web 评论主流观点提取及不同源数据的对比分析

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网评分析：网络评论数据的分析和解读

网络评论已经成为人们表达观点和交流意见的重要方式，同时也是许多研究者和决策者关注的焦点。

通过对网络评论数据进行分析和解读，可以深入了解公众的想法和态度，为决策制定提供参考。

本文将探讨网络评论数据的分析方法，并解读其在社会、政治和经济等领域的影响。

【第一部分：网络评论数据的分析方法】1.1 数据收集与整理网络评论数据的收集可以通过爬虫技术获取社交媒体、新闻网站或论坛上的评论内容。

这些数据需要进行整理、清洗和标注，以便后续的分析和解读。

1.2 文本挖掘与情感分析文本挖掘技术可以帮助分析大量的评论文本，从中提取出关键词、主题和观点。

情感分析可以判断评论中的情感倾向，如正面、负面或中立，进一步了解公众对某一事件或议题的态度和情感。

1.3 社交网络分析通过社交网络分析，可以分析评论者之间的关系和互动模式。

例如，可以构建用户网络图谱，分析评论者之间的关注关系和意见传播路径，进而了解社交网络中的意见领袖和意见影响者。

【第二部分：网络评论数据的解读】2.1 公众舆论和话题热度通过对网络评论数据的分析，可以了解公众对不同话题的关注程度和讨论热度。

某一事件或议题引发的评论数量和情感倾向可以反映公众对该事件的态度和情感反应。

2.2 政策决策参考政府和决策者可以通过分析网络评论数据来获取公众对政策的看法和意见。

这些数据可以为政策制定提供参考，帮助决策者更好地了解公众需求，调整政策方向和措施。

2.3 品牌声誉和市场反馈企业可以通过分析网络评论数据了解公众对其产品或服务的评价和反馈。

这些数据可以用于评估品牌声誉、市场竞争力以及消费者需求的变化趋势，为企业决策提供依据。

2.4 社会舆论监测和危机管理分析网络评论数据可以帮助监测社会舆论的走向和变化，及时发现潜在的危机和问题。

政府、组织和企业可以通过对网络评论的解读，及时做出回应和调整，有效管理危机和舆情。

【第三部分：网络评论数据分析的挑战】3.1 数据质量和准确性网络评论数据的质量和准确性是一个重要的挑战。

基于大数据的网页信息抽取与内容分析研究

基于大数据的网页信息抽取与内容分析研究随着互联网的发展和智能设备的普及，网络上的信息量呈现爆炸性增长。

然而，人工阅读和理解这些海量网页信息无疑是一项巨大的挑战。

因此，基于大数据的网页信息抽取与内容分析研究应运而生，旨在开发自动化的技术方法，实现对网页信息的有效提取和内容的深入分析。

一、大数据的网页信息抽取1. 网页信息抽取的背景与意义：随着互联网快速发展，网页领域的信息量越来越庞大。

人工抓取并处理这些数据是一项繁琐而耗时的工作。

因此，开发能够自动提取网页信息的技术势在必行。

网页信息抽取能够以结构化的方式提取出网页中的关键数据，为后续的内容分析和应用提供坚实的基础。

2. 网页信息抽取的关键技术：（1）网页解析技术：网页信息抽取的首要任务是解析网页的HTML源代码，提取出需要的数据。

常用的网页解析技术有基于规则的解析、基于模板的解析、基于机器学习的解析等。

（2）网页结构化技术：通过网页结构化技术，将未经格式化的网页数据转化为结构化的数据。

这种转化有助于更好地理解和分析网页内容。

（3）网页内容去重技术：互联网上存在大量重复的网页内容。

为了避免重复数据对后续分析的干扰，需要开发精准的网页内容去重技术，实现对重复网页的筛选和过滤。

3. 网页信息抽取的应用：（1）网络搜索引擎：网页信息抽取技术是搜索引擎的核心基础，通过抽取网页中的关键信息，实现用户的查询需求。

（2）数据挖掘与预测：通过对大量网页数据的抽取，可以挖掘出隐藏在数据中的有用信息，为企业的决策提供支持。

二、基于大数据的网页内容分析1. 网页内容分析的背景与意义：随着互联网信息的爆发式增长，普通用户和企业都面临着海量信息分析的挑战。

网页内容分析是将庞大而杂乱的网页数据进行分类、聚类和归纳的过程，可以帮助我们深入理解和利用网页信息。

2. 网页内容分析的关键技术：（1）文本挖掘技术：文本挖掘技术是网页内容分析的核心方法之一，通过对网页文本进行分词、词性标注、关键词提取等处理，实现对文本信息的理解和分析。

网络数据采集与分析的技术方法

网络数据采集与分析的技术方法随着互联网的普及和发展，网络数据采集与分析也成为了一个非常重要的技术领域。

网络数据采集与分析技术的主要目标就是从网络上获取数据，并对这些数据进行分析处理，以便提供有关信息的决策依据。

本文将介绍网络数据采集与分析的技术方法和应用场景。

一、网络数据采集方法1、网页抓取技术网页抓取技术是一种可以自动抓取网页上的信息的方法。

这种技术可以让用户通过指定关键字或者URL的方式，抓取指定的网页上的信息，并将其转化为结构化的数据。

网页抓取技术可以用于创建新闻聚合网站、产品价格比较网站、社交媒体监测系统等应用。

2、API接口获取数据API（Application Programming Interface）是一种用于获取特定数据的接口。

这种技术可以通过已经定义好的API来获取需要的数据。

API可以获取各种类型的数据，包括文本、图片、音频和视频等。

API接口获取数据可以用于创建社交媒体应用、在线零售平台、移动应用程序等应用。

3、爬虫技术爬虫技术是一种可以自动收集特定数据的技术。

爬虫可以使用搜索引擎的API和互联网上公开的爬虫工具等方式获取数据。

爬虫技术可以用于收集数据，如获取比特币价格、采集新闻文章等。

二、网络数据分析方法1、文本分析文本分析是一种用于将文本转换为可处理的结构化数据的方法。

这种方法可以将文本转换为主题、情感等方面的数据，并进行分析。

文本分析可以用于数据挖掘、社交媒体监测、品牌声誉分析等应用。

2、数据挖掘数据挖掘是一种用于探索和分析数据的方法。

数据挖掘的目标是发现结构、角色、关系和模式等隐藏在数据背后的信息。

数据挖掘可以用于推荐系统、客户细分、诈骗检测、市场预测等应用。

3、机器学习机器学习是一种基于统计学、人工智能和计算机科学的技术，它可以自动改善和提升算法的性能。

这种技术可以从数据中学习，从而自动进行分类和预测。

机器学习可以用于自然语言处理、图像识别、医疗诊断等应用。

三、网络数据采集和分析应用1、社交媒体监测社交媒体监测是一种用于监测社交媒体上的品牌、产品、竞争对手和消费者的方法。

做网站数据分析,必掌握的两个分析方法

做网站数据分析，必掌握的两个分析方法本次讲的是两个基础的分析方法，对比分析和细分分析法。

这两个方法在今后的分析工作中几乎处处要用到，这也是基本的数据分析思路，所以提前到这里来讲。

一、对比分析法对比分析法在本质上是通过数据计算方法来判定两个解决方案的优劣。

一个常见的例子是：同一个电商网站上的商品A和商品B，哪一个对网站贡献更大呢？按常规的考量销量的方式显然不足以进行全面的对比，在这里我们要综合考虑访问量、转化率、商品热度才能更全面的评估两个商品对网站的贡献。

1、对比分析法的比较基准比较基准的设定是统一对比单位的重要步骤，设定方法分别是：百分比评分均值法、标准化指标合并法。

1.1 百分比评分均值法“百分比评分均值法”是将指标的值都转化成百分比的形式，一个通用有效的方法就是将所有指标都除以总体的最大值，这个方法对所有大于0且分布不是特别离散的指标都是很有效的。

举个例子说明——从下面的表格中知道，4种商品中访问量最高的是商品A的563 ，转化率最高的是商品B的9%。

所有商品的访问量除以563，转化率除以9%，然后得到各自的百分比评分，然后将两列评分做简单平均后得到综合评分。

显然，通过比较综合评分来判断商品在表现更合理。

如果考虑的再全面些，针对不同商品的重要性设定权重，结果更能真实有效的评估商品的好坏。

比如，上面表格中采用加权平均的方法，商品的综合评分又发生了变化，如下图。

至于是否加权，以及各指标的权重如何设定，则可以根据分析的需要和指标的特征来确定。

1.2 标准化指标合并法“标准化指标合并比较法”是用标准化的方法消去各指标单位的影晌后再进行合并比较的方法。

数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

公式为X=（x-u）/σ（U代表均值，σ代表方差）举个例子——如下表格中数据，Bounce Rate衡量进入，转化率CR衡量产出。

A、B、C三个优化方案哪个才是最优的呢？将各指标标准化后取均值进行比较，我们可以看出A方案最优。

Web信息提取技术研究与应用分析

Web信息提取技术研究与应用分析作者：李文来源：《电子技术与软件工程》2015年第03期摘要随着我国社会经济和计算机网络技术的不断的发展，Internet已逐渐广泛应用到人们的日常生活中，并且利用web来提取信息已变为人们生活中不可缺少的一个部分。

然而目前，相当一部分网络信息是通过万维网的web，这个庞大的资源库的页面提供的，大量的冗杂的web信息给web信息的快捷提取带来了很大的困难。

因此，研究出精准的检索技术已经成为相关单位迫切需要解决的重要课题之一。

本文对web信息提取技术研究的必要性进行了浅要分析与探讨，并详细介绍了目前各种典型的web信息提取系统，并对其优缺点做出了进一步分析与探讨，供以参考。

【关键词】web信息提取 HTML 应用所谓信息提取，是指从自然语言文本中提取出特定信息的过程，即，传统的信息提取系统利用自然语言处理技术，使用基于语法或语义限制的提取模式，对自由文本进行处理的过程。

而Web信息提取，是指从web 文档中自动提取感兴趣信息的过程。

它主要通过两种途径实现，一种是通过知识工程途径；另一种是通过机器学习途径。

相对来说，机器学习途径比知识工程途径使用性更强。

1 web信息提取技术的研究的意义传统的信息提取技术起源于80年代末，兴起于90年代，它的蓬勃发展主要得益于消息理解系列会议的召开，并随着web挖掘项目的成立，得到了进一步的发展。

但是目前，Web信息的提取技术中仍然存在检索方式不科学，索引方法不合理，结果显示单一，个性化能力差等一系列问题，有待于相关人员的进一步研究。

另外，Web信息提取技术还具有很强的实用性，是其他应用系统构建的基础。

它不仅仅是web数据挖掘的重要组成部分，还是信息集成首先要解决的关键技术之一，另外，一些新颖的实际应用如，网上比较购物系统、构建企业竞争情报系统等，也离不开web信息抽取技术的支持。

因此，加大web信息提取技术的研究力度，技术是符合信息技术发展趋势的。

Web评论文本的细粒度意见挖掘技术研究共3篇

Web评论文本的细粒度意见挖掘技术研究共3篇Web评论文本的细粒度意见挖掘技术研究1Web评论文本的细粒度意见挖掘技术研究随着互联网的不断发展，网络成为了人们生活中不可缺少的一部分。

人们借助网络进行交流、分享、娱乐等，而互联网上的评论就成为了人们表达意见的重要途径。

然而，在海量的评论信息中，有些评论并不是为了表达看法，而是为了制造舆论或营销，这就给人们的信息获取带来了困扰。

因此，如何挖掘出真正有用的信息成为了研究的热点之一，其中，细粒度意见挖掘技术被广泛应用于评论的分析和提取。

细粒度意见挖掘技术是一种专门用于分析和挖掘文本中情感色彩的技术。

其通过分析文本中的词语、句子、逻辑关系等多种信息来提取出文本的情感极性，并且分析出其中的细节和细微差别。

该技术在社交媒体、在线问答、电商评论等领域受到广泛关注。

在Web评论文本中，用户的意见往往不止是简单的好评或差评，而是带有一定情感色彩的，即存在情感异质性，这就需要细粒度意见挖掘技术来进行分析和挖掘。

例如，在一篇电影评论中，一个人对于一部电影的评价可能是：“我喜欢这部电影，但是这部电影里的角色缺乏深度，剧情不够紧凑。

”这个人并不是完全的好评或差评，而是在感性的层面上表达了对于这部电影的意见。

而对于该评论进行细粒度意见挖掘后，可以得到多个方面的情感极性，如“好评”、“角色缺乏深度（差评）”、“剧情不够紧凑（差评）”等方面。

细粒度意见挖掘技术主要包括三个模块：情感分类模块、方面提取模块和情感分配模块。

其中，情感分类模块用于对文本进行情感分类，即将文本分为正面、负面和中性等情感类别；方面提取模块用于确定文本中具体的方面，如在对于一部电影的评价中，可以提取出“剧情”、“人物”等方面；情感分配模块用于对每个方面进行情感分配，即将文本的情感分配到具体的方面上。

细粒度意见挖掘技术的应用范围广泛。

比如，电影、图书、餐饮等领域，可以通过分析评论挖掘顾客的需求和感受，帮助商家提高产品质量和服务质量；政府、企业等机构可以通过分析社交媒体上的评论，了解公众的关注度和态度，制定相应的政策和企业战略；搜索引擎可以通过细粒度意见挖掘将用户的搜索结果更加准确地定位到用户需求的精准方向上，提升搜索的准确率和用户体验。

主流Web架构相互比较

主流Web架构相互比较2019年3月5日做WEB好几年了，各种语言和技术都稍有涉猎。

今天心血来潮，突然想总结⼀下。

其实不论什么技术，什么需求，通常WEB开发就是通过WEB前端管理⼀个或⼤或⼩或独⽴或分布式的关系型数据库，很多东西都是相通的。

这⾥说的WEB架构，是指WEB应⽤开发中每种技术独有的资源组织形式（包括⽂件，数据库，HTTP请求处理等。

注意并⾮OO的开发⽅式才有架构⼀说），也许说开发⽅式更容易让⼈理解⼀些。

REST架构风格是全新的针对Web应用的开发风格，是当今世界最成功的互联网超媒体分布式系统架构，它使得人们真正理解了Http 协议本来面貌。

随着REST架构成为主流技术，一种全新的互联网网络应用开发的思维方式开始流行。

REST是什么REST是英文Representational State Transfer的缩写，中文翻译为“表述性状态转移”，他是由Roy Thomas Fielding博士在他的论文《Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures》中提出的一个术语。

REST本身只是为分布式超媒体系统设计的一种架构风格，而不是标准。

基于Web的架构，实际上就是各种规范的集合，这些规范共同组成了Web架构。

比如Http协议，比如客户端服务器模式，这些都是规范。

每当我们在原有规范的基础上增加新的规范，就会形成新的架构。

而REST正是这样一种架构，他结合了一系列的规范，而形成了一种新的基于Web的架构风格。

传统的Web应用大都是B/S架构，它包括了如下一些规范。

客户－服务器这种规范的提出，改善了用户接口跨多个平台的可移植性，并且通过简化服务器组件，改善了系统的可伸缩性。

最为关键的是通过分离用户接口和数据存储这两个关注点，使得不同用户终端享受相同数据成为了可能。

无状态性无状态性是在客户－服务器约束的基础上添加的又一层规范。

Python中的Web数据抓取与分析

Python中的Web数据抓取与分析一、Web数据抓取的背景和意义近年来，随着互联网技术的不断发展和普及，网络数据的规模和复杂性呈现出爆炸式增长。

这些海量的网络数据包含了丰富的信息资源，对于企业决策、市场调研、竞争情报等都具有重要的价值。

然而，要提取和利用这些网络数据并不容易，而Python作为一种广泛应用的脚本语言，在Web数据抓取和分析中发挥了重要作用。

二、Web数据抓取的基础知识在进行Web数据抓取之前，我们需要了解一些基础知识。

首先，我们要了解HTTP协议和HTML标记语言。

HTTP是超文本传输协议的英文缩写，也是Web数据传输的基础协议，它定义了客户端和服务器之间的通信规则。

而HTML是一种标记语言，用于描述网页的结构和内容。

通过了解HTTP和HTML，我们能够理解网络数据是如何传输和展示的。

三、Python中的Web数据抓取库Python提供了许多强大的第三方库来帮助我们进行Web数据抓取。

其中最常用的库包括requests、urllib和BeautifulSoup等。

requests库是HTTP请求库，它简化了HTTP请求的过程，并提供了更加友好的API。

而urllib库则是Python标准库中的一个模块，它提供了一系列的模块和函数来处理URL。

另外，BeautifulSoup库是一个HTML解析库，它可以将HTML文档转化为一个可以操作的树形结构，方便我们提取和分析所需的数据。

四、Web数据抓取的方法和技巧在进行Web数据抓取时，我们常常会遇到一些问题和挑战。

其中一个常见的问题是如何处理登录页面和验证码。

针对这个问题，我们可以使用模拟登录的方式来解决。

具体而言，我们可以使用requests库发送登录请求，并保存登录状态，然后在后续的请求中携带该状态信息。

对于验证码问题，我们可以使用机器学习的方法来自动识别和处理。

另一个常见的问题是如何有效地爬取大规模的数据。

针对这个问题，我们可以使用多线程或者异步IO的方式来提高并发性能，从而加快数据爬取的速度。

电商行业的用户评论分析方法

电商行业的用户评论分析方法随着电商行业的迅速发展，越来越多的消费者在购买商品之前会先通过用户评论来获取其他消费者的看法和评价。

因此，对于电商企业来说，准确地分析用户评论意见和情感变化对于改进产品和提升用户体验至关重要。

本文将介绍一种用于电商行业用户评论分析的方法。

一、数据收集用户评论数据是进行分析的基础，因此首先需要从电商平台收集大量的评论数据。

可以使用网络爬虫技术从电商网站抓取评论数据，也可以直接与电商平台合作，获取其提供的评论数据。

确保数据的准确和完整性非常重要。

二、数据清洗和预处理评论数据的质量和准确性对分析结果影响很大，因此需要进行数据清洗和预处理。

首先，去除重复的评论和无效的数据，如缺失值或格式错误的数据。

其次，对评论进行分词处理，将长句子切分成多个单词或短语，以便后续的情感分析和主题提取。

三、情感分析情感分析是用户评论分析中的重要环节，它可以帮助我们了解用户对产品或服务的态度和情感倾向。

常用的情感分析方法有基于词典的方法和基于机器学习的方法。

基于词典的方法通过构建情感词典，将评论中的词语与情感极性关联起来，从而计算出评论的情感得分。

基于机器学习的方法则通过训练算法，将评论数据标注为积极、消极或中性，从而训练出一个情感分类器。

四、主题提取除了情感分析，用户评论中的主题提取也是非常重要的。

主题提取可以帮助企业了解用户关注的问题和需求，帮助改进产品和提供更好的服务。

常用的主题提取方法有基于规则的方法和基于机器学习的方法。

基于规则的方法通过设计一些规则和关键词，从评论中提取有关的主题词。

基于机器学习的方法则通过训练算法，将评论数据标注为不同主题，从而训练出一个主题分类器。

五、数据可视化和报告将用户评论分析的结果进行可视化是非常有帮助的，可以直观地展示出评论的情感分布和主题关注度。

可以使用词云、柱状图、折线图等图表进行数据可视化。

同时，还可以根据分析结果生成一份详细的报告，包括各个主题的用户意见、情感变化趋势等，供企业决策者参考。

基于人工智能的网页信息提取与分析

基于人工智能的网页信息提取与分析随着互联网的普及和信息爆炸式增长，人们需要越来越多的工具来帮助他们从海量的网络信息中提取有用的知识和洞察力。

人工智能技术的快速发展为网页信息提取和分析提供了新的解决方案。

基于人工智能的网页信息提取与分析技术能够自动从网页中抽取特定的信息，并对这些信息进行分析和处理，从而提供更加有针对性和准确的信息。

一、网页信息提取技术1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能领域的一个重要分支，它可以帮助计算机理解和处理人类语言。

在网页信息提取中，自然语言处理技术能够帮助识别和提取网页中的关键信息，如标题、摘要、作者、时间等。

通过自然语言处理技术，可以构建一个智能的网页信息抽取系统，能够自动地从海量的网页中提取有用的信息。

2. 深度学习技术深度学习技术是人工智能领域的热门技术之一，它通过构建深层神经网络模型，实现对复杂数据的学习和理解。

在网页信息提取中，深度学习技术可以帮助识别和提取网页中的结构化信息，如表格、图像、链接等。

通过深度学习技术，可以建立一个智能的网页信息提取系统，能够自动地解析网页的结构，从而准确地提取出需要的信息。

二、网页信息分析技术1. 文本分类技术文本分类技术是人工智能领域的常用技术之一，它可以将文本按照一定的分类规则进行分类和归类。

在网页信息分析中，文本分类技术可以帮助将提取出的信息按照一定的分类标准进行分类和组织，从而实现对网页信息的有效分析和处理。

通过文本分类技术，可以建立一个智能的网页信息分析系统，能够自动地对网页信息进行分类和归类，从而为用户提供更加有用的洞察和分析结果。

2. 情感分析技术情感分析技术是人工智能领域的新兴技术之一，它可以分析文本中蕴含的情感和情感倾向。

在网页信息分析中，情感分析技术可以帮助分析网页中的评论、评论、社交媒体上的发言等文本信息中的情感倾向，从而揭示用户对某个话题的态度和观点。

通过情感分析技术，可以建立一个智能的网页信息分析系统，能够自动地分析用户的情感倾向和观点，从而为用户提供更加准确和全面的网页信息。

Web页面用户评论信息抽取技术研究的开题报告

Web页面用户评论信息抽取技术研究的开题报告一、研究背景随着互联网的飞速发展，越来越多的信息被呈现在网页上，其中包括了各种用户发表的意见、评论等，这也成为了获取用户反馈和评价产品质量的重要渠道之一。

但是，这些评论信息因为数量巨大、内容复杂，难以直接挖掘和分析，因此需要通过文本抽取或者机器学习等技术来实现有效的处理和分析。

二、研究目的本研究旨在探讨如何利用文本抽取和机器学习等技术，对Web页面上的用户评论信息进行有效的抽取和分析。

具体目标如下：1.实现用户评论文本的预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。

2.探究用户评论信息中的情感倾向，包括正面、负面和中性，并进行量化分析。

3.研究利用机器学习方法，对用户评论信息进行分类和聚类。

4.实现用户评论信息的关键信息抽取，包括产品名称、评论时间、评论作者等。

5.实现用户评论信息的可视化展示，为企业和生产者提供有效的数据支持，以改善产品设计和市场运营。

三、研究方法本研究采用了如下方法：1.基于Python语言，采用开源的自然语言处理库NLTK，对用户评论文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注等。

2.通过情感分析方法，对每条评论文本进行情感倾向分析，判断其是否为正面、负面或中性情感，并进行可视化展示。

3.利用机器学习分类方法（如朴素贝叶斯分类器、决策树等算法），对用户评论信息进行分类和聚类，以发现评论信息中的隐藏规律。

4.采用信息抽取的方法，从评论信息中提取关键信息，如产品名称、评论时间、评论作者等。

5.实现用户评论信息的可视化展示，包括词云图、情感倾向分析图、分类和聚类图等，以方便企业和生产者了解用户反馈和市场需求。

四、研究意义本研究能够对生产厂商和企业提供以下方面的支持：1.通过对用户评论信息的分析和抽取，企业可以了解到消费者对产品的需求和痛点问题，进一步优化产品设计和加强市场运营。

2.企业可以通过机器学习分类和聚类的方法，对用户评论信息进行分类，辨别出不同群体的消费者对产品的评价和需求。

谈基于python的Web大数据采集和数据分析

谈基于 python的 Web大数据采集和数据分析摘要：大数据就是指数字科学，它是以数据为研究对象的，对各个领域中所出现的数据问题进行探讨与研究，找到这些科学领域内各数据之间存在的内在联系进行分析，并发掘去规律。

为科学领域中出现了各种难题提供解决思路与对策。

并且大数据并将是数据科学研究库同时还是一个技术平台。

它能通过这个平台对大数据进行采集、初步处理以及储存管理等工作，而在这个平台之中，科学技术就是体现大数据价值的重要表现，同时也是支撑大数据发展的根本所在，它能够支撑大数据完成从数据采集到结果形成整个过程的工作。

除此之外大数据还能够帮助使用者，找到问题的本质，使人们透过问题的表象看到问题的本质所在，由此可以看出，大数据具有十分丰富的发展潜力与潜能。

为了能够跟紧大数据时代发展的脚步，我们必须要有能够适应时代发展的“大数据思维”。

基于此，本文提出一种基于Python的数据采集方案，分析web大数据采集的原理，提出以Python工具为辅助的数据分析方法。

关键词：Python、大数据、web、数据分析引言:互联网的出现给人们的生活和工作带来了巨大的改变，但是由于互联网的多样化与网页信息的复杂化特点，很多数据信息都被镶嵌到了web中，web 中的数据量也在不断的增长，人类开始走向了大数据时代的发展，web的数据获取方式有很多种，分别是本体数据获取；基于一定规律或者是地理位置的数据分区；还有基于网站查询的数据获取方式等。

使用科学、有效的方式可以将海量信息数据中自己需要的信息提取出来，并挖掘数据的潜在价值，使其价值得到体现。

1 web数据抓取技术介绍1web数据抓取Web数据抓取也就是web scraping技术，就是指通过在网络上提取与某一信息相关的数据，这一数据也被称之为模拟浏览器行为，将浏览器中显示的数据信息进行提炼。

因此这项技术也被称之为是“屏幕抓取”。

Web数据抓取技术应用的最终目的，就是将这些结构化的信息，从信息量庞大的网页中抓取出来，web 数据采集实质上就是将网站上非结构化的数据信息，在经过一系列的分析出来之后，将其保存为统一格式的文档，并将其传输到云端或者是硬盘之中。

电商平台用户评论情感分析与特征提取研究

电商平台用户评论情感分析与特征提取研究近年来，随着电子商务的快速发展，越来越多的消费者选择在电商平台上购买商品。

用户评论作为一种重要的信息源，可以帮助其他消费者了解商品的优劣，从而影响他们的购买行为。

然而，用户评论数量庞大且复杂，单纯依靠人工阅读和分析不仅耗时耗力，还容易出现主观偏差。

因此，对用户评论情感进行分析和特征提取成为了电商平台研究的重要方向之一。

用户评论情感分析主要是通过自然语言处理技术，对文字评论进行情感分类，判断评论的情感倾向，例如积极、中性或消极。

这项研究的目标是提取并理解用户对商品或服务的态度和看法，为商家和其他消费者提供参考。

首先，进行情感分类的方法主要包括基于词典的方法和机器学习的方法。

基于词典的方法是基于事先构建的情感词典进行情感分类，通过词语的情感极性来判断评论的情感倾向。

这种方法的优势是计算速度快，但受限于词典的质量和覆盖范围，容易受到领域特定词汇和语义复杂性的干扰。

机器学习方法则是通过训练一个情感分类器，学习评论与情感之间的关系。

这种方法可以利用更多上下文信息和语义特征来进行分类，但需要大量的标记数据和复杂的特征工程。

其次，除了情感分类，特征提取也是用户评论研究的重要内容。

特征提取主要是从用户评论中抽取有用的信息，为商家和其他消费者提供更多的参考。

常用的特征包括文本长度、句子结构、情感强度和关键词等。

文本长度可以反映用户对商品的满意度，长篇评论往往包含更多的细节和个人经验。

句子结构可以判断评论的观点和证据是正面还是负面，从而更好地理解用户的意见。

情感强度可以反映评论中表达的情感程度，例如“非常好”和“一般般”的情感强度是不同的。

关键词可以帮助商家和其他用户了解评论的重点，例如商品的品质、服务态度等。

在实际应用中，电商平台可以利用用户评论情感分析和特征提取来改进用户体验和营销策略。

首先，通过情感分析，平台可以了解用户对商品的整体态度和满意度，从而改进和优化商品设计和运营策略。

互联网时代的数据提取与分析

互联网时代的数据提取与分析随着互联网的不断发展壮大，人们在日常生活中产生的数据量也越来越大。

充分利用这些数据，可以洞察市场动态、挖掘潜在客户、优化生产流程等，为企业的发展提供了有力支持。

如何进行数据提取和分析，成为了当下企业面临的一大难题。

一、数据提取1. 数据获取渠道数据获取渠道主要有两种：一种是主动获取，也就是采用各种手段收集，如爬虫，API 接口，问卷调查等；另一种是被动获取，如自行搜集和管理公司日常生产的数据。

两种渠道的数据来源广泛，方法多样，但需要注意的是，数据的质量和可靠性也极为重要。

2. 数据清洗数据清洗是指对数据进行加工处理，以便于数据分析和使用。

成千上万的原始数据经过数据清洗后，可以变为具有意义的数据。

数据清洗包括数据删减、去重、合并等操作，数据清洗的好坏直接关系到后续数据分析的质量。

二、数据分析1. 数据分析的意义数据分析是一种科学的方法，主要用于从数据中抽象出各种有用的信息，发现某些具有意义的观点，或者对数据进行预测。

通过对数据的分析，可以深入了解市场、了解竞争对手的优劣势，了解客户需求，为公司产品的开发和定价提供参考，同时也支持更精准的营销决策和资源配置。

2. 基本的数据分析方法（1）统计分析。

对统计数据进行收集和分析，得出决策相关数据。

（2）数据挖掘。

从数据中发现潜在的规律和关联性。

（3）机器学习。

通过人工智能和机器学习算法实现自动数据分析，快速地发现关键信息。

三、机器学习算法在数据分析中的应用传统的分析方法为人工处理数据，手动建立模型等，效率较低，且难以解决复杂的数据模型。

而机器学习技术利用计算机自身的计算能力，在较短的时间内快速处理大量数据并提供结果。

机器学习的应用范围非常广泛，可以用于客户关系管理、市场分析、投资决策、餐饮销售、医疗诊断等领域。

机器学习可分为监督学习、非监督学习和强化学习。

其中监督学习是数据样本已知的情况下，对数据进行目标预测或分类；非监督学习是对数据进行聚类或降维分析等；强化学习是将一系列连续的行动和反馈纳入考虑的机器学习方式。

Web信息资源评价及分类的研究的开题报告

Web信息资源评价及分类的研究的开题报告
一、选题的背景和意义
随着互联网的快速普及，越来越多的信息可以通过网络获取。

然而，这些信息来源的可信度和价值的差异也越来越明显，如何评价和分类这些信息资源，以供用户参考和选择，成为一个重要问题。

因此，本文旨在研究如何评价和分类Web信息资源。

二、研究对象和内容
研究对象为Web信息资源，并针对其评价和分类进行研究。

具体内容包括：
1.信息资源评价的方法和指标
2.信息资源分类的方法和标准
3.对比不同评价和分类方法的优缺点
4.实践应用中的案例分析
三、研究方法和技术路线
本文采用文献资料法、问卷调查法、实验法等多种研究方法，以收集有关Web 信息资源评价和分类的相关资料和数据，并通过实验验证不同方法的实际效果。

技术路线包括：
1.数据收集和预处理
2.方法选取和实验设计
3.数据分析和结果呈现
4.案例分析和应用推广
四、研究难点和解决方案
研究难点主要包括：
1.如何确定评价和分类方法的权威性和可靠性
2.如何衡量不同方法的效果和准确性
解决方案：
1.收集权威的评价和分类标准
2.通过对比实验来验证不同方法的效果
五、预期研究成果和应用价值
预期研究成果包括：
1.提出适用于Web信息资源评价和分类的方法和指标
2.实践验证不同方法的实际效果
应用价值主要体现在：
1.Web信息资源评价和分类指南的制定和优化
2.提高用户评价和选择Web信息资源的准确性和效率
3.为企业和机构提供有针对性的信息资源分类和管理方案。

网页数据分析报告

网页数据分析报告摘要本文旨在通过分析网页数据，了解用户行为和网站的关键指标。

首先，我们将介绍数据获取的方法，然后展示数据分析的步骤和技术，最后给出一些关键的见解和建议，以帮助网站优化用户体验和提高转化率。

1. 数据获取1.1 网页数据收集工具我们可以使用各种工具来收集网页数据，包括Google Analytics、百度统计等。

这些工具可以追踪用户访问行为、流量来源、页面浏览量等关键指标。

1.2 数据存储和处理获取到的数据可以存储在数据库中，以便后续分析。

我们可以使用Python等编程语言来处理和分析数据。

2. 数据分析步骤2.1 数据清洗和预处理在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和预处理。

这包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。

2.2 探索性数据分析通过可视化和统计方法，我们可以探索数据的特征和分布。

在这一步骤中，我们可以发现一些关键的趋势和模式。

2.3 数据建模和分析在这一步骤中，我们可以使用机器学习和统计模型来分析数据。

例如，我们可以使用聚类分析来识别用户群体，使用回归分析来预测用户行为等。

2.4 结果解释和报告最后，我们需要解释和总结分析结果，并将其呈现给相关利益相关者。

这可以通过报告、可视化图表等形式完成。

3. 关键见解和建议3.1 用户行为分析通过分析网页数据，我们可以深入了解用户的行为模式和偏好。

例如，我们可以发现用户喜欢浏览哪些页面、最常访问的时间段等。

这些见解可以帮助网站优化页面布局和内容。

3.2 流量来源分析通过分析流量来源，我们可以知道用户是通过搜索引擎还是社交媒体等渠道访问网站。

这些见解可以帮助网站制定更有效的市场推广策略。

3.3 转化率优化建议通过分析用户的转化率，我们可以了解用户从访问到购买、注册等目标行为的转化率。

根据分析结果，我们可以提出一些优化建议，例如改进购物流程、优化注册页面等。

结论通过网页数据分析，我们可以获得关于用户行为和网站关键指标的重要见解。

大数据语境下动画电影评论典型意见挖掘分析

大数据语境下动画电影评论典型意见挖掘分析大数据语境下动画电影评论典型意见挖掘分析随着大数据时代的来临，互联网上不断产生着海量的评论数据，这为研究者提供了一个从中挖掘分析人们观影意见的宝贵资源。

本文将以动画电影评论为切入点，利用大数据技术，对动画电影评论中的典型意见进行挖掘分析，旨在揭示大数据语境下观众对动画电影的普遍看法和意见。

首先，我们需要建立一个合适的数据集。

通过爬取电影评论网站上的动画电影评论，我们可以获得一定规模的评论数据。

然后，我们需要对这些评论进行预处理，包括去除特殊符号、停用词、标点符号等，以方便后续的挖掘分析。

接下来，我们使用文本挖掘技术对评论数据进行分析。

首先，我们可以利用情感分析的方法，将评论数据划分为正面、负面或中性的评价。

情感分析可以通过一些经典的机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机等来实现。

在评价情感极性的基础上，我们还可以进一步分析评论中的典型意见。

这可以通过关键词抽取和主题模型等技术来实现。

关键词抽取可以帮助我们发现评论中常被提及的词语，从而揭示大众对于动画电影常谈论的话题。

主题模型则可以从评论中挖掘出潜在的主题，例如动画电影的故事情节、角色塑造、动画质量等。

通过对这些主题的细致分析，我们可以得到人们对动画电影的典型观点和意见。

除了挖掘分析评论数据本身，我们还可以结合其他数据进行更深入的研究。

例如，我们可以获取动画电影的票房和口碑数据，以探究观众评论和票房之间的关系。

通过大数据的手段，我们可以对不同类型、风格、制作团队的动画电影进行比较，找出人们最喜欢的类型以及最重要的观影评价因素。

最后，我们需要注意分析结果的可信度和有效性。

由于评论数据的来源广泛而杂乱，我们需要建立合适的评价标准，去除一些无效或具有误导性的评论。

同时，针对分析结果，我们还需要进行统计分析和可视化展示，以便更好地理解和传达我们的发现。

综上所述，大数据语境下动画电影评论典型意见挖掘分析是一项具有重要意义的研究工作。

Web大数据环境下的不一致跨源数据发现

Web大数据环境下的不一致跨源数据发现余伟;李石君;杨莎;胡亚慧;刘晶;丁永刚;王骞【摘要】Web中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题,严重影响了互联网的可信度和质量.目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中,对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少.针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征,将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型;研究不同类型的Web数据不一致特征,建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算系统;从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上,实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web不一致数据自动发现方法,并结合这两种方法的特点,基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次概率判定的Web不一致数据的自动发现算法.该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进行实验,并与传统架构和其他方法进行了比较,实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性.【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2015(052)002【总页数】14页(P295-308)【关键词】Web大数据;Web数据挖掘;数据一致性;Web数据管理;数据质量评估;跨源数据分析【作者】余伟;李石君;杨莎;胡亚慧;刘晶;丁永刚;王骞【作者单位】武汉大学计算机学院武汉430079;武汉大学计算机学院武汉430079;武汉大学计算机学院武汉430079;汉口学院计算机科学与技术学院武汉430212;武汉大学计算机学院武汉430079;空军预警学院武汉430070;武汉大学计算机学院武汉430079;武汉大学计算机学院武汉430079;武汉大学计算机学院武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TP391随着大数据时代的到来，数据的快速增长成为许多行业共同面对的宝贵机遇和严峻挑战.大数据蕴含着巨大的价值，对社会、经济、科学研究等各个方面都具有重要的战略意义，为人们更加全面和深入地感知、认识和控制现实世界提供了极其丰富的信息和知识.然而大数据繁荣的同时也充斥了大量的无效、错误、过时的数据，导致数据质量低劣，极大地降低了大数据的应用价值.事实表明，由于数据不一致引起数据无效是一个非常严重的问题（以下简称数据不一致问题）.特别是Web数据分布在海量的各类数据源中，数据之间的跨领域迁移［1］以及不同数据源的数据相互交叉、相互影响，而又缺乏有效的管理机制，使得跨源数据的不一致现象非常严重，例如同一个新闻事件在不同的网络媒体中描述不一样，严重误导了用户的认知；又例如同一个商品信息在几个电子商务平台中参数属性存在冲突等，为用户进行购买行为带来了极大的困扰.研究表明，跨源数据所带来的不一致问题及其所导致的知识和决策错误已经在全球范围内造成了恶劣后果，严重困扰着信息社会.美国零售业每年因标价数据错误而导致25亿美元的损失［2］，数据不一致问题也会影响商业行为和金融活动中数据的分析处理和决策支持的准确性，由此问题引发的企业成本增加达到该企业产值的10%～20%［3］.确保Web大数据的一致性是关系到大数据时代的国计民生、社会和谐等方面的一项重大战略任务，是圆满完成大数据管理基础设施建设、有效发挥大数据作用的重要前提.我们知道大数据具有规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）和价值性（value）等4V 特征，而Web大数据还具有虚拟性（virtuality）这另外一个特性，因此确保Web大数据一致性是富有挑战的工作，主要问题表现在：1）Web大数据结构多样、类型复杂，缺乏统一的管理方法.Web数据的来源多种多样（如新闻、博客、移动互联网、社交平台、电子商务平台等），数据模态千差万别（大文本数据、短文本信息、半结构化表格、XML数据、JQUERY 数据），质量参差不齐，网站结构丰富多样，加工整合困难.例如针对同一个商品，在不同的电子商务数据源中，页面的表示形式、属性参数的类型和描述方法都不尽相同，在缺乏统一的理论模型的情况下，跨源数据在不同的数据模式下的比较分析具有很大的困难.2）Web跨源数据的一致性研究缺乏理论体系支撑.现有的数据一致性理论主要集中在关系数据库的一致性研究、分布式数据库消息与事务一致性维护等方面，这与Web 大数据的一致性有本质的不同.在跨源Web数据一致性研究中，如何形式化地表示Web大数据一致性；如何从理论上判定数据一致性；如何度量数据的一致性程度；在缺乏完整的Web数据一致性理论体系的情况下这些问题是无法回答的.3）缺乏适合Web大数据环境下的跨源数据不一致发现方法.目前的不一致发现研究主要局限在结构化数据库和传统数据应用领域，例如关系判定、异常检测等，而针对多源异构、规模庞大、类型多样、更新频繁、数据可信度低的Web大数据，传统方法不能有效地进行不一致错误的自动检测.这些问题都极大地影响了Web数据的质量，为此本文开展深入的研究，针对Web 大数据的规模性、多样性、高速性和虚拟性等特点，将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一的Web对象数据模型；研究Web 数据不一致特征并进行分类，对各种类型的不一致数据进行形式化表示并建立代数运算系统；研究Web对象数据模型中为保持页面与栏目、数据与页面和多源数据关联等一致性必须遵循的复杂约束关系，以及推断未知数据项和对象知识的推理方法；进而在这些理论基础上实现通过约束规则检测、统计分析和层次概率判定等方法来进行跨源数据不一致错误的自动发现，并将这些方法在Hadoop MapReduce框架下进行验证.1 相关工作大数据的迅速发展成为学术界和企业界甚至世界各国政府关注的热点，其核心意义在于大数据所蕴含的巨大价值.孟小峰等人［4－5］、王珊等人［6］对最近几年国内外大数据相关的研究成果进行了全面的回顾和总结，介绍了大数据的基本概念，详细分析了大数据管理的关键技术，对大数据的机遇和挑战进行了深入的剖析.杜小勇等人［7］从分布式数据库和MapReduce的关系方面分析了大数据的应用前景.王元卓等人［8］重点阐述了网络大数据的特点和未来发展方向.然而数据量的巨大并不直接意味这数据价值的巨大，大数据由于其跨源、复杂、异构、多样等特点，所带来的数据质量参差不齐，严重影响了对大数据的有效利用，给信息社会带来了巨大的挑战，目前已引起了国内外的共同关注.程学旗等人［9］分析了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战.杨静等人［10］、宋杰等人［11］基于云模型对大数据进行了数据分析和计算.黄冬梅等人［1］对大数据的可用性研究进行了透彻全面的分析.慈祥等人［12］结合MapReduce的特点，从数据划分、数据筛选等方面来实现对大数据精确、可靠的Top－K 查询.这些研究都反映追求高数据质量是对大数据的一项重要要求，有效地保障大数据的数据质量对信息社会的发展具有重要意义.数据不一致问题是数据质量研究中的一个重要研究内容，直接影响了数据的可信性和可用性，在Web大数据环境下的数据不一致就更为普遍和严重.Web大数据的获取和集成是Web 大数据一致性研究的基础，本研究团队［13－15］基于层次树模型和格空间的受限约束解决了Deep Web数据抽取和集成问题，为本文的数据抽取与融合提供了基础.本文采用基于对象知识文件对象模型的Web信息提取方法，通过有关特征向量的正则文法匹配、模式代数理论［16］和时间概念本体方法，抽取网页多个时间维度.同时数据一致性的本质在于同一实体对象在不同的数据源、不同的时空环境下具有不同的表现内容，在前面的工作中我们已经研究了如何在多源异构的大数据环境中实现对多个对象的同一性进行识别，在本文中将展开对大数据不一致发现的研究.目前国内外关于大数据一致性的研究工作刚刚启动，处于起步阶段.现有的研究工作主要局限在集中式存储的大规模关系数据的一致性方面，主要包括一致性的函数依赖、基于规则的不一致自动发现、基于统计分析的不一致自动发现和不一致错误自动修复等几个方面.1）一致性的函数依赖在经典的关系数据模型中，我们通过数据库中设置完整性约束、唯一性约束、键值约束、域约束等来对数据实现函数依赖和包含依赖，从而形成了关系数据库的一致性理论体系.例如张奥千等人［17］研究了一种基于函数依赖的解释约减算法来对违反规则的关系数据进行筛选.针对海量分布式关系数据库中进行频繁比较所引发的时间消耗代价过大的问题，金连等人［18］提出了并行的概率填充算法来检测和修复缺失数据，并给出了基于相关性的贝叶斯网构造方法.吴爱华等人［19］在综合约束（函数依赖、包含依赖和域约束）范围内采用信任标签在属性级别上区分一致和不一致数据.2）基于规则的不一致自动发现针对函数依赖的局限性，Bohannon 等人［20］扩展了函数依赖和包含依赖，通过建立条件函数依赖和条件包含依赖的语义规则来描述复杂数据一致性约束，从而实现发现和修复复杂的数据一致性.Bravo等人［21］进一步研究了条件包含依赖的推理问题以及可满足问题的计算复杂度及其求解算法.Koudas等人［22］通过描述属性值相似性测度扩充了函数依赖，建立了异构数据的一致性约束来解决异构数据源中由数据格式不一致引发的一致性错误.这类方法适用于分布式的多源关系数据库，无法有效地处理Web中的非结构化数据.3）基于统计分析的不一致自动发现基于函数依赖进行不一致自动发现的方法都需要通过建立约束规则和本体训练，基于统计分析来对数据之间的异同进行比较能降低监督学习的要求.Korn等人［23］利用统计模型来描述数据的一致性，并通过求解和比较模型参数的方法来发现和修复数据不一致性错误.Xiong等人［24］提出了基于统计知识的数据不一致性描述方法，并给出了基于超团的数据一致性提升算法，然而这类主要是针对结构化的数据进行统计分析来实现不一致数据的发现，无法应用于多源异构的Web大数据中. 上述研究成果涉及到分布式关系数据的时效性和完整性，以及针对大规模数据质量的检测，为本文的研究提供了指引和启发，然而对多样、异构、多源的非关系的Web大数据的一致性分析不太适用.基于函数依赖的理论体系无法表达所有的数据一致性约束，其能力极其受限，很多数据一致性错误不能被发现.因此本文在之前研究的基础上，综合分析了Web大数据的规模性、多样性、高速性和虚拟性等特性，研究Web数据不一致特征并进行分类，对各种类型的不一致数据进行形式化表示并建立约束关系和推理机制，从而在该跨源Web数据一致性的理论体系的基础上，提出了Web大数据中不一致数据自动发现的算法，并通过Hadoop平台的MapReduce框架进行了实验验证.2 大数据一致性理论模型在独立数据源S 中，可对其数据库层定义完整性约束集Σ，如果所有的对象的数据元组都没有违反Σ 中的任意约束，那么该数据源S 一致，反之不一致.然而针对多源异构的Web数据，由于其存储的跨源特性和信息间的不完整复制，很难对不同的数据源建立统一的约束机制，使得不一致数据广泛存在于Web大数据中.多源异构是导致Web数据不一致的主要原因，这种不一致数据无法正确反映现实世界客观事物的真实状态，导致对Web资源的信息查询和数据应用会产生错误或矛盾的查询结果，极大地降低了Web的利用价值.由于大数据种类多样而且结构复杂，数据之间的不一致类型也呈现出了多样性和复杂性，如数据对象类型有无结构的自然文本数据、半结构化表格文本数据和结构化数据库数据等，数据不一致类型有数据值冲突、数据描述歧义、数据项缺失等.本文将深入研究各类Web数据的结构特征和内容表示，基于Web页面特征数据的抽取方法，建立了Web大数据的统一对象数据模型，对各种Web数据不一致现象提炼共性的科学问题，对Web跨源数据不一致进行分类和形式化表示，并基于一致性要求建立了Web数据的约束机制和推理机制.2.1 Web对象数据模型Web大数据中的跨源不一致本质上是各个数据源上页面内容的数据不一致，因此本文研究的基础是通过抽取和融合Web页面，构造所有Web大数据的统一对象数据模型，建立模型的数据结构、操作方法、约束规则和分类机制，从而实现一致性分析和不一致发现.对于任意一个网站数据源Si，该数据源中包含了大量的网页，这些网页分布在不同的分类、以不同的表现形式进行展示、描述了某一个具体的新闻、产品或内容，对于任意一个网页Wj，包含了该网页的结构信息（所在栏目、页面布局）和内容信息，通过对页面进行结构分析、信息抽取和语义挖掘，得到网页的对象数据模型如下：其中，C 表示该页面的所在栏目和结构信息，是对网站、栏目、子栏目和网页页面的抽象，将网站描述成一棵5层非空树，网站数据源是根节点，栏目及其各级子栏目是中间节点，网页页面是叶子节点.根据SEO 的优化原则，每个网页最多离网站首页4次点击就能到达，所以将网站描述成一棵5层非空树，而且叶子节点的深度最大值为5，则网页Wj 的栏目结构信息可表示为C＝｛c1，c2，c3，c4，c5｝，c1 为根节点，c5 为最小节点，每个节点由一个二元组（VC，VT）表示，分别描述节点的基本信息和特征信息，网站Si的所有网页的C 组成了网站Si 的栏目空间Θ.O 表示该页面所描述的对象，通过实体识别进行构造，对象O 由五元组的本体描述，表示为O＝｛A，I，R，AT，AX｝，分别描述对象的类型、实例特征、关系网络、属性集与永真断言公理.B 表示该页面所包含的数据信息，包含通过信息抽取和语义分析提取的k 个数据项，数据信息模型B 可以定义为其中，Di 表示对象Wj.B 中第i 个数据项，Di.T 表示数据项类型，主要包括固定数据项、特征数据项和隐式数据项，Di.E 表示第i 个数据项的项名，Di.V表示第i 个数据项的值，Di.P 表示第i 个数据项的值的可信度，Di.w 表示第i 个数据项在页面中的权重.2.2 Web大数据不一致分类表示跨源数据的一致性问题广泛存在于Web大数据的异构多源环境下，但是Web环境下的数据种类多样、结构复杂，基于一致性数据对象模型，挖掘数据间的本质特征、提炼共性的科学问题、研究各类不一致现象的内在因素、对各类不一致进行分类和形式化表示.2.2.1 Web信息不一致分类表示网页信息不一致模型描述了网页个体本身存在的不一致现象，主要表现在主题不一致、关联冲突、依赖冲突和时间不一致.定义1.主题不一致.网页内容所计划描述的对象主体和正文中实际描述的内容不一致或部分不一致.根据主题不一致的定义构建主题不一致模型：网页W 所描述的主题为O，主要内容特征为B，内容特征与主题的匹配度表示为其中，k为特征数据项个数，R 为特征与主题匹配关系的算子.当时，为主题一致，主题一致程度表示为；当时为主题不一致.主题一致时ConM≥1，其中a 为主题不一致临界值，根据网站主题和网页信息的一致性敏感程度来进行实验调优.定义2.约束不一致.表示网页内容所描述的特征数据项间存在有约束关系，且约束的数据项的值违反了约束关系.约束关系包括函数依赖、多值依赖和关联依赖，依赖规则由知识层次模型决定.例如商品的描述中，“CPU 品牌”数据项的值为“英特尔”，那么“CPU 型号”数据项的值只能为该品牌下面的型号，如果为其他值则违反了约束一致性.根据约束不一致的定义构建约束不一致模型：网页W 有k 个特征属性值，存在属性i和属性j 具有约束关系，即其中，这两个属性的值（Di.V，Dj.V）违反了约束关系Δ（Di.E，Dj.E），则表示网页W 的数据项（Di，Dj）约束不一致，网页W 存在约束不一致现象.其中Δ 表示两个属性存在约束关系的算子，主要包括以下几类：定义3.完备不一致.表示在网页内容所描述的特征数据项中，缺失了关键数据项或已有数据项的值为空.例如新闻类主题没有描述基本的发生时间；电子商务页面没有商品的图片或价格；页面表格上描述了生产地但结果为空等.根据完备不一致的定义构建完备不一致模型如下：网页W 所描述的对象O 根据知识层次模型应该具有的数据项集合为，W中描述的有效数据项集合为其中，有m 个数据项且Dm∩W.B.D＝∅，或有n个数据项Dn⊆W.B.D，且每个数据项.V＝NULL，则网页W 存在完备不一致.2.2.2 网页栏目不一致的分类与形式化表示网站栏目中网页信息与栏目内涵之间经常出现不一致性现象，具有广泛的一致性要求，主要表现在类型不一致和栏目不一致两种.定义4.类型不一致.网页中的信息内容B（包括网页标题、数据特征项及正文文本）与该网页所在的栏目的类型C 在内容或范围上不相符，又可称为分类不一致.例如，网页“笔记本电脑”栏目下，有时会充斥着台式计算机、手机等，为用户进行选择和信息查询带来了极大的困扰.根据类型不一致的特征，构建类型不一致模型：网页W 所在的栏目类型集合为C，数据特征集合为B，网页内容与类型的匹配度为其中，k为数据特征项个数为特征与分类匹配关系的算子.当时，为网页W 类型一致，类型一致程度；当时，为网页W 类型不一致，不一致程度ConC＝1，其中为类型不一致临界值，根据网站栏目类型和网页信息的一致性敏感程度来进行实验调优和设置.定义5.栏目不一致.两个数据源中有针对同一对象描述的页面，但是这两个页面在各自数据源中的栏目不同，称为栏目不一致，针对两个数据源的栏目不一致可表示其中，～≠表示从栏目结构和含义上判定两个栏目不属于同一类栏目的逻辑算子，Si.C＝｛Si.c1，Si.c2，Si.c3，Si.c4，Si.c5｝，但在实际情况中不同的数据源的分类结构都不尽相同，用词和描述方法也不相同，因此本文将在语义上和结构可包含上判定栏目相同的类型也认为满足～≠，这种情况称为栏目弱一致.2.2.3 跨源数据不一致分类与形式化表示在Web大数据环境下，异构的不同数据源是造成不一致的主要原因，数据提供方式、来源不同是跨源数据不一致的根本因素，主要表现在比较不一致、结构不一致、指代不一致和时空不一致.定义6.比较不一致.两个或两个以上的数据源中有针对同一对象描述的页面，这些页面中的已有相同数据特征项存在有值不一致的现象，称为比较不一致，针对两个数据源的比较不一致可表示为数据源S1 的S1.B.Di 和数据源S2 的S2.B.Dj称为对象S1.O 的比较不一致键.对于多个数据源中如果都存在相同的数据特征项，且有两个数据源存在比较不一致，则这些数据源都成为比较不一致.定义7.结构不一致.两个或两个以上的数据源中有针对同一对象描述的页面，这些页面中各自的数据项结构存在不同，称为结构不一致，针对两个数据源的结构不一致可表示为数据源S1 的S1.B.Di 称为对象S1.O 在数据源S2 上的结构缺失键.定义8.指代不一致.两个或两个以上的数据源中有页面具有完全相同数据项结构和值，但所描述对象不同，称为指代不一致，针对两个数据源的指代不一致可表示为数据源S1 的S1.O 和S2 的S2.O 称为异常指代对象.2.3 Web大数据一致性约束与不一致推理任何网页的信息都有一致性的内在约束，不同的网页一致性敏感度也不同.通过在知识层次模型中结合对象知识建立相应的约束机制，是保障网页一致性的基本规则.根据一致性的Web对象数据模型和不一致分类的特征，建立相关的约束规则，当检查Web内容时触发约束机制检查，自动发现违反约束的页面和数据项.为保持Web大数据一致性所需要建立的约束机制，总体上可以分为内约束和外约束.内约束（internal constraint）是数据源本身根据自身特性所需要建立的约束机制，定义为IC，IC＝｛IC1，IC2，IC3，IC4，IC5，IC6｝，ICi 分别表示主题一致性约束、属性一致性约束、值域一致性约束、完备一致性约束、类型一致性约束、栏目一致性约束.外约束（outreach constraint）是多源异构的多个数据源间为保持一致性建立的约束机制，定义为OC（S1，S2，…，Sn），表示这n 个数据源的为保持跨源一致性所建立的约束，OC＝｛OC1，OC2，OC3，OC4｝，OCi 分别表示属性空间一致性、值域空间一致性、结构分布一致性、对象指代一致性.3 不一致自动发现方法3.1 基于约束的不一致自动发现方法首先根据Web对象信息模型抽取出页面的栏目、页面特征数据项、主题对象等信息，根据推理的知识层次模型，建立依赖集和一致性约束集合，然后检查各属性和数据项是否违反约束机制，若检测到违反一致性约束的就能自动发现时态不一致信息.另外可以根据约束条件判断不一致类型，计算各个网页的不一致度量值，并根据具体要求为网页不一致规定一个阈值.如果大于阈值则认为网页是不一致的，如果小于阈值则认为网页是一致的，阈值的确定可以借助模糊数学的知识，这样就可以满足对Web一致性的不同要求.基于约束来发现跨源数据中的不一致数据的本质是通过进行数据比较来推理不一致的数据情况，主要问题是在大数据环境下效率低下，为解决这一问题，本文在Hadoop MapReduce框架上首先建立各个数据源的数据倒排索引，然后构造基于约束的发现算法.建立倒排索引集合SC，每一条倒排索引记录可以表示为SCi＝｛A，V，SW｝，其中A 表示该条记录所记录的属性名称，V 表示其取值，SW 表示数据项集合中拥有〈A，V〉数据项的所有对象数据页面的集合，即SW＝｛Wi1，Wi2…｝.对每个数据源中的每个对象数据页面进行遍历，提取该页面Wi 的数据项集合B＝｛D1〈A，V〉，D2〈A，V〉，…，Dk〈A，V〉｝，并对每个数据项进行检查，如果数据项Di〈Ai，Vi〉在SC 中存在，则在该记录的SW 中增加该对象数据，如果数据项Di〈Ai，Vi〉在SC 中不存在，则在SC 中增加一条记录｛Ai，Vi，｛Wi｝｝，最后形成所有数据源的所有对象数据的属性/值的倒排索引表集合SC，这样完成了对所有对象数据的初步聚类.整个算法遍历一遍每个数据源上的每个对象数据页面，MapReduce的算法如下：算法1.建立所有跨源数据的倒排索引算法.输入：每个页面及其数据项集合W.B；输出：数据项〈A，V〉的倒排索引表集合SC.1）Map阶段输入：key＝W；value＝该数据实体的数据项集合./＊Extraction方法表示以每个数据项〈A，V〉为键，以数据实体W 的编号为值进行映射＊/2）Reduce阶段。