Web挖掘技术综述
Web使用挖掘技术研究
Web使用挖掘技术研究随着信息技术的迅猛发展，互联网已经成为了人们生活和工作的主要载体之一，网络上的信息量也越来越庞大，如何从庞杂的网络信息中获取有用的信息，已经成为了一个重要的问题。
而挖掘技术的出现，为我们解决这一问题提供了无限可能。
Web使用挖掘技术研究指的是在互联网上使用挖掘技术，挖掘出有用的信息。
在Web使用挖掘技术研究中，最常见的挖掘技术包括文本挖掘、网络挖掘、数据挖掘等。
本文将围绕这些技术，详细介绍Web使用挖掘技术研究的相关内容和应用。
一、文本挖掘文本挖掘是从大规模文本数据中自动提取隐含的、以前未知的信息的一种技术。
文本挖掘是一种基于概率和统计分析的信息提取技术。
利用文本挖掘技术可以快速地过滤出相应的信息，而不必人工地检索。
文本挖掘的应用范围非常广泛，包括情感分析、主题分析、文本分类和信息抽取等。
首先，情感分析是指对文本的情感分析和判断，包括正面和负面情感识别等。
这种技术对于企业在市场营销中发挥重要的作用，能够及时了解消费者对产品的反馈和意见。
其次，主题分析是指对大量文本进行分析，提取其中的主题和关键词。
这种技术可以为企业提供市场营销方面最新的信息，以便更好地了解消费者的需求和利益。
如果企业可以了解消费者对某一种产品的喜好和不喜好，产品营销策略可以更加有效地制定。
再次，文本分类是指将文本数据分成不同的类别。
例如，在新闻领域，文本分类可以将新闻分成不同的类别，例如体育、科技、娱乐等，从而更加方便地阅读和查找。
最后，信息抽取是指从大量文本数据中自动提取并整合有用的信息。
这种技术可以快速地整理出大量的信息，方便使用者进行后续的分析和处理。
二、网络挖掘网络挖掘是指从各种网络数据中自动提取有用信息的技术。
网络数据可以包括互联网、社交媒体、电子邮件、业务应用程序等。
在社交媒体领域，可以使用网络挖掘技术，自动提取用户的兴趣和生活习惯等，从而为企业的市场营销做出决策提供参考。
在电子邮件领域，可以使用网络挖掘技术，提取出电子邮件中的信息并进行整理和分析。
Web挖掘综述
预 测 等 。 ｅ 媒 体 挖 掘 就 是 基 于 ｗ ｅ 媒体 的 内容 特 征 以 Ｗ ｂ多 ｂ多 及 这 些 特 征 相 关 的 语 义 ， 大 型 Ｗ ｅ 媒 体 数 据 集 中发 现 和 从 ｂ多 分 析 出 隐 含 的 、 效 的 、 价 值 的 、 理 解 的模 式 。 有 有 可
维普资讯
网络技 术
计 算 机 与 网 络 创 新 生 活
Ｗｅ ｂ挖 掘 综 述
呼 声 波
（ 东师范 大学 管理 与经 济 学院 管理科 学与 工程 专业 山 东 济 南 ２ ０ １ ） 山 ５ ０ ４
【 摘 要 】文 章概 述 了 ｗ ｅ 挖 掘 以及 它 的 几 个 分 类 ， 述 了 Ｗ ｅ 掘 的应 用 前 景 以及 在 ｗ ｅ２０到 来 之 时 ， ｅ 掘 所 ｂ 阐 ｂ挖 ｂ． ｗ ｂ挖
的、 潜在有用的模式及隐含信息的数据挖掘 过程 。
Ｗｅ ｂ挖 掘 是 一 项 具 有挑 战 性 的 课 题 。它 实 现 对 Ｗ ｅ ｂ存
取 模 式 ， ｅ 构和 规 则 ， 及 动 态 的 ｗ ｅ Ｗ ｂ结 以 ｂ内容 的查 找 。 般 一
来说 ， ｅ Ｗ ｂ挖 掘 可 分 为 四 类 ： ｅ Ｗ ｂ内 容 挖 掘 、 ｅ ｗ ｂ结 构 挖 掘 、
用信息 的过程 。ｗ ｅ ｂ内容 挖掘的对象包括 文本 、 图像 、 音频 、
隐含 的有 用信 息 。
是 一 个ห้องสมุดไป่ตู้数据 源 （ 用 户浏 览 记 录 、 易 记 录 、 如 交 日志 文件 、 网络 页 面 信 息 等 ）此 外 ， ｅ 包 含 了 丰 富 和动 态 的超 链 接 等 信 息 ， ， ｗ ｂ还 如 何从 这些 信息 中 发现 信 息 或 知 识 已成 为 数 据 挖 掘 的 又一 个 应 用领 域 。
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
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挖掘在电子商务中的应用的综述
学 术 论 坛
Web 挖掘在电子商务中的应用的综述
李晓勇
(江苏联合职业技术学院南京工程分院
江苏南京
21113 ) 5
摘 要: Web 挖掘技术已经得到了广泛的发展，并渗透到各个行业。本文介绍了 We b 挖掘的概念、任务和分类，并重点介绍了 Web 挖掘在电子商务中的应用。 关键词: Web 挖掘 电子商务 综述 文章编号: 1627 一3791(2007)12(b)一 0229一 1 0 中图分类号: T P 393 文献标识码 : A
1.3 We 挖掘的分类 b We 挖掘分为We 内容挖掘、We 结构 b b b
挖掘、W e b 使用挖掘。
(l We 内容挖掘。We 内容挖掘是指在 ) b b 组织的We 上， b 从文件内容及其描述中获取有 用信息的过程。Web 内容挖掘和基于多媒体 信息(包括TEXT、HTML 等格式)的挖掘和基 于多 媒体信息(包括IMAGE、 AUD1 、 0 VIDEO 等煤体类型)的挖掘， 是数据挖掘技术在网络信 息处理中的应用。基于文本的Web 挖掘软件 有AGENT 方法 和数据 库方面， 基于多 体的 媒 Web 挖掘有关联规贝方法和特征提取方法曰 J I 。 (2 Web 结构挖掘。Web 结构挖掘是从 ) WWW的组织结构和链接关系中获取有用的知 识的 过程。 大量的We 链接信息提供了 b 丰富的 关于Web 内容相关性和结构方面的信息， 为
I Web挖掘介绍
1. I Web挖掘的 概念， ] 数据挖掘是指从大量的、不完全的、模 糊的、随机的数据中提出隐含在其中的、潜 在的知识的过程。We b 数据挖掘贝是数据挖 1 掘技术的重要应用， 它是指在大量训练样本的 基础上， 得到数据对象间的内在特性， 并以此为 依据在网络资源中进行有 目的的信息提取。 1 2 Web挖掘的 任务!2 ] Web 挖掘是对Web 存取模式、Web 结构 和规则， 以及动态的We 内容的查找。We 挖 b b 掘包括信息检索、信息提取、概括和分析等
Web挖掘技术精
Web挖掘与信息检索
? 两种截然不同的观点：
? Web上的信息检索是Web挖掘的一个方面：Web挖掘旨在 解决信息检索、知识抽取以及更宽泛的商业问题，是 Web上IR技术的延伸。这种观点大多来自于数据挖掘研 究领域。
? Web挖掘是智能化的信息检索：对于IR领域的研究人员 来说， Web挖掘是IR研究向着智能化的方向发展的结果。
8
七 Web挖掘技术
? Web挖掘的意义 ? Web挖掘的分类 ? Web挖掘的含义 ? Web挖掘的数据来源 ? Web内容挖掘方法 ? Web访问信息挖掘方法 ? Web结构挖掘方法
9
Web挖掘的主要数据源
? Web挖掘的数据来源是宽泛的：凡是在 Web站点 中对用户有价值的数据都可以成为它挖掘的数据 源。
12
文本挖掘是Web内容挖掘的基础
? 文本挖掘（ TD）的方式和目标是多种多样的，基 本层次有：
? 关键词检索：最简单的方式，它和传统的搜索技术类似。 ? 挖掘项目关联：聚焦在页面的信息（包括关键词）之间
的关联信息挖掘上。 ? 信息分类和聚类：利用数据挖掘的分类和聚类技术实现
页面的分类，将页面在一个更到层次上进行抽象和整理。 ? 自然语言处理：揭示自然语言处ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ技术中的语义，实现
Web内容的更精确处理。
?
13
搜索引擎与Web内容挖掘
? 传统的搜索引擎（ Searching Engine ）效率低下。 由于是基于 Web中超文本结构分解的：它从一个 网页开始的，通过查阅和记录这个网页的所有连 接并把它们排列起来，然后再从找到的新页面继 续开始重复工作。
? Web访问信息挖掘（Web Usage Mining）：Web访问信息 挖掘是对用户访问Web时在服务器方留下的访问记录进 行挖掘。通过分析日志记录中的规律，可以识别用户的 忠实度、喜好、满意度，可以发现潜在用户，增强站点 的服务竞争力。
Web数据挖掘综述
３３ 模式 挖掘 ．
式。 常用的挖掘技术主要有 以下几种 ： （） 归 分析 ： 要 用 于 了解 自变 量 １回 主
应用 不同的Ｗ ｂ 掘算法或机器 学习技术发现 用户访 问模 ４４Ｗｅ数据 挖 掘技术 应用于 电子政 务 中 ｅ挖 ． ｂ
通 过对 电子政务站点数据 进行定性和 定量分析 ， 应用Ｗ ｂ ｅ
史来 发现有用 的用户访 问模式 。 ｅ 使 用挖 掘由于处理数据 对 Ｗｂ 象通常 为用户的访 问历史或服务器 的访 问日志， 无法得知数 据 对 象代 表 的内容 ， 因此 得到 的结果一般 比较粗糙 ， 是 由于该 但
数据源， Ｗ Ｗ Ｆ Ｐ Ｔｌ ｅ 等， 如： Ｗ 、 Ｔ 、 ｅｎ ｔ 现在有更多的内容如 ： 政府信 息服务、 数字图书馆、电子商务数据及其他各种通 过 Ｗ ｂ ｅ 形式
据， 准备正确、 完整 、 净的数据 源， 干 通过 挖掘算法 ， 获得真实 买 商 品 。
有效的挖掘模式 。 数据预处理 主要包括 ：
４２Ｗｅ数 据挖 掘技 术应用于 搜 索引擎 中 ． ｂ
利用Ｗ ｂ 据挖掘技术 ， 高Ｗ ｂ ｅ数 提 ｅ 检索 的速度 和准确率 ， 更 好 的满 足用户的个性 化需求 ， 页面文本 自动分类 提高检 索 如： 度高的页面 ； 通过分析用户历史浏览信息发现 用户兴趣偏好。
ｗ ｂ 务器上 的使用记 录数 据如服务器 日志、 ｅ服 用户会话信息、 交 网络 信息成 为研 究的重要课题 。目前， ｅ 数据挖掘 的研 究重 点 Ｗｂ
３２ 数据 预处 理 ．
要保证Ｗ ｂ ｅ 挖掘结果的正确性的重要前提是对数 据进行预
４１Ｗｅ 数据挖掘技术应用于电子商务中 ． ｂ
访问的数据库 。 Ｗｂ ｅ 内容挖 掘一般 从两个角度进行研 究： 用户的角度 ， 从 研
web挖掘的相关技术
web挖掘的相关技术Web挖掘是指通过对网页数据进行抓取、解析和分析，从中提取有用的信息和知识的技术。
随着互联网的快速发展，网页中蕴藏着大量的数据资源，而利用Web挖掘技术可以帮助人们从海量的网页中获取所需的信息，提供数据支持和决策依据。
本文将介绍Web挖掘的相关技术和应用。
一、网页抓取技术网页抓取是Web挖掘的第一步，它通过模拟浏览器的行为，访问网页并获取网页的HTML代码。
常用的网页抓取技术有基于HTTP协议的URL抓取和基于浏览器的网页抓取。
其中，基于HTTP协议的URL 抓取是最常见的方法，它通过发送HTTP请求，获取网页的HTML代码。
而基于浏览器的网页抓取则是通过自动化浏览器操作，模拟用户的行为来获取网页。
二、网页解析技术网页解析是将抓取到的网页HTML代码进行解析，提取出所需的数据。
常用的网页解析技术有正则表达式、XPath和CSS选择器等。
正则表达式是一种强大的文本处理工具，可以用来匹配和提取字符串中的特定内容。
XPath是一种XML路径语言，可以通过路径表达式来定位和提取XML文档中的节点。
CSS选择器则是一种用来选择和操作HTML元素的语法，可以通过特定的选择器来定位和提取网页中的元素。
三、信息抽取技术信息抽取是从网页中提取结构化的数据，将其转化为可用的信息。
常用的信息抽取技术有基于规则的抽取、基于机器学习的抽取和基于自然语言处理的抽取等。
基于规则的抽取是通过事先定义的规则来抽取数据，但对于复杂的网页结构和变化的数据，规则的编写和维护成本较高。
基于机器学习的抽取利用训练好的模型来自动识别和抽取数据，适用于大规模的数据抽取任务。
基于自然语言处理的抽取则是利用文本分析和语义理解的技术，将自然语言转化为结构化的数据。
四、文本挖掘技术文本挖掘是Web挖掘的重要组成部分，它通过对文本数据的分析和挖掘，从中提取出有价值的信息和知识。
常用的文本挖掘技术有文本分类、情感分析和实体识别等。
文本分类是将文本按照预定义的类别进行分类，可以用于新闻分类、情感分类等任务。
Web数据挖掘综述.
Web数据挖掘综述摘要:过去几十年里,Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源,因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。
Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。
本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍,并分析了Web 数据挖掘的应用及发展趋势。
关键词:Web数据挖掘;分类;处理流程;常用技术;应用;发展趋势Overview of Web Data MiningAbstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining.Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;CommonTechniques;Application; Development Tendency0.引言近些年来,互联网技术的飞速发展,带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。
Web应用系统的漏洞挖掘技术介绍
Web应用系统的漏洞挖掘技术介绍随着Web应用系统的普及和发展，Web安全问题也日渐严重。
Web应用系统的漏洞成为黑客攻击和企业信息泄露的重要途径。
漏洞挖掘技术是保障Web应用系统安全的重要手段之一。
本文将介绍Web应用系统的漏洞挖掘技术。
一、Web应用系统的漏洞类型Web应用系统的漏洞种类繁多，常见的漏洞类型有以下几种：1.注入漏洞注入漏洞是指攻击者向Web应用程序中注入恶意代码，利用漏洞绕过服务器的安全机制实现攻击。
常见的注入漏洞有SQL注入、XSS（跨站脚本攻击）、命令注入等。
2.文件包含漏洞文件包含漏洞是指攻击者通过Web应用程序中的某个功能，比如上传文件等，向Web服务器上传包含恶意代码的文件，然后通过特定操作导致服务器解释执行该文件，实现攻击。
3.越权漏洞越权漏洞是指攻击者利用程序中的权限控制漏洞，以低权限用户的身份获取高权限用户的权限，或者利用某个功能在没有得到授权的情况下实现操作。
4.逻辑漏洞逻辑漏洞是指攻击者通过对Web应用程序业务流程的分析和漏洞挖掘，成功执行一些违反系统规则的操作。
常见的逻辑漏洞有“越界访问”、“信息泄露”、“逻辑不完整”等。
二、Web应用系统漏洞挖掘方法针对不同的漏洞类型，漏洞挖掘方法也不尽相同。
常见的漏洞挖掘方法有以下几种：1.黑盒测试黑盒测试是指针对Web应用程序的输入输出的测试，不需要研究程序的源代码或内部结构。
黑盒测试通常使用一系列的测试用例和手动测试方法，模拟攻击行为，对应用程序进行测试，发现应用程序中存在的安全风险。
黑盒测试的优点是简单方便，适合于应用程序的初步安全评估。
缺点是测试效率较低，仅能发现一部分漏洞。
2.白盒测试白盒测试是指使用Web应用程序源代码进行测试，对陆续操作的安全风险进行评估。
白盒测试通常使用自动化测试工具，较为详细地评估应用程序每一部分的安全性，并发现漏洞。
白盒测试的优点是能够发现更多不同种类的漏洞，但需要专业的开发人员能够读取和理解代码，因此相对有限。
Web数据挖掘研究综述
要 从这 些数据通 信中进 行数据 提取 。其任务是从 目 标 Ｗｅ ｂ文档 中得到数据 。值得注意的是 ， 时信 息 有 资源不仅限于在线 Ｗｅ 文档 ， ｂ 还包括 电子邮件 、电
子文档、新 闻组 ，或者 网站的 日志数据甚至是通过
Ｗｅ ｂ形成的交易数据库 中的数据 。 ２２ ．信息选择和预处理 ：从 目标数据集中除去明
维普资讯
山东 纺 织 经济
２０ 年 第 １ （ ０８ 期 总第 １ ３期） ４
Ｗ ｅｂ 数 据 挖 掘 研 究 综 述
李 森 １ 胡学钢 ’ 李正吉 ．
安徽合肥 ２００ ； ３０ ９ ２ １４ ） ６０ １
（ １合 肥 工 业 大 学计 算 机 与信 息 学院
显错误的数据和 冗余的数据 ，进一步精简所选数据
的有效部 分 ，并将数据转换成有效形式 ，以使数据
开采算法 （ 包括选取合适 的模 型和参数 ）寻求感兴
趣 的模型 。 其任务是从取得的 Ｗｅ 资源 中剔除无用 ｂ 信息和将信息进 行必要的整理 。 例如从 Ｗｅ 文档 中 ｂ 自动去除广告链接 、去 除多余格式标记 、 自动识 别 段落或者 字段并将数据组织成规整 的逻辑形式甚至
２４ ． 模式分析 ： 发现的模式进行解释和评估 ， 对 必要时需 返 回前面处 理 中的某些 步骤以反 复提 取 ，
Ｗｅ 数据挖掘过程是一个完整的ＫＤ ｂ Ｄ过程 ， 但 与传统数据和数据仓库相比 ， ｂ ｗｅ 上的信息是非结 构化或半结构化的 、动 态的、并且是容易造成混淆
的 ， 以很难直接 以Ｗｅ 网页上的数据进行数据挖 所 ｂ
２ 山 东信 息职 业技 术 学 院信 息工程 系 山 东潍坊 摘
要 ：随 着 ｅｅ／ ｅ技 术 的快速 普 及和迅 猛 发展 ，各 种 信 息可 以以非 常低 的成 本在 网络上 获 ｒｔ ｗｂ ｎ
Web挖掘技术(精)
个性化与Web内容挖掘
通过个性化，网页的内容和组织将更加适合用户 的需要。个性化服务是Web挖掘技术的重要目标 之一。
通过个性化，基于用户所关心内容的广告会被发送到 潜在的用户。当一个特别的用户访问一个站点时，会 有一个特别为它定制的广告出现，这对那些可能购买 的用户来说是一个极大的诱惑。 Web内容挖掘的目的之一是基于页面内容相似度进行用 户分类或聚类的，个性化的建立是通过用户过去的检 索内容分析而建立起来的。自动的个性化技术可以通 过过去的需要和相似用户的需要来预知特定用户将来 的需要。
通过对搜索结果进行关联分析或聚类等，对结果进行清 洗和浓缩。 面向主题进行搜索，即只检索与某一主题有关的页面。 聚焦用户感兴趣的页面，在有限的资源下使有效内容挖 掘力度提高。
14虚拟的Web视图 Nhomakorabea
一个有效的解决在Web中大量无结构数据的方法 是在这些数据之上建立一个MLDB（Multiple Layered Database）。这个数据库是多层次的， 每层索引都比它下一层要小。对于最底层来说， 需要了解Web文档结构，而最高层则有着完善的 结构并可以通过类似SQL的查询语言进行访问或 挖掘。 MLDB提供一个被称为VMV（Virtual Web View） 的视图机制，Web中的感兴趣的结构被浓缩在这 个视图中。 等级概念（近意词组、词汇和语义联系等）将帮 助归纳过程来架构更高层的MLDB。
16
Web页面内文本信息挖掘
挖掘的目标是对页面进行摘要和分类。
页面摘要：对每一个页面应用传统的文本摘要方法可以得到相应 的摘要信息。 页面分类：分类器输入的是一个Web页面集（训练集），再根据页 面文本信息内容进行监督学习，然后就可以把学成的分类器用于 分类每一个新输入的页面。
Web数据挖掘技术综述
万方数据
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ⅵ厂、ⅣＷ
Ｋｅｙ
ｗｏｒｄｓ：Ｗｅｂ Ｍｉｎｉｎｇ；Ｍｉｎｉｎｇ Ｃｏｕｒｓｅ；Ｍｉｎｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ｌ引言
随着Ｉｎｔｅｍｅｔ的发展，Ｗｅｂ信息迅速膨胀．如何从海量的Ｗｅｂ信息中快速和准确地获取有用信息已经成为近几年数据挖掘领 域研究的热点。Ｗｅｂ上的数据与其他的数据相比较存在着明显的特点，这些特点使得Ｗｅｂ挖掘在方法和技术方面与传统的数据挖 掘有着显著的不同。
Ｗｅｂ数据挖掘技术综述
潘正高１２
（Ｉ．合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥２３０００９；２．宿州学院人工智能与数据挖掘研究室，安徽宿州２３４０００）
摘要：万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心，它包含了丰富的信息资源。Ｗｅｂ挖掘可以快速有效地从互联网上 获取所需要的信息。该文从Ｗｅｂ数据挖掘的基本概念出发。结合ｗｅｂ数据的特点介绍了Ｗｅｂ数据挖掘的类型、过程和技术。并对 Ｗｅｂ挖掘的应用前景进行了展望。
ｌＳＳＮ
１００９—８０４４
Ｅ—ｍａｉｌ：ｊｓｌｔ＠ｅｅｅｅ．ｎｅｔ．ｃａ
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｎｚｓ．ｎｅｔ．ｃａ Ｔｅｌ：＋８６—５５ ｌ一５６９０９６３ ５６９０９６４
ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识与技术
Ｖ０１．５，Ｎｏ．１５，Ｍａｙ ２００９，ＰＰ．３８５２－３８５３，３８５８
Ｔｅｃｈｎｏ／ｏｇｙ电奠知识与技术
有：Ｐａｇｅ—ｒａｎｋ、ＨＩＴＳ（Ｈｙｐｅｒｌｉｎｋ—Ｉｎｄｕｃｅｄ Ｔｏｐｉｃ Ｓｅａｒｃｈ）及改进的ＨＩＴＳ（将内容信息加入到链接结构中去）、Ｈｕｂ／ａｕｔｈｏｒｉｔｙ（Ｋｌｅｉｎｂｅｒｇ， １９９８）１４１。
Web文本挖掘综述
语义性特 征。特 征表示是指 以一定的特 征项来代表 文档信 息， 在文本挖掘 时只需对这些特征项进 行处理 ， 从而实现对 非结构化 的文本处 理。 特征表示模 型有 多种， 常用 的有布尔
逻辑 型、 向量 空 间 型 、 率 型 以及 混 合 型 等 。 概
Ｚ ａ ａｊ ｇ ｈ ｏＸｉｏｉ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｉ ｔ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ Ｗ ｅ ｎ ｎ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ ｏ ｂ ｔｘ ｎ ｎ ｎ ｄ ｔｉ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ａ ｅ ｎｒ ｕ ｅ ｈ ｏ ｂ ｍｉ ｉｇ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｎ ｌ ｚ ｓ ｔｃ ｎ ｑ ｅ ｆｗｅ ｅ ｔ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｅａｌ ．
中图 分类 号 ： Ｔ ３ ３０ Ｐ９． ９
文 本 挖 掘
特 征 提 取
文 本 分 类
文 本 聚 类
文 献标 识 码 ： Ｂ 文 章 编 号 ：Ｏ ２ ２ ２ （ ０ ８） ５ ０ ２ － ２ Ｉ ｏ — ４ ２ ２ ｏ ０ － ０ ０－ ０
Ｓ ｒ ｅ ｆＷ ｅ ｘ ｉｉｇ ｕ ｖｙＯ ｂ Ｔｅ ｔ Ｍ ｎ ｎ
算法是分类系统 的核心 部分 。用 于文 本分类 的分类方法较
多 ， 要有 朴 素 贝 叶斯 分类 、 主 向量 空 间 模 型 、 策 树 、 持 向 决 支
词的切分具有很大 的困难。 （） 于无词典 的分词技术 的基 本思 想是 ： 于词频 的 ２基 其 统计 ，将原文 中任 意前 后紧邻的两个字作 为一个词进行 出
表 达 内容 以及 采 用 的方 式 。最 终 结 果 是 建 立 文 本 的 逻 辑 结 构， 即文 本 结 构 树 ， 节 点 是 文本 主 题 ， 次 为 层 次 和 段落 。 根 依
Web使用挖掘技术分析
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈｓｐ ｐ ｒｉｔｏ ｕ ｅ ａ ｏ ｏ ｆＷ ｅ ｎｎ ｉｃｕ ｉｇＷ ｅ ｏ ｔｎ ｉｉｇ， ｅ ｔｕ ｔ ｒ ｉｉｇａ ｄ ｓｒ ｃ ｉ ａ ｅ ｒ ｄ ｃ ｓａｔｘ ｎ ｍｙｏ ｂｍｉｉｇ，ｎ ｌｄｎ ｂＣ ｎ ｅ ｔＭ ｎｎ Ｗ ｂＳ ｒ ｃｕ ｅＭ ｎｎ ｎ ｎ Ｗ ｅ ａ ｅＭ ｉｉｇ ｉｃ ｓｅ ｈ ｅ ｔｐ ｆ ｅ ａ ｅＭ ｉｉｇ，ｎ ｌｄｎ ａａｏ ｔ ｉｍｅ ｔａ ｄｄ ｔ ｒｐ ｏ ｅ ｓ ｐ ｔｅｎ ｂＵｓｇ ｎｎ ｄｓｕ ｓｓｔ ｒｅｓｅ ｓｏ ｂＵｓ ｇ ｎｎ ｉｃｕ ｉｇ ｄ ｔ ｂａｎ ｎ ｎ ａａｐ ｅ ｒ ｃｓ ， ａｔｒ ｉ Ｗ ｄｓｏ ｅｙ ａ ｄ ｐ ｔｅｎ ａ ａｙ ｉ，ｎ ｌｚｓｔ ｅｔｃ ｎｑ ｅｕ ｅ ｎ ｅ ｃ ｔｐｄ ｔｉ ｄ ｎ ｉ ｔｓｓ ｏ ｔｇ ｆｒｓａ ｃ ｎＷ ｅ ｉｃ ｖ ｒ ｎ ａ ｔｒ ｎ ｌｓｓ ａ ａｙ ｅ ｈ ｅ ｈ ｉｕ ｓｄ ｉ ａ ｈｓｅ ｅａｌ ￣ｉｄｃ ｅ ｈ ｒａ ｅｏ ｅ ｅ ｒｈｏ ｂ ｅ ａ Ｕｓ ｇ ｉｉｇ ａ ｒｓ ｎ ｎ ｉｅ ｈ ｅ ｅ ｒｈ ｄｒ ｃｉｎ ｎ Ｗ ｅ ａ ｅＭ ｉｉｇ ｉ ｈ ｕ ｕ ｅ ａ ｅＭ ｎｎ ｔｐ ｅ ｅ ｔａ ｄ ｇｖ ｓｔ ｅｒｓ ａｃ ｉｅｔ ｓｏ ｂＵｓ ｇ ｎｎ ｎ ｔｅ ｆｔ ｒ． ｏ
站 点文件 访 问 日志 引用 日志 代 理 日志 注册或远程
ｌ ＩＩＩＩ 翻
式●
发 现
一
来＿ ， ２ 并综合运用 了统计学 、 算机 网络 、 ］ 计 数据 库 与数 据仓 库、 可视化等众 多领域 的技 术 Ｗｅ 掘分 为 三类 ： ｂ内 ｂ挖 Ｗｅ 容挖掘 、 ｂ结构挖 掘和 ｗｅ 使用挖 掘 ， 图 １ ｗｅ ｂ 如 所示 。
Web数据挖掘研究综述.
1Web 数据挖掘的概念Web Mining(Web 挖掘是由Oren Etzioni 在1996年首先提出的[1],“因特网的数据挖掘”、“Web 知识发现”、“网络信息挖掘”、“Web 信息挖掘”等也可以认为是Web 挖掘的同义词。
一般,对Web 数据挖掘做如下定义:Web 数据挖掘是指Web 从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P。
如果将C 看作输入,P 看作输出,那么Web 挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射[2]。
W e b 数据挖掘是一项综合技术,是从W W W 资源上抽取信息(或知识的过程,是对Web 资源中蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的模式的提取。
它反复使用多种数据挖掘算法,从观测数据中确定模式或合理模型,也是将数据挖掘技术和理论应用于对W W W 资源进行挖掘的一个新兴的研究领域[3]。
Web 挖掘研究覆盖了多个研究领域,包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。
2Web 数据挖掘流程Web 数据挖掘过程是一个完整的KDD 过程,但与传统数据和数据仓库相比,Web 上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的,所以很难直接以Web 网页上的数据进行数据挖掘,而必须经过必要的数据处理。
典型Web 挖掘的处理流程包括如下四个步骤:2.1查找资源:根据挖掘目的,从Web 资源中提取相关数据,构成目标数据集,Web 数据挖掘主W e b 数据挖掘研究综述李森1,2胡学钢1李正吉2(1合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009;2山东信息职业技术学院信息工程系山东潍坊261041摘要:随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。
Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。
web 挖掘文献综述
Web挖掘文献综述一、引言数据挖掘是从海量的数据中自动、高效地提取有用知识的一种新兴的数据处理技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、特征与偏差、时序模式发现、趋势分析等。
近年来，因特网的飞速发展与广泛应用，使得web上的信息量以惊人的速度增长，为数据挖掘提供了丰富的数据源和新的研究课题。
面对web丰富的信息内容，巨大的数据量，加之由于万维网分布、动态、海量、异质、复杂、开放性的特点，人们如何从这海量的数据中，查找自己想要的数据和有用信息，迫切需要一种新的技术能自动地从web资源上发现、抽取和过滤信息。
因此出现了web挖掘技术。
Web挖掘就是从web文档和web活动中发现、抽取感兴趣的潜在的有用模式和隐藏的信息。
它以从Web上挖掘有用知识为目标，以数据挖掘、文本挖掘、多媒体挖掘为基础，并综合运用计算机网络、数据库与数据仓储、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等技术，将传统的数据挖掘技术与web结合起来。
web挖掘可在多方面发挥作用，如搜索引擎结构的挖掘，搜索引擎的开发，改进和提高搜索引擎的质量和效率，确定权威页面[11-14l，Web文档分类Iq，WebLog挖掘、智能查询，建立Meta—Web数据仓库等。
二、Web挖掘及其相关研究主题Web挖掘(Webmining)“是使用数据挖掘技术自动地从Web文档和服务中发现和提取信息和知识的技术。
Web挖掘的步骤：a．资源发现，从Web文档中获取信息；b．信息选择和预处理，从获得的特定的Web资源中自动进行选择和预处理；C．概括化，即从单个的Web 站点以及多个站点之间发现普遍的模式；d．分析，对挖掘出的模式进行确认或者解释。
（一）数据挖掘与Web挖掘：数据挖掘与KDD(Knowledge Discovery in Database)混用。
根据GP．Shapiro和w．J.Frawley等人的定义，数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，而这些知识是隐含的、事先未知的和潜在的有用信息。
Web数据挖掘技术的使用方法总结
Web数据挖掘技术的使用方法总结随着互联网的快速发展，网页中蕴藏着海量的数据，如何高效地从中挖掘出有用的信息成为了互联网公司和研究机构面临的重要课题。
Web数据挖掘技术便应运而生，它通过自动化的方式，从大规模的网页中提取出实用的信息，为决策和分析提供支持。
本文将总结Web数据挖掘技术的使用方法，帮助读者更好地应用于实际工作中。
首先，Web数据挖掘的第一步是收集数据。
数据的收集可以分为两种方式：主动收集和被动收集。
主动收集是指通过爬虫等方式从互联网上获取数据，而被动收集则是指利用用户行为、日志等自动产生的数据。
主动收集可以选择合适的爬虫工具，如Scrapy、BeautifulSoup等。
关键是确定需要爬取的网页，并设置合适的参数和规则。
被动收集的数据则需要在网站上嵌入相关的日志工具，如Google Analytics等，来自动记录用户的行为和访问情况。
其次，在数据收集完成后，需要进行数据清洗和预处理。
Web数据通常存在各种噪声和错误，如缺失值、重复值、格式不一致等，需要清洗数据以提高数据质量。
常见的数据清洗方法包括剔除重复数据、填充缺失值、纠正错误等。
同时，还需要对数据进行预处理，如去除停用词、进行词干提取和词向量化等。
这些操作可以利用常见的Python库，如Pandas、NumPy进行实现。
第三，进行数据挖掘的算法选择。
Web数据挖掘的目标常常包括文本分类、聚类分析、关联规则挖掘等。
针对不同的任务，需要选择合适的数据挖掘算法。
常见的文本分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机等；聚类算法包括K-means、层次聚类等；关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等。
根据任务的要求和数据的特点，选择适当的算法来进行挖掘分析。
第四，实施数据挖掘。
根据选定的算法，对清洗和预处理后的数据进行挖掘。
对于文本数据，可以利用机器学习算法进行特征提取和模型训练；对于关联规则挖掘，可以通过频繁项集的发现和关联规则的生成来挖掘数据中的关联关系。
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2010年10月刊网络技术信息与电脑China Computer&Communication信息技术的发展使得Internet 正在以前所未有的速度渗入到人类的生产和生活的各个方面。
这就使得越来越多的用户感觉到在互联网上寻找自己想要的信息犹如“大海捞针”一样困难。
所以如何快速、准确且高效地从浩瀚的Web 信息资源中搜寻和发现用户感兴趣的信息和知识已经成为一个迫切需要解决的问题[1]。
1. 概念提出和意义O.Etzioni [2]指出Web 挖掘是运用数据挖掘技术从Web 文档和服务中自动地发现和抽取信息。
也就是对文档的内容、可利用资源的使用以及资源之间的关系进行分析，从Web 数据中发现潜在的有用信息和先前不知道的知识的整个过程。
Web 挖掘技术可以运用在很多方面，比如对搜索引擎的结构进行挖掘，确定权威页面，Web 文档分类，Web log 挖掘等。
通过对Web 日志的分析，揭示其中的关联关系、时序关系、页面类属关系、客户类属关系和频繁访问路径等，可以为优化Web 站点的组织结构，发现用户浏览站点的共同行为，对不同的客户群进行分类以提供个性化的服务，这对站点的智能化设计具有重大意义。
2. 国内外研究现状目前为止，国外的挖掘研究己经从最初的可行性基础研究经历了试验性研究，文本挖掘应用在商业领域得到了应用。
政府机构，通过Web 挖掘进行数据评估和分析，同时完成其他的搜索任务。
国内对Web 挖掘的研究起步较晚，国内互联网业是从1997年开始迅速蓬勃地发展起来的。
直到1999年，国内互联网用户达到一定数量后，国内学者才开始关注Web 数据挖掘，相比之下起步较晚。
1999年，陈宁综述了国外应用数据挖掘技术解决Internet 应用问题的做法[3]。
1999年，周斌等介绍了采用E-OEM 模型，并用5个用户访问模式做训练数据集，尝试着进行了关联规则挖掘。
2000年，台湾学者Judy 等人提出了TAM 模型，对访问某网站的200个学生进行问卷调查，寻找评价网站提供信息质量的要素。
Web 数据挖掘在国内已经引起了人们的关注，现如今研究这方面的科研人员也很多，但是相对国外我们还处于起步阶段。
3. Web挖掘技术的分类Web 页面是互联网上存储和发布信息最普遍的载体，是世界上最大的信息仓库之一。
Web 挖掘己经成为数据挖掘技术一个重要的应用领域。
根据挖掘对象不同，Web 挖掘可分为：Web 内容(Content)挖掘、Web 结构(Structure)挖掘和Web 使用(Usage)挖掘。
3.1 Web 内容挖掘Web 内容挖掘是指对Web 页面内容进行挖掘，从文本，图像，音频，视频，动画等各种形式的网络资源中发现所需的特定化信息，以实现Web 资源的自动检索，提高Web 数据的利用效率。
Web 数据分布范围很广，有来自于数据库的结构化数据，也有用HTML 标记的半结构化数据及无结构的自由文本数据信息。
所以将其分为基于文本的挖掘和基于多媒体的挖掘两种。
基于文本的Web 挖掘方法有数据库方法，建立Web 数据仓库方法和新近的基于软件Agent 的分类器方法、基于概念的文本信息挖掘法。
Web 多媒体的信息挖掘通常采用的方法为关联规则法和特征提取法。
3.2 Web 结构挖掘Web 结构挖掘是挖掘Web 潜在的链接结构模式，找到隐藏在一个个页面之后的链接结构模型，该模型可用于网页重新分类，寻找相似的网站，获得有关不同网页间相似度及关联度的信息。
这有助于用户找到指向相关主题的权威站点。
Web 结构挖掘可分为超链接挖掘、页面结构挖掘等。
这一领域最常用的是图论中的网落分析法，典型的算法有HITS 算法、PageRank 和HITS 改进算法，人们采用这些算法主要是计算Web 页面之间的关联程度。
这不仅可用于提高网上搜索引擎搜索的准确性，还可以用于挖掘网站之间的通信、相互参引关系。
4. Web挖掘处理流程数据进行数据挖掘，必须经过如下处理流程。
①查找资源：其任务是从目标文档中得到数据，包括电子邮件、文档、新闻组、或者网站的日志形成数据。
②信息选择和预处理：其任务是从取得的Web 资源中剔除无用信息将有用信息进行必要的整理。
组成规整的逻辑形式甚至是关系表。
③模式发现：自动进行模式发现。
在同一个站点内部或在多个站点之间进行。
④模式分析：验证、解释产生的模式。
这个过程可以是机器自动完成，也可以是与分析人员进行交互来完成。
5. 常用的数据挖掘技术5.1 统计分析(Statistical Analysis)统计分析方法是抽取有关Web 访问者知识的最常见、最普通的技术。
通过分析用户会话文件，我们可以进行频率、平均值和中位数等各种不同种类的基本的描述性分析。
根据用户浏览路径中的访问页面、访问时间和访问长度等变量，Web 流量分析工具能定期产生各种统计分析报告。
其中的统计信息包括最频繁访问的网页、每个页面的平均访问时间和网站的平均访问路径长度等。
但是这些报告可能引起低层次的错误分析，例如监测未经授权的入口点或发现最常见的无效URL 等。
5.2 路径分析(Path Analysis)路径分析就是要从图中确定最频繁的路径访问模式或大的参考序列。
我们可以用许多不同类型的图形来进行路径分析。
最常见的一种是表示网站物理布局的网站结构图，我们可以从图中找到用户的浏览模式，发现Web 站点中最频繁的访问路径，从而可以调整站点的结构。
目前多数挖掘算法属于类Apriori 算法。
其缺点是需要多次扫描数据库。
提出了一种基于有向图的从Web 日志中挖掘用户频繁访问模式的新算法。
该算法只需扫描数据库一次，即可直接挖掘出所有的Web 频繁访问路径，提高了Web 访问模式的效率。
在Apriori 算法和有向图Web挖掘技术综述刘亚 李彬 乐山师范学院 计算机科学学院，四川 乐山 614004摘要：文章介绍了Web 挖掘技术的概念、意义x 、研究现状以及分类，阐述了Web 挖掘的处理流程和常用的数据挖掘技术。
最后指出了Web 挖掘技术现在面临的挑战。
关键词：Web 挖掘；数据挖掘技术；分类聚类中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2010）10-0064-022010年10月刊网络技术信息与电脑China Computer&Communication存储结构的基础上，提出了会话矩阵和遍历矩阵的概念，设计了用户频繁路径快速挖掘算法。
5.3 关联规则(Association Rules)关联规则是指经常被一起访问的，支持度超过特定阈值的页面集合。
它主要用于发现用户之间、页面之间以及用户浏览页面和网上行为之间存在的潜在关系。
比如挖掘可能得出“浏览/products/ Electronic Product.html 的用户75%都会浏览/products/ Software.html ”， 并且“ 浏览/products/Software.html 的用户50%都会下订单”的规则，那么管理员应该在电子商品目录页面提供进入计算机软件目录页面的直接途径。
最为著名的关联规则挖掘算法是R.Agrawal 提出的Apriori 算法，其余算法大多是以Apriori 为核心，或是其变体，或是其扩展。
如Apriori TID 算法，Apriori Hybrid 算法，DIC 算法，Partition 算法等[9]。
6. Web挖掘面临的挑战WWW 上数据的半结构化、动态性，开放性，分布式存储、链接关系复杂等特点决定了对Web 数据进行有效的挖掘和知识发现具有极大的挑战性。
主要表现在以下几个方面：①高度综合的网络信息。
Web 挖掘的研究对象是网络信息，由于网络信息涉及各个学科门类，因而内容具有较大的综合性，要在丰富的内容中挖掘有规律的知识，其难度相当大。
②错误数据的处理与过滤。
在现实数据库中，往往存在一些明显的错误数据，这必然影响挖掘的精度。
③用户访问事务的确定。
这是一个Web 数据挖掘中基本的也是最重要的，确定方法的好坏直接影响着以后的工作。
④传统的数据挖掘技术应用到Web 数据挖掘。
数据挖掘技术在传统数据库上的应用应该说比较完善了，如何将其核心技术应用到各种新型数据库或Web 结构上还需要继续研究。
⑤数据挖掘的评估与可视化。
挖掘得到的各种规则不仅需要证明其正确性，更需要证明其有用性和可理解性。
合适的评估方法可以提高有用性，而可视化的研究可以提高可理解性，使挖掘结果更易为用户接受。
7. 结束语Web 挖掘技术是一个新兴的研究领域，对它的研究和应用正在成为一个热点。
已经引起了世界各国计算机科学界、信息产业界以及许多著名高科技跨国公司的高度关注，具有充分潜力和挑战性。
伴随着Internet 的快速发展，Web 挖掘技术的研究和发展将会迎来更好的契机。
参考文献：[1] 韩家炜,孟小峰等. Web 挖掘研究.计算机研究与发展[J], 2001(4), 405-414.[2] Etzioni O.The Word Wide Web: Quagmire or gold mine[J]. Communications of ACM,1996.39(11):65 – 68.[3] 陈宁,周龙骧. 数据采掘在Internet 中的应用.计算机科学[J], VO126,NO7,1999, 7:44-49.后台历史数据的专家分析与发布，提供全面的网络性能监控平台。
包括系统管理与维护、统计报表、指标的专家分析、任务配置与管理、测量指标与方法扩展、测量结果显示、数据存储、远程任务执行代理等功能。
由于不同测量方法的特点和便于性能指标测量实施与管理的要求，将基于SNMP 协议的网元级网络测量驻留于控制中心系统中，将主动、被动测量任务的执行迁移到探针 系统中执行。
因而探针可同时工作于主动、被动测量两种方式。
一次典型的网络性能指标测量任务执行步骤如下：(1) 控制中心中远程任务执行代理捕获系统操作员执行某项性能指标测量的请求信息，并对任务执行参数的有效性进行检验；(2) 远程任务执行代理针对测量任务构造请求数据包，发送到探针中的任务执行代理，在任务正确接收后，将该任务状态设置成就绪状态，更新控制中心中的显示；(3) 探针中任务调度线程检查其任务就绪队列，当任务满足执行条件时，创建新的测量实例线程，由新线程执行测量任务，同时将任务挂入执行队列中，向控制中心的远程任务执行代理返回任务运行消息；(4) 控制中心中的远程任务执行代理更新任务状态；(5) 新测量线程在完成测量任务后，将测量结果存储于MIB 中相应的对象中，并将任务从运行队列放入任务完成队列，向控制中心中的远程任务执行代理返回任务执行结束消息，供控制中心对任务运行状态进行更新，如果指标测量结果超过预定义的指标告警阀值，则同时主动向远程任务执行代理返回异常事件通知消息；任务执行结束后，控制中心通过发送getRequest 原语实现测量任务结果的存取，并将任务执行结果存储到数据库中，同时进行指标结果的显示。