基于WEB的分布式数据挖掘系统研究
基于Web服务的数据挖掘系统算法的设计
基于Web服务的数据挖掘系统算法的设计作者：刘佳来源：《电脑知识与技术》2013年第13期摘要：与传统的数据挖掘系统的算法库相比，在数据挖掘系统算法库中引入Web服务可以实现数据、算法和接口的分离，极大的缩减了算法库开发的复杂性并为动态管理算法库提供了便利。
此外，从标准的平台无关性的角度来看，采取Web服务的设计的系统具有了平台无关性和语言无关性的特点。
我们可以通过任何语言来实现将挖掘算法封装到Web服务中，并从程序设计语言中分离出来，这样就为算法设计提供了最大的自由度，提高了维护性能。
因此，基于Web服务技术的数据挖掘系统对于提高数据挖掘的效率具有非常重要的意义。
关键词：Web服务；数据挖掘；算法库中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-2951-04数据挖掘是一个从大量不完整的、冗余的、模糊的并且随机的实际应用的数据中提取潜在的有用的信息和未知知识的一个过程[1]。
随着信息技术在社会中各个领域中的广泛应用，可以用数据挖掘进行提取的最初的数据也转变为较复合的、有组织结构或者半组织结构的内容，比如文本、图标、图片数据，甚至是网络中混杂的分布式数据[2]。
在数据外挖掘系统中，挖掘算法具有非常重要的作用。
一个有效的数据挖掘系统必须有各种各样的挖掘算法。
通常来说，这些挖掘算法不能同时被开发，但是通过算法的发展和对应用的要求，它们也都不断地得到相当大的改进。
通过最新的数据挖掘算法的研究，在数据挖掘系统中不但要有专用的、可共享的和动态维护的算法库，而且还要在现存的算法中增加新的算法来改进系统[3]。
难点在于传统的数据挖掘系统越来越适应于需求以至于很难再提升算法库。
因此，研究如何根据不同的算法动态添加挖掘算法和自动生成输入输出接口，从而实现数据挖掘算法的自动调用是本文的重点。
Web服务的结构本质上是面向服务的架构（SOA），SOA框架被专门用于解决应用整合领域里的两个难题——异质性数据和易变性数据。
基于Web搜索的数据挖掘系统的研究与实现
（ ． ｃｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ １ Ｓｈ ｏ ｍｐｔｒ＆Ｉｆｒ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇＣｈｎ ｚ ｏ ｓｔｔ ｆＴ ｃｎ ｌｇ Ｃ ａ ｇｈｕ２３ ０ ； ｏＣ ｎｏｍａ ｏ ｎｉ ｅｎ ， ａ ｇｈｕＩ ｔｕｅｏ ｅｈ ｏｏｙ，ｈ ｎ ｚｏ １０ ２ ｉ ｎ ｉ ｎｉ
２ Ｙ ｎｉｇＳｈｏ ， ｈｎ ｚｏ ｎｔｕｅｏ ｅｈｏｏ ， ｈｎ ｚｏ １０ ２ ． ａ ｌ ｃｏｌＣ ａｇｈ ｕＩｓｔｔ ｆ ｃ ｌｇ Ｃ ａｇｈ ｕ２ ３０ ） ｎ ｉ Ｔ ｎ ｙ
收 稿 日期 ：０ ００ —７ ２ １ －７２ 基 金 项 目 ： 州 工 学 院基 金 项 目（ ０ １ ） 常 ＹＮ ７ １ 作 者 简 介 ： 志 琴 （９ ８ 查 １６ 一 ）女 ， 士， ， 硕 副教 授 。
的结果 ： ①搜索结果很多， 往往有许多页， 信息太 过庞大 ； ②搜索到的数据信息大部分是无用信息 ， 属于垃圾信息 ， 且搜到信息的准确率不能保证 ； ③
第２ ４卷第 １期 ２１ ０ １年 ２月
常 州 工 学 院 学 报．
Ｊ ｕ ａ ｆＣｈ ｎ ｈ ｕ Ｉ ｔｔ ｔ ｆＴｅ ｈ ｏｌ ｙ ｏ ｒ ｌ ｏ ａ ｇｚ ｏ ｎｓｉｕ ｅ ｏ ｃ ｎ ｏｇ ｎ
Ｖ ｏ ． ４ Ｎｏ． １２ １
Ｒ ． ０１ ２ １
基 于 Ｗｅ 索 的数 据挖 掘 系统 的研 究 与实 现 ｂ搜
Ｗ ｅ ｉｅ Ｗ ｅ ｇ ｓ ｅｃ Ｄｅ ｌ ｇ ｗｉｈ ｔｅ ｅ ｄａ ｓａ ｃ ｍｐｌ ａｅ ｒ ｃ ｓ ． ｅ Ｃ ｌ ａ ｑ ｉｅ ｕ ｅ ｕ ａ ｎ ｂ ｓｔｓ， ｂ ｐａ ｅ ， ｔ ． ａｉ ｔ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｈ ａ ｉ ｔｄ ｐ ｏ ｅ ｓ Ｗ ａｌ ｃ ｕ ｒ ｓ ｆ ｌｄ ｔ ａ ｄ ｃ ａ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｙ ｍｅ ｎ ｆ ｄ ｔ ｎ ｎ Ｔｈｉ ａ ｒｍａ ｅ ａ ｒ ｓ ａｃ ｎ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ａ ｎ ｎ ｆｔ ｅ Ｗ ｅ ａ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｂ ａ ｓｏ ａ ｍｉ ｉ ｇ． ａ ｓｐ ｐｅ ｄ ｅ ｅ ｈ ｏ ｅ ｈ ｎ ｎｄ ｍ ｉ ｇ ｏ ｈ ｂ ｄ ｔ ｒ ｒ ｉ ａ ｎ ｖ ｌｐｅ ｅ ｆｓ ｓｅ ｉｈ ｐ ｒｏ ａ ｄ ｄｅ ｅｏ ｄ ａ ｓ ｔｏ ｙ ｔ ｍｓｗｈ ｃ ｅ ｆ ｒ ｅ ｅ ｃ ｎ ａ ｏ ｔ ｅ Ｉ ｔｍ ｅ ｎｄ ｄ ｔ ｎｎｇ ａ ｄ ｃ ｅ ｔｄ ｍ ｄ ｓ ａ ｈ ｇ ｄ ｔ ｆ ｍ ｈ ｎ ｅ ｔａ ａａ ｍｉ ｒ ｉ ａｒ ｉ ｒ ａｅ ｎ
网格环境下基于Web服务的分布式数据挖掘
摘 要 ： 网格 环境 中进 行 分布 式 的知 识 发现 和挖 掘 受 到越 来越 多的 关 注。分布 式 环境 在 中， 据 常常是 自治的 ， 数 异构 的 ， 地理是 分 布 的 。 这种 复杂的 环境 下进 行数据 挖掘 与传 统的在 在
本地进 行 数据 挖掘相 比 ， 给人 们提 出 了许 多新 的挑 战 。文 中根 据 网格技 术、 ｂ服务 技 术的特 Ｗｅ
数据 的安全传 输 、 相关 数据 源 的查找 ， 集成 ： 持用 户进 行各个 阶段 的数 据挖 掘 ， 得用户 可 以把精力 集 支 使
中在知 识 的抽 取和 挖掘 上 ， 而不 必考 虑 网格 技 术 的底层 细节 ； 集成 运行 结 果 、 对挖 掘 结果 以标 准 的模式 展 现等 服务 。但是 这些 框 架都是 直接 在 网格平 台之 上进行 ， 实现 异构 数据 的集成 ， 为 多采 用物理 模式 到 逻辑 模式 的映射 或对数 据 源的语 义进行 描 述 ； ＸＭＬ语 言来描 述要 进行 的挖 掘工作 。 用 本 文提 出了一 种在 网格 环境 下 ， 运用 Ｗｅ ｂ服 务 ， 基于 Ｗｅ ｂ服务 的 网格 服 务挖 掘框 架 。文章 的组织 结构 如下 ： 第一 部分 介绍 了 网格技 术和 Ｗｅ ｂ服 务 以及 目前 的发展 状 况 。 二部分 提 出 了基 于 Ｗｅ 第 ｂ服务 的知识 网格框 架 的结构 和具 体实 现过 程 。第三 部分 做 出了总结 。
收稿 日期 ：０ ６０ —６ ２ ０ —５２ ． 作者简介 ： 马玉 慧 （ ９ ４） 女 ， 师 ， 士 ， 事 数 据挖 掘 ， ｅ １７一， 讲 硕 从 Ｗ ｂ服 务 教 学科 研 工 作
维普资讯
第３ 期
马 玉慧 ， 张
基于Web数据库的数据库挖掘技术探究
［ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ］Ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ， ｔ ｈ ｅ Ｗｅ ｂ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｈ ａ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｗｉ ｄ ｅ ｌ ｙ ， ｍｏ ｒ ｅ ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｅ ｆ ｏ ｒ ｍｓ ， ｍｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ
航的设计 、Ｗｅ ｂ站点设计 、电子商务、Ｗｅ ｂ服务设计等主要工 作变得 更加复杂。如何提高用户 的访 问频度、访 问兴趣与访 问
时 问 等 是 需 要 关 注 的 重 点 ， 因此 ，利 用 基 于 Ｗ ｅ ｂ数 据 库 的 数 据 库 挖 掘技 术 进 行 信息 的 挖 掘就 显 得 尤为 重 要 … 。
软件 ２ ０ １ ３ 年第 ３ ４ 卷 第２ 期
Ｓ Ｏ Ｆ Ｔ Ⅵ Ｒ Ｅ
国际 Ｉ Ｔ传媒品牌
基于 Ｗｅ ｂ 数据库的数据库挖掘技术探 究
曾 霖
（ 国 家广 电总局五 六一 台 ，南 昌 ３ ３ ０ ０ ４ ６ ）
摘 要：与传 统的信 息数据相 比，Ｗｅ ｂ数据库具有 内容更加广泛、形 式更加 多样、结构更加复杂等特 点。本文对 以Ｗｅ ｂ数据 库为基础 的数据库挖掘技术进行 了介绍与剖析 ，对数据库挖掘技术的技术、方法和应用领域进行 了探 讨。 关键词 ：Ｗｅ ｂ数据库 ；数据挖掘；技术应用
ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｔ ｃ ． ． Ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｆ Ｗｅ ｂ ｔ ｏ ｈｅ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｒｅ ａ ｉ ｎ ｒｏ ｔ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｎａ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ， ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ
基于Web的数据挖掘技术研究综述
说 Ｗｅ ｂ挖掘 的对象可分 为 内容挖 掘 、访 问信息挖掘 和结 构挖
掘。
页 ，权威 网页往往对于某一主题包含 比较多 的用户所需要 的信
息 ， 常 有 许 多 指 向 它 的链 接 。 导 网页 虽 然 不 一 定 包 含 很 多某 常 引
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｄｓｏ ｅ ｖｅ ； ａ ｅ ｉ ｎ ｔｃ ｏｏ ； ｅｂ ｒ ：ｖ ｒ ｉｗ ｄ ｔ ｍ ｎｉｇ ｅ ｈｎ ｌｇ Ｗ ｙ
数据 库 中 的知识 发现 Ｋ Ｄ ｆ Ｋ ｏ ｌ ｇ Ｄｓｏｅ ｉ Ｄ ｎｗｅ ｅ ｉ ｖｒ ｎ ｄ ｃ ｙ Ｄ ｔｂｓｓ 是指从数据库中发现潜在 的有意义的未知的关 系模 ａ ａｅ １ ａ 式和趋势， 以易被理解的方式表示 出来 。 并 但传统 Ｋ Ｄ 技术所 Ｄ 涉及的主要是结 构化 的数据 库 ，而网上 资源却 没有统一 的管理 和结构 ， 数据往往是经常变动和不规则的 ， 因此人们需要 比信息 检 索层次更高 的新 技术，我们 称之为 Ｗｅ ｂ中的知识发现 Ｋ Ｗ Ｄ
Ｗ ＡＮＧ Ｊｎ ｉｇ
（ｎｅｎ ｔ ｎ ｌＣｏｌｇ ；Ｃ ｎｒｌＳ ｕｈ Ｕｎｖ ｒｉ ｆＦ ｒｓｒ ｎ ｅ ｈ ｏｏｙ，Ｈｕ ａ ｈ ｎ ｓ ａ ４１０ ４） Ｉｔｒａｉ ａ ｌ ｅ ｅ ｔ ｏ ｔ ｉｅｓ ｙ ｏ ｏｅｔ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｅ ａ ｔ ｙ ｎ ｎ Ｃ ａ ｇｈ ０ ０
要 的一 种 。
接 。Ｈ Ｔ （ ｙ ｅ ｉｋ ｎ ｕｅ Ｔ ｐｃ Ｓａｃ ） ＩＳ Ｈ ｐｒｎ Ｉｄ ｃｄ ｏｉ ｅｒｈ 算法就是这样一 ｌ 个通过分析权威页面和引导页面进行 Ｗｅ ｂ结构挖掘的算法 。使
基于Web2.0的师资人才数据挖掘系统研究
案。
关 键 词 ： ｂ ．： 资 人 才 ： 据 挖 掘 Ｗｅ ２０ 师 数 中图 分 类 号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３ ９２ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ８ ０ — １ ８ ０ １７ — ８ ０ ２ ０ ）４ ０ １— ２
挖 掘 方 法 ， 出 各 属 性 之 间 的 关 联 关 系 ， 好 地 为 学 校 人 才 资 找 更 源安排 及利 用提供 支持 等 。
２ 分 布 式关 联 规 则挖 掘 算 法— — Ａｐ ｉｒ算 法 ｒ ｉ ０
Ａｇａ ａ等 于 １ ９ 年 首 先 提 出 了 挖 掘 顾 客 交 易 数 据 库 中 项 ｒｗ ｌ ９３
行 的 Ｗｅ 挖 掘 ， 为 文 本 数 据 挖 掘 或 文 本 挖 掘 ， Ｗｅ 挖 掘 中 ｂ 称 是 ｂ 比较 重 要 的 技 术 领 域 。 ｂ 掘 中 另 一 个 比较 重 要 的技 术 领 域 Ｗｅ 挖
３ 师 资 人 才认 知 系统 的编 码 方 案
虽然关 于数 据挖掘 理论 的研究 非常 热烈 ， 但其 在实 际工作 中却很少 得到应 用 。在 国内 ， 是很少 有企 事业单 位使 用数 据 更 挖掘方 法来 辅助决 策 ． 其技 术理论 研究 热情上 的高 涨与 实际应
用 的 冷 淡 形 成 了 鲜 明 的 对 比 。 于 数 据 挖 掘 技 术 应 用 到 实 践 中 对 遇 到 的 许 多 问 题 ． 切 需 要 采 用 一 种 全 新 的 技 术 为 其 带 来 新 的 迫
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的数据挖掘——网络挖掘
据被返回 ； 三是效率 ， 即响应速度。
２２ 网络挖 掘 的 分 类 ．
根据挖 掘对象 的不 同． 可以将 网络挖掘分为网络 内容挖 掘、 网络结构挖掘和 网络使用挖掘口 。
在 被普遍使用的是搜索引擎 ， 但是搜索引擎一般只对 网上 的 静 态信息进行“ 抓取 ”对于 由用户动态生成的结果或存储 于 ，
于数据挖掘使用的数据直接来自 数据库， 数据的组织形式、 数
据规模都具有依赖数据库 的特点， 特别 是， 数据挖掘处理的数 据量非常 巨大 ， 据的完整性 、 数 一致性 和正确性都难 以保证。 所以数据挖掘算法的效率 、有效性和可扩充．都 得至关重 １ 生 要。数据挖掘与传统 的数据库查询 系统相 比也有不同 ， 首先 ， 传统的数据库查询一般都具有严格 的查询表达式 ，而数据挖 掘则不一定具有严格 的要求 ， 常常表现出即时 、 随机 的特点 ， 查询要求也不确定 ； 其次 ， 传统的数据库查询一般生成严格的 结果集 ， 但数据挖掘可能并不生成严格的结果集 ， 挖掘过程往 往基于统计规律 ，产生的规则并不要求对所有的数据项总是 成立 ， 而是只要达到一定 的事先给定 的阈值就可以了 ； 第三 ， 通常情况下 ， 数据库查询只对数据库 的原始字段进行 ， 而数据
需信息 ， 并在一定程度上揭 示信息之 间的关联 ， 为用户提供 智能的信息检索服务 ． 为当前 网络应用迫切需要解决 的问 成 题， 这也是未来数据挖掘技术 的主要任务 ． 为面向 Ｗｅ ｂ的数
据挖掘—— 网络挖 掘的研究提供 了广 阔的空间。 ２１ 网络挖掘的概念 ．
基于Web的数据挖掘技术研究
方向 ： 一般的访 问模式追踪 和个性化 的使用记 Ｓｙ ｅ Ｌａ ｇ ａ ｅ来定 义ＸＭＬ ｔ ｌ ｎ ｕ ｇ ） 的显示 格式 ， 也
数 页面 录来 了解用 户的访问模式 和倾 向， 以改进 站点 ＭＸＬ 据 以数据 岛的形式 内嵌到 ＨＴＭＬ 的组织 结构 。 个性 化 的使 用记录追 踪则倾 向 而
比面 向单个数据 仓库的数据挖 掘要复 杂的多 。
Ｗｅ 数据 挖 掘将数 据挖 掘的思 想和 方法应 用 ｂ 到Ｗｅ 上 ， ｂ 进行Ｗｅ 挖掘 ， ｂ 挖掘出有用 的信息 ，
问记录 中抽 取感兴趣 的模式 。 维网 中的每 个 型 只需 改 变数 据 模式 定 义 ， 文档 类 型定 义 万 如 服务器都保 留了访 问 Ｅ志 ， ｌ 记录 了关于用 户访 等 ， 不需 要重新 编码现有 的对 象。
问和 交互的信息 。 分析 这些数据可 以帮助理解
（） ４ 显示的 多样性 。 ＭＬ 个及 其鲜 明的 Ｘ 一 特点是把 数据的显示 格式和数 据的表示分 离。
在ＸＭＬ中， 以用 格式文件￣ ＸＳ （ ｘｅ ｓ ｌ 可 Ｈ Ｌ Ｅ ｔｎ ｉ ｅ ｂ 可 以利 用 ＨＴＭ Ｌ作为 ＸＭＬ的 显 示 模 板 ， 把
导航 工具帮助 他们管理 网络 上的信息 。
中。 这种 分离可以实现 不同数据 源数据的 无缝
于分析 单个用 户的偏好 ， 目的是根据 不 同用 其
连接 。 各种数据可 以在 中间件上转换为Ｘ 格 ＭＬ
式， 使得数据 很容 易地进行 在线 交换和传输 。 （） 度级 的更新 。 ＭＬ ５粒 Ｘ 可以 实现 当数据 的一部 分改 变时 ， 或者需 新增 数据时 ， 必重 不 新 发送全部数据 ， 仅需要将 改变的 内容 或新增
基于Web的数据挖掘与网络个性化信息服务研究
原始数据有两类 网站〔 包括网页内容和链 接结构)和 日志。网页的内容经分词及语义分 析处理后形成分词及语义分析结果备用( 供 S CML 中的机器学习算法 P 使用) . 原型系统数据库存放各种规整化后的输 人数据， 主要是TWeb Pages 和 TAccess 数 据结构。经M 和CPR V 生成的相关度矩阵也 存放在数据库中。聚类结果和S CML 聚类语 义学习结果则以文件的方式给出。 3 .4 实验结果分析 页聚类C ， 若存在i( 1< i 6 n), 使得ml页〔C, 则称浏览过程 v 涉及网页聚类c , 我们用以下两种里化指标来评佑聚类的 效果。 ( 1)再次访问率
ce edi ngs of t he Fi fte ent h Int e rna t iona l J oi nt C o nf e r e n ce on A r t i f i c i a l
诩参皿}on recN}o s i ce& +O v ci oe .o
基于
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Tle n
T
技
术
Web 的 数 据 挖 掘 与 网 络 个 性 化 信 息 服 务 研 究
1 引言 随着In ter et 的普及发展， n 信息资源不足 的问题再也不存在。但是人们也感觉到，目 前最大的问题不是信息的缺乏或不足， 而是信 息t 的严重膨胀， 信息查询的困优， 人们突然 发现他所面对的信息远远超出其处理能力。 现代社会已经进人 了一个 “ 数据爆炸’和 “ 信息丰富， 但有用信息获取困难’的社会
定义2
3.4. 1 实 验结果 最评 标准 ‘ 定 估 设有 过程V= IP洲1 < i < n)以及 浏览 网
4 总结 个性化的信息获取、个性化的信息服务 的研究是与 IT 技术的发展是密不可分的 只 有应用最先进的信息技术才能做到信息服务 的个性化。虽然本文对个性化信息服务、个 性化信息挖掘的研究己取得 了 一些初步的成 果， 但还有需要进一步开展的研究工作: ( I) 个人信息需求特征的建模. 特征模型 既是个性化信息挖掘的出发点， 又是个性化信 息挖掘的归宿. 只有拥有了一个好的、通用 的用户信息需求特征模型， 才能真正做到信息 服务的个性化。 (2)深入研究个性特征提取算法， 发展和完 善奇异值分解算法、遗传算法和神经网络法 等算法在个性化信息挖掘方面的应用‘ ( 3 )高精度和高效率的信息查询和检素。 用户进行信息查询时， 并不十 分关注返回结果 的数目， 而是看结果是否和自己的需求真正吻 合， 即结果的质量。因此在信息查询结果数 目提高的同时， 还应要求结果具有个性化特 征， 即在相同的信息源中， 查询系统根据不同 用户的需求特点， 对于相同的查询请求(查询关 键词) . 返回带有个性特征的查询结果。 U l 汪挺.WWW信息查询技术展望 情报学 报， 1997 , 16(S i): 65- 68 [21 王光宏. 蒋平. 数据挖掘综述. 同济大学 学报( 自 然科学版), 2004(92) . [31 M . Per kowitz ,O . Etzion i. Adaptive web sites : an ai chal eng e. in : Pr ol
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
基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究
基于XML的Web分布式数据挖掘系统研究摘要：在目前很多网站都是基于html的，要对web进行挖掘面临很多困难。
xml的出现给基于web的数据挖掘带来便利。
利用xml 和分布式数据挖掘技术将分布在世界各地的web数据映射为结构化的数据，建立一个具有基本挖掘功能的分布式挖掘模型，并给出实现方案。
关键词：web；数据挖掘；分布式；agent中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）13-2964-03internet出现以来，以其丰富的资源吸引了大量的用户。
随着计算机和网络技术的发展，web服务越来受欢迎，web页面的数量也在以惊人的速度增涨。
而蕴含在这些web中的知识却没能得到充分的利用。
近年来，数据挖掘与web的研究成为了两大研究课题，而两者的结合更是构成了一个新的课题，即web数据挖掘研究。
internet是一个开放性的全球分布式网络，web分布在全世界的各个地方，且web上的资源呈现出多样性、半结构化或非结构化等特点，这都给web数据挖掘带来了一定的困难。
xml能够将不同来源的数据很容易结合在一起，提供易于使用的数据，为web数据挖掘带来了新的契机。
结合web的分布式特性及web数据的特点，提出一种基于xml的web分布式数据挖掘模型。
1 web数据挖掘技术1.1 web数据挖掘概念数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们感兴趣的、潜在有用的信息和知识的过程[1，2]。
随着internet的发展，越来越多的服务和信息通过web的形式提供给使用者。
这使得web数据挖掘日益受到重视。
相对在传统的数据库进行数据挖掘而言，web上的数据挖掘难度较大，体现出以下几个特点：1）半结构化是web上数据的最大特点。
2）web上的每一个站点就是一个数据源，每个数据源都是异构的，因而每一站点之间的信息和组织都不一样，这就构成了一个巨大的异构数据库环境。
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。
基于Web的数据挖掘及其应用
基于Web的数据挖掘及其应用作者：李毅来源：《计算机光盘软件与应用》2012年第19期摘要：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。
基于Web知识的分布式知识库的模型研究
第26卷第6期V ol 126 N o 16长春师范学院学报(自然科学版)Journal of Changchun N ormal Un iv ersity (N atural Science )2007年12月Dec.2007基于Web 知识的分布式知识库的模型研究郑 义(长春师范学院网络中心,吉林长春 130032)[摘 要]随着分布式技术的不断完善,完全有必要建立一种新的基于w eb 知识的分布式知识库。
本文就建立分布式的知识工程的系统结构进行分析,以期建立一个完善的基于w eb 知识的分布式知识库系统。
[关键词]w eb 知识库;K D D ;分布式知识数据库[中图分类号]T P393 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2007)06-0081204[收稿日期]8[作者简介]郑 义(8),男,吉林长春人,长春师范学院网络中心教师,从事网络设计、网络规划研究。
0 引言随着网络的不断发展,网络的应用不断普及,网络中的基于w eb 的知识在不断地丰富,而且每时每刻,网络中的信息还在不断以几何基数的增长方式进行扩张,仅仅单一的基于知识的数据库在不断地增大,这就要求一种新的方式来改变这个现状。
随着分布式技术的不断完善,完全有理由和技术建立一种新的基于w eb 知识的分布式知识库。
本文就建立分布式的知识工程的系统结构进行分析,以期待建立一个完善的分布式知识库的模型。
本文的数据库建模方法是基于K A DS 的方法进行的,K ADS (K now ledge Analysis and D esign S ys 2tem )是用于开发基于知识系统的结构化方法,它为专家知识的抽取以及将这些知识编成计算机程序代码提供很有用的建模方法。
采用分布式数据库的机理,建立基于web 知识的分布式知识库系统。
1 w eb 知识库由于网络上w eb 知识的更新速度很快,而基于传统的知识库的更新没有web 知识的更新速度快,所以,针对网上的web 知识库必须是一个动态更新的,则针对于web 的知识库是一个知识库存储的知识在W eb 上相关一类信息的映像。
基于WEB的多媒体数据挖掘的研究
２１ 第 ｌ ０ ２年 ０期 Ｃｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄＡ ｐ ｉ ａ ｉｎ 多 媒体 技 术 及 应 用
基于 ＷＥ Ｂ的多媒体数据挖掘的研究
叶姝
（ 河南行政 学院 ，郑州
方 法 以及 相 应的技 术。本研 究介绍 的是 基 于 Ｗ Ｅ Ｂ技 术 实现 多媒 体数 据 的挖掘 。 关键 词 ：数 据特 性 差异 ；ＷＥ 技 术 ；多媒体 数据 挖掘 Ｂ
中图分类号 ：Ｔ ３１１ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ — ５ ９２ １） ０ ０７ — ２ Ｐ １． ３ ０ ７ ９ ９ （０２ １— １０ ０
（ ）音 频信 息数 据 的挖 掘 ：音频 是 建立 在 人 的听觉 上完 成 ３ 的相应 的物 质 构成 。 频 中包 含 的信 息特征 基 本上 就是 音调 或者 音 旋律 等 。 用相 应 的处 理技术 可 以实现 对音 频 中所 包含 的信 息数 运 据 的挖 掘 。通 常运用 比较广 泛的方 式包 括 两种 ：一种 是 基于 对语
（ ）ＷＥ ４ Ｂ信 息数 据 的挖掘 ：作 为一 个信 息库 包含 了大 量 的 多媒 体数 据元 素 ，同 时 ＷＥ Ｂ它 具有信 息 量 的庞大 、信 息 的动 态 性等 一些 特征 。所 谓 ＷＥ 挖掘 其实 指 的就是对 ＷＥ 中 的一些 Ｂ Ｂ
（ ）多 媒体 数据挖 掘 的概 念 一 多媒 体 数 据 的挖 掘 指 的是 依 据 多媒 体 数 据 中 的 内容所 具 有 的特 性 ｃ加 之与 这些特 性 有关 系 的语义 ， 这样 就可 以对 大型 的所 媒 体 数据 的集 合 Ｍ ， 将某 种具 有相 关特 点 的模式 Ｐ从集 合 中发现 出来 并加 以分 析 ，这 个模 式具 有价值 性 、隐含性 等特 点 。而 这样 的一 个过 程就 是通 常意 义 上所指 的 多媒体 数据 的挖 掘 。 那么 就可 以在 多 维 的特 征空 间 中对 这 样 一个 多 媒 体数 据 的 挖掘 用 一 种 映 射‘ 的关 系加 以表 示 ： Ｐ÷ ｛ ｌ １ ＿ｆ Ｃ。 （ ）多媒体 挖 掘 的内容 二 多媒 体数 据 的 内容［ 具有 的特 性 极其 的丰 富 ，于是 很 自 １ Ｊ 所 然 的就 能够 得 到这样 的一个 概念 ， 只要 是 将这 些数 据 内容 的特 性进 行 提取 分 析 进 而获 得 相 互之 间存 在 的关 系 以及 相 应 的模 式 都 可
基于web的数据挖掘技术研究
２１ ０ ０年 第 ｌ Ｏ期
Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ
工 程 技 术
基于 ｗ ｂ的数据挖掘技术研究 ｅ
王 婉 晨
（ 天津工业大学，天津
３ ０６ ） ０ １０
摘 要 ：ｗｅ ｂ数据挖 掘 简称 ｗ ｅ ｂ挖掘 ，是从 数 据挖掘 技 术发展 而 来 ，是数 据挖 掘技 术应 用 于 Ｗｅ 信 息 的一 个崭新 领 ｂ 域 。它是 帮助人们 从 海量信 息 中进 行 智 能的、 自动 的抽取 有价值 的知识 ，从 中揭 示 出蕴含在 这 些数据 背后 的客观 世界 的 内 在 联 系和规律 ，解决社 会发展 中的 实际 问题 并 用于宏 观辅 助决 策的 。 关键 词 ：Ｗｅ ｂ数据挖 掘 ；电子 商务 ；Ｘ ＭＬ应 用 中 图分 类号 ：Ｔ ３ １ ３ Ｐ １． 文 献标识 码 ：Ａ １ 文章编 号 ：１０— ５９ （ ００ １— ０３ ０ ０７ ９９ ２１ ） ０ ０８— １
应 用 ．０ ３１ ２０ ．
『 康 晓 东． 于数据 仓 库的数 据挖 掘技 术． 工 业 出版 社， ０ ， ４ １ 基 机械 ２ ４ ０ １
［ Ｊ ｄ ｅ ｒ ａ ａａ Ｒｏ ｅ ｏ ｌ ， ｋ ｎ ｓ ａｄ ． ｅ ｓ ｅ ５ ａ ｅｐＳ ｖｓ ｖ ， ｂ ｍＣ ｏ ｙ Ｍｕ ｕ ｄ ｈ ｎ ｅＷ ｂＵ ａ ］ｉ ｉ ｔ ｅ Ｄｅ ｐ ｇ
Ｍｉ ｎ ｎｉｇ： Ｄ ｉｃ ｖｅｙ ｎ Ａｐ ｉａｉ ｎ ｏｆＵ ｓｇ Ｐａｔｒ ｆｏ ｅ ｓｏ ｒ ａ ｄ ｐｌ ｔｏ ｓ ａ ｅ ｃ ｔｅｎｓ ｒ ｍ Ｗ ｂ
Ｄ ａ ａ Ｓ ｇ ｄ ｐｌ ｒ ｔｏｎ ， ０ ， ： ２５ ３８ ｔ ． ｉ ｋ ｄ Ｅｘ ｏ ａ ｉ ｓ ２０ ０ ２ ３ —３
基于分布式计算的高效数据挖掘算法研究
基于分布式计算的高效数据挖掘算法研究近年来，随着云计算和大数据技术的发展，分布式计算逐渐成为了数据挖掘领域中的重要技术之一。
基于分布式计算的高效数据挖掘算法实现了数据的高效处理与分析，能够挖掘出更加准确、实用的信息。
一、分布式计算的基本原理在传统的计算机架构中，所有的计算任务都在单个计算机上执行。
随着计算任务的增加，计算机的性能瓶颈逐渐显现。
为了解决这个问题，分布式计算技术应运而生。
分布式计算是将一个大型计算任务分成许多小的子任务，这些子任务分配给多个机器并行执行，最终将结果进行集成，得到最后的结果。
分布式计算有多种实现方式，比如采用消息传递机制，不同的节点之间通过网络相互通信，协调行动；或者采用共享内存机制，所有的节点可以访问共享的内存，在共享内存上进行并行计算。
二、分布式计算在数据挖掘中的应用现在的数据量越来越大，传统的单机计算已经难以胜任。
这时候，分布式计算就可以发挥作用。
在数据挖掘中，常用的分布式计算框架有Hadoop、Spark、Flink 等。
Hadoop是一个分布式文件系统和分布式计算系统的组合，它将文件分成多个块，分别存储在不同的节点上，并行地进行计算。
MapReduce是Hadoop的编程模型，可以将一个计算任务分解成许多小的子任务，这些任务并行地在不同的节点上执行，并将结果聚合起来。
Spark是Hadoop的新一代计算框架，使用RDD(弹性分布式数据集)进行数据的并行计算。
与Hadoop相比，使用Spark进行数据挖掘的速度更快，可扩展性更好，而且易于编程。
Flink是一个流处理框架，具有快速、高效、稳定、容错等特点。
Flink可以通过流处理和批处理两种方式对数据进行处理，同时也支持对流处理和批处理进行组合运算。
三、基于分布式计算的高效数据挖掘算法基于分布式计算的高效数据挖掘算法有很多种，其中常见的有K-means聚类算法、Apriori算法、PageRank算法等。
1.K-means聚类算法K-means是常见的聚类算法之一，它可以将数据集划分成K个簇，每一个簇都代表一个类。
数据挖掘技术探讨及其基于web的应用研究
S l LI-■V A数据挖掘技术探讨及其基于w eb的应用研究李慧(苏州建设交通高等职业技术学校江苏苏州215000)信患科学[摘要]w eb七有海量的数据信息．怎样对这些数据进行复杂的应用成了现令数据库技术的研究热点。
数据挖掘就是从大景的数据中发现隐含的规律性的内容。
解决数据的麻用质量问题。
允分利j}j有用的数据．绂弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的戍用。
论述web数据挖掘的基本概述，基本蟓理，然后讨论web数据挖掘的实现．最后对w eb数据挖掘的麻_【}I进行阐述。
【关键词)数据挖掘w eb应用中图分类号：TP3文献标识码：^文章编号：1671--7597(2008)1120071--01一、引曹在嘲络环境下．人们可以借助互联网卜．f#富的信息资源、功能强人的搜索引擎和快捷的传送手段，使文献资料的搜集和抉取变得十分容易．然而在使用中，人们也发现要准确、快速地查找自L所需的信息却足越来越}f{难。
W e b数据挖掘应运而牛，w e b挖掘指使用数据挖掘技术在w w数据I}I发现潜在的、有用的模式或信息。
w eb挖掘研究覆盖J，多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人I．智能I}I的机器学爿和神经网络等，数据挖掘技术不仪能够对过去的数据进行青询和遍历，并且能够找}{j数据间的潜在联系，从而促进信息的1‘递。
他使数据库技术进入一个吏高的阶段。
二、w eb数据挖掘摄述和基本原理(一)w e b数据挖掘概念。
w eb数据挖掘是一项综合技术，是从w w资源上抽取信息(或知谚{)的过程，是对w eb资源中蕴涵的、未知的、自．潜在应用价值的模式的提取。
他反复使用多种数捌挖掘算法，从观测数据l|l确定模式或合理模型，也是将数据挖掘技术和理论应用于埘w w资源进行挖掘的一个新兴的研究领域。
w e b数据挖掘从数据挖掘发展而来，都是在分析人荤数据的基础上，做出归纳性的推理，预测客户的行为，帮助企qk的决镱者调整市场策略、减少风险"做f I{正确决策的过程。
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基于WEB的分布式数据挖掘系统研究
1Web服务概述
1.1 Web服务及其特性
对于 Web 服务，微软给出的定义是：一个 Web 服务是为其他应用提供数据和服务的逻辑应用单元。
应用程序通过统一的 Web 协议和数据格式（例如：HTTP、XML、SOAP ）访问Web 服务，不需要担心任何实现细节。
从表面上看，Web 服务就是一个应用程序，它向外界暴露出一个能够通过 Web进行调用的 API。
也就是说 Web 服务是可通过 URL 定位的自动将信息返回到需要它的客户端那里的一种资源。
Web 服务应该能够被客户方便地集成到本地应用程序中，甚至是另外的 Web服务中。
因此，它要有这样一些特性：
1）Web 服务应该是一个“黑匣子”,即客户无需关心它的具体实现，它的实现和维护工作由服务提供者负责，客户只需要通过它提供的接口来使用。
2）Web 服务应该实现自我功能描述，以便向客户介绍自己。
3）Web 服务需要提供一种发现机制，使得客户能够在 Web 上找到该服务。
4）Web 服务应该跨语言、跨平台。
5）面向消息，松散耦合。
1.2 Web服务的体系架构
在Web 服务的体系架构里有三个角色：服提务供者，服务注册中心和服务请求者。
服务提供者是提供最终Web 服务的供应商，它实现了一个为特定的需求而编写的应用程序——Web 服务，并放置在在线服务器上供别人使用。
从商业角度看，服务提供者是Web 服务的拥有者，负责其所拥有服务的发布、更新和回收。
从Web服务体系架构的角度看，服务提供者是实现Web 服务的平台。
服务请求者是服务的用户。
从商业角度看，服务请求者是是特定服务的消费者。
从Web 服务体系架构的角度看，服务请求者是查找并调用一个特定服务的应用。
服务请求者可以是一个通过浏览器访问服务的人，或者是一个应用程序，甚至是另外一个Web 服务。
服务注册中心是一个Web 服务的注册地，汇集了很多在线的Web 服务，一般来说服务提供者将Web 服务安装到在线服务器后，会将Web 服务发布到服务注册中心。
对于想要使用Web 服务的服务请求者来说，他首先去查去查询服务注册中心，当他发现了合适的Web 服务之后，将从服务注册中心获取这些Web 服务的技术信息引用，通过这些引用找到Web 服务及其相关的技术信息，从而完成服务请求者和服务提供者之间的技术绑定。
具体结构如下图所示：
1.3 Web服务的服务协议栈
实现一个完整的Web 服务体系需要有一系列的协议规范来支持。
议（底部绿色部分）。
如广泛使用的传输层和网络层的标准：IP,HTTP,SMTP，POP，FTP等；右上白色的部分是XML 的消息层和服务描述层，是目前开发的Web 服务的相关标准协议，包括服务调用协议SOAP，服务描述协议WSDL 和服务发现/集成协议UDDI 以及服务工作流描述语言WSFL；右边红色部分是整个协议层配套基础设施，包括安全、关联、服务质量等。
1.4 Web服务带来的优势
跨越防火墙的通信
1，不仅可以缩短开发周期,还可以减少代码的复杂度,并增强整个应用程序的可维护性。
2，可以节省界面和中间层的交互时间，得到的web服务组成的中间层，再应用程序集成或其他场合下可被重用。
应用程序集成
通过Web 服务,应用程序可以用标准的方法把功能和数据暴露出来,供其它的应用程序
使用。
软件重用
1，Web 服务允许在重用代码的同时,重用代码后面的数据。
2，使用Web 服务,只需要直接调用远端的Web 服务就可以了。
3，另一种软件重用的情况是把好几个应用程序的功能集成起来。
现在Web 上有很多应用程序供应商,都在其应用中实现了这些功能。
一旦他们把这些功能都通过Web 服务暴露出来,就可以非常轻易地把所有这些功能都放在用户的应用程序中去。
2分布式数据挖掘概述
近年来,数据挖掘得到了极大的关注,其主要原因是企业保存的大量的实时数据和历史数据,可以被广泛地使用,并迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
获取的知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等等。
最近，分布式数据挖掘（DDM）又吸引了不少研究者的目光，并取得了一些进展。
2.1 什么是分布式数据挖掘
所谓分布式数据挖掘有两层含义：第一，就是使用分布式算法，从逻辑上或物理上分布的数据源中发现知识的过程。
这里主要强调数据源的分布性。
第二，是指与某个数据挖掘任务相关的用户，数据，挖掘软件以及其他软组件是地理上分散的。
这里主要强调的是软组件的分散性。
2.2 分布式数据挖掘需要解决的问题
在分布式数据挖掘中，有几个技术细节需要注意：
1)全局集中控制。
为了方便地实现分布式数据挖掘，一个用于集中控制的站点是必须的。
用于解决整个系统通讯开销大及如何在全局范围内进行全局性决策等问题。
2)并行和分布式数据挖掘算法：这实际上是针对性能问题提出来的。
通过并行算法将数据划分成多个子集，降低整个数据挖掘的时间复杂度。
从而提高性能。
3) 知识共享：在各个站点间进行分布式挖掘时必须采用可以被理解的知识形式。
4)分布式软件设计：其最大的优点是支持软件复用，系统设计人员可以使用现存的软组件。
这样可以优化分工，大大减少编码工作量，提高工作效率，降低成本。
3基于Web服务的分布式数据挖掘体系结构及算法
3.1 Web 服务技术与分布式数据挖掘的结合点
1）数据的一致存储和表示机制是分布式数据挖掘系统要解决好的基本问题之一。
Web 服务技术所基于的 XML 技术提供了一种供应商独立的数据表示机制使得数据的私有和不兼容问题不再成为不同应用数据交换的障碍。
2）Web 服务技术是基于 Internet 的，一旦服务被部署在网络上，它们就可以通过 SOAP 和WSDL在任何地方被使用，许多数据挖掘系统如 IBM 的 Intelligent Miner、XELOPES 和PolyAnalyst 提供平台独立的接口，可以方便的集成到自己的数据挖掘系统中去。
3）引入 Web服务技术后，不同的供应商提供的以 Web 服务发布的不同软组件就可以被动态地进行运行时调用，数据挖掘系统就可以跟随新技术的发展和用户需求的变化而不断改进。
可以看出，Web 服务技术与分布式数据挖掘相结合，会给分布式数据挖掘带来深远的影响。
3.2 基于Web 服务的分布式数据挖掘系统体系架构
结构如图所示：
该体系结构建立在Web 服务分布式计算体系之上,各个局部数据挖掘模块都是独立作为Web服务注册和发布的。
它具有良好的移植性,能够跨越平台和数据结构的异构性,并能跨越防火墙和代理服务器进行通讯,使用灵活,具有良好的用户透明性。
本系统的基本工作原理如下:
a. 用户发出挖掘请求。
b. 用户接口接受挖掘请求,并把挖掘请求按预定的格式转发给全局数据挖掘应用。
c. 全局数据挖掘应用对挖掘请求进行分析,确定需要涉及到的局部挖掘应用。
然后查找注册中心,与其中相应的Web 服务实现绑定。
d. 全局挖掘应用把挖掘请求传递给局部挖掘应用,局部挖掘应用根据挖掘请求进行本地数据挖掘,并把结果传递给全局挖掘应用。
e. 全局挖掘应用把各个局部应用提交的结果进行综合分析,得出最终的结果。
f . 把最终结果提交给用户接口,用户接口将其以直观的形式展现给用户。
4结束语
随着分布式数据库系统和Internet 的发展和应用,以前的集中式数据挖掘根本无法满足分布式事务的需要,因而研究分布式挖掘系统是很有必要的。
基于Web 服务的数据挖掘是解决分布式数据挖掘的有效途径。
它支持网络应用,具有很强的平台适应能力,可移植能力强,可以实现对多个异构的并行分布式数据源协同挖掘,极大地提高了分布式数据挖掘的效率。
但是由于分布式技术本身具有的复杂性,在实际应用中还需要进一步的提高和完善。