中文提要
文本分类最初是应文本信息检索的要求出现的，但是随着文本数据的激增，传统的研究方法己经不适合大规模文本分类，文本数据挖掘应运而生。作为文本数据挖掘的一个重要功能，文本分类技术日益成为研究热点。文本分类目的是对文本集有序组织，便于文本信息高效管理，为人的决策提供支持。但是传统的人工分类的做法存在许多弊端，不仅是耗费大量人力、物和精力，而且受人为因素影响较大，分类结果一致性不高。与之相比，文本自动分类具有快速、高效的特点，且分类准确率较高。
对文本分类技术进行研究，介绍文本分类的基本过程，论述文本特征提取方法，讨论朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机、投票等常用的文本分类原理与方法，探讨中文文本分类技术。
采用支持向量机技术，设计并实现了一个开放的中文文档自动分类系统。实验表明，它不仅具有较高的训练效率，同时能得到很高的分类准确率和查全率。
关键词：
文本挖掘文本分类支持向量机向量空间模型
外文提要
Text categorization appears initially for text information retrieval system; however text data increases so fast that traditional research methods have been improper for large-scale text categorization. So text data mining emerges, and text categorization becomes more and more important as a major research field of it.
The purpose of text categorization is to organize text by order,so as to manage text information efficiently and support decisions of human being. However categorization by hand not only consumes plenty of manpower, material resources and energy, but also makes categorization accuracy inconsistent. Compared with categorization by hand, automatic text categorization classifies texts faster and its categorization accuracy rates higher.
Introduces the techniques of text categorization, including its basic process ,the algorithms of text feature extraction ,the theories and technologies such as Na?ve bayes, KNN, SVM, Voted and so on. Chinese text classification is discussed.
An open Chinese document classification system using support is designed and implemented.
The experiment shows that it not only improves training efficiency, but also has good precision and recall.
Key word
t ext mining Text categorization Support Vector Machine(SVM)
vector space model
目录
中文提要 ..................................................................................................................... １外文提要 ..................................................................................................................... ２目录 ........................................................................................................................... ３第一章绪论 ........................................................................................................... ４
1.1文本自动分类研究的背景和意义 ............................................................. ４
1.2问题的描述 ................................................................................................. ６
1.3国内外文本自动分类研究动态 ................................................................. ６第二章中文文本分类技术研究 ............................................................................. ８
2.1文本预处理 ................................................................................................. ８
2.1.1文本半结构化 ................................................................................... ８
2.1.2自动分词 ........................................................................................... ８
2.1.3特征选择[12]....................................................................................... ８
2.2分类模型 ..................................................................................................... ９
2.2.1贝叶斯（Naive Bayes）方法[14] ...................................................... ９
2.2.2K-近邻（KNN）方法 ...................................................................... ９
2.2.3决策树（Decision Tree）分类..................................................... １０
2.2.4基于投票的方法 ........................................................................... １０
2.2.5支持向量机（SVM）方法[17] ...................................................... １１
2.3分类性能评价 ......................................................................................... １１第三章基于支持向量机的中文文本分类 ......................................................... １２
3.1 统计学习理论.......................................................................................... １２
3.2支持向量机原理 ..................................................................................... １４
3.3支持向量机的特点 ................................................................................. １６第四章基于支持向量机的中文文本分类器的实现 ......................................... １７
4.1 系统体系结构.......................................................................................... １７
4.1.1文本训练模块设计 .......................................................................... １８
4.1.2文本分类模块设计 .......................................................................... １８第五章系统的性能测试 ..................................................................................... １９
5.1开发环境和数据集 ................................................................................. １９
5.2测试结果及分析 ..................................................................................... １９第六章总结与展望 ............................................................................................... ２１
6.1全文总结 ................................................................................................. ２１
6.2进一步工作及展望 ................................................................................. ２１附录（附图） ......................................................................................................... ２２参考文献 ................................................................................................................. ２５致谢 ..................................................................................................................... ２６
第一章绪论
1.1文本自动分类研究的背景和意义
分类最初是应信息检索(Information Retrieval,简称IR)系统的要求而出现的，也是数据挖掘应用领域的重要技术之一[1].随着全球计算机与通讯技术的飞速发展、互联网的普及与应用，信息爆炸的现实使人们越来越注重对自动分类的研究，文本自动分类及其相关技术的研究也日益成为一项研究热点。信息检索系统必须操纵大量的文本数据，其文本信息库可能相当庞大。如何在海量文本信息中获取潜在的、有价值的知识，模型或规则,这就需要引入文本数据挖掘概念。数据挖掘是从大量的文本数据中提取出事先未知的、可理解的、可应用的信息和知识的过程。数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策。
文本数据挖掘（Textual Data Mining），亦称文本挖掘（Textual Mining），或者从文本数据库中发现知识，以文本数据为特定挖掘对象的数据挖掘，是数据挖掘的扩展。
文本挖掘抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。
文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。
从目前文本挖掘技术的研究和应用状况来看，从语义的角度来实现文本挖掘的很多，目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取[2]。
（1）文档聚类
首先，文档聚类可以发现与某文档相似的一批文档，帮助知识工作者发现相关知识；其次，文档聚类可以将一个文档聚类成若干个类，提供一种组织文档集合的方法；再次，文档聚类还可以生成分类器以对文档进行分类。
文本挖掘中的聚类可用于：提供大规模文档集内容的总括；识别隐藏的文档间的相似度；减轻浏览相关、相似信息的过程。
聚类方法通常有：层次聚类法、平面划分法、简单贝叶斯聚类法、K-最近邻参照聚类法、分级聚类法、基于概念的文本聚类等。
（2）文档分类
分类和聚类的区别在于：分类是基于已有的分类体系表的，而聚类则没有分类表，只是基于文档之间的相似度。
由于分类体系表一般比较准确、科学地反映了某一个领域的划分情况，所以在信息系统中使用分类的方法，能够让用户手工遍历一个等级分类体系来找到自己需要的信息，达到发现知识的目的，这对于用户刚开始接触一个领域想了解其中的情况，或者用户不能够准确地表达自己的信息需求时特别有用。传统搜索引擎中目录式搜索引擎属于分类的范畴，但是许多目录式搜索引擎都采用人工分类的方法，不仅工作量巨大，而且准确度不高，大大限制了起作用的发挥。
另外，用户在检索时往往能得到成千上万篇文档，这让他们在决定哪些是与自己需求相关时会遇到麻烦，如果系统能够将检索结果分门别类地呈现给用户，则显然会减少用户分析检索结果的工作量，这是自动分类的另一个重要应用。
文档自动分类一般采用统计方法[3][4][5][6][7][8]或神经网络[9][10][11]以及机器学习来实现。常用的方法有：简单贝叶斯分类法， K-最近邻参照分类算法以及支持向量机分类方法等。
（3）自动文摘
互联网上的文本信息、机构内部的文档及数据库的内容都在成指数级的速度增长，用户在检索信息的时候，可以得到成千上万篇的返回结果，其中许多是与其信息需求无关或关系不大的，如果要剔除这些文档，则必须阅读完全文，这要求用户付出很多劳动，而且效果不好。
自动文摘能够生成简短的关于文档内容的指示性信息，将文档的主要内容呈现给用户，以决定是否要阅读文档的原文，这样能够节省大量的浏览时间。简单地说自动文摘就是利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确地反映该文档中心内容的简单连贯的短文。
自动文摘具有以下特点：
1)自动文摘应能将原文的主题思想或中心内容自动提取出来。
2)文摘应具有概况性、客观性、可理解性和可读性。
3)可适用于任意领域。
按照生成文摘的句子来源，自动文摘方法可以分成两类，一类是完全使用原文中的句子来生成文摘，另一类是可以自动生成句子来表达文档的内容。后者的功能更强大，但在实现的时候，自动生成句子是一个比较复杂的问题，经常出现产生的新句子不能被理解的情况，因此目前大多用的是抽取生成法。
利用文本挖掘技术处理大量的文本数据，无疑将给企业带来巨大的商业价值。因此，目前对于文本挖掘的需求非常强烈，文本挖掘技术应用前景广阔。
1.2问题的描述
文本分类的映射规则是系统根据已经掌握的每类若干样本的数据信息，总结出分类的规律性而建立的判别公式和判别规则。然后在遇到新文本时，根据总结出的判别规则，确定文本相关的类别。自动分类的一般做法是，根据文本数据集的特点构造一个分类器，利用分类器对未知类别的文本赋予类别。构造分类器的过程一般分为训练和测试两个步骤。在训练阶段，分析训练数据集的特点，为每一个类别产生一个相应数据集的准确描述或者模型。在测试阶段，利用类别的描述或者模型对测试集合进行分类，测试其分类的准确度。一般来说，测试阶段的代价远远低于训练阶段。文本数据的来源多种多样，可以是报告、单据、新闻、邮件等。文本的类别和数量可以是预订好的，这需要相关专家知识;也可以是不确定的，要经过文本的自组织、聚类后才能得到。需要预先定义类别体系的文本分类为有指导的学习(supervised learning)的分类，也称文本自动分类:类别体系不确定的文本分类为无指导的(unsupervised learning)的分类，也称文本自动聚类(Clustering)。自动聚类系统不需要训练文本，划分出的文本类别也是不确定的。
1.3 国内外文本自动分类研究动态
国外对于文本自动分类的研究开始较早，50年代末，H. P. huhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想用于自动分类。1960年，Maron 发表了关于自动分类的第一篇论文。随后众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作，到目前为止，国外的自动分类研究己经从最初的可行性基础研究经历的实验性研究进入到了实用阶段，并在邮件分类、电子会议、信息过滤方面取得了比较广泛的应用，其中比较成功的例子有麻省理工学院为白宫开发的邮件分类系统、卡内基集团为路透社开发的Construe系统等。国内对于文本自动分类的研究起步比较晚，1981年，侯汉清教授对于计算机在文本分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外计算机管理分类表、计算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，我国陆续研究出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。例如，广东省中山图书馆的莫少强开发的计算机辅助图书分类系统(C-ABC)、清华大学吴军研制的自动分类系统、山西大学刘开瑛等人开发的金融自动分类系统、东北大学图书馆的图书馆分类专家系统，
上海交通大学王永成等研制的基于神经网络优化算法的中文文本自动分类系统。近期研究中比较突出的是中科院的中文文本智多星分类器，它采用多种分类方法。虽然中英文之间存在较大差异，无法直接参照国外的研究成果，但是，随着中文信息处理技术特别是中文自动分词技术的日渐成熟，以此为基础的中文文本分类技术的研究得到了飞速发展，在短短20多年中完成了从可行性探索到实用化阶段的转变。
根据分类知识的获取方法不同，可将文本分类系统划分为两种类型:一个是基知识工程的分类系统，一个基于机器学习分类系统。基于知识工程的方法主要依赖语言学知识，一般由知识库和推理机两大基础部分组成。知识库储存了从专家那里获得的关于某领域的专门知识，推理机具有推理的能力，即根据知识推导出结论，而不仅仅是简单搜索现成的答案。由于需要由知识工程师手工编制大量的推理规则作为分类知识，实现相当复杂，因此开发费用相当昂贵。一个典型例子是卡内基集团为路透社开发的Construe系统。该系统的开发工作量达到了10个人年。由此可见，知识工程的方法不适用较为复杂的系统。基于机器学习方法，研究从观测样本出发，寻找规律(即利用一些做好标识的训练数据自动地构造分类器)，利用这些对未来样本进行预测。现有机器学习的重要理论基础之一是统计学。传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有学习方法也多是基于大数定律的结论。一般情况下，用户对分类要求的准确程度在95%以上，但是因为分类词表和分词算法的不足、分类法的不足、分类算法的不足以及知识库的规模不够大等原因，目前的自动分类系统的准确率主要在80%左右，只有限制在一定的范围内，这些系统才能取得相对好一些的效果，通用的、能够满足大规模商品化应用要求的系统还需要进一步的研究。
第二章中文文本分类技术研究
2.1 文本预处理
2.1.1 文本半结构化
文本数据与常见的结构化关系数据不同，它是非结构化的，没有属性一值对的结构，称为无结构或者半结构化数据。对于非结构化的文本数据进行挖掘，目前有两种处理途径:一是采用全新的算法，直接对非结构化文本数据进行挖掘;二是将非结构化文本数据进行转化，将其转化为结构化文本数据，再进行挖掘。由于直接构造新算法难度较大，而且开发造价高，实现难度较大，所以目前通常采用人工处理的方法，把非结构化的文本数据转化为结构化的文本数据。
2.1.2 自动分词
自动分词是针对与中文的一种自然语言处理技术。西方语言体系中，句子中各个词汇之间有固定的空格作为分隔，计算机处理时可以非常容易地从文本中识别出一个一个的单词。而在汉语体系中，书写以句子为单位，句间用标点隔开，句内字词则是连续排列的，之间没有任何分隔。因此，如果要对中文文本进行分类、检索等基于词的处理，需要首先对中文文本进行词条切分处理(简称分词)，才能正确识别每个词。中文文本的分词处理就是指在中文文本中连续的能够代表语义单元的词或者n一元词条间加入分隔符，将中文文本的连续字节流形式转化为离散单词流形式的过程。自动分词技术是各种中文信息处理技术的基础，也是中西文研究文本自动分类的主要差别所在，中文文本分类要在自动分词的基础上进行，对中文文本进行分词的过程也是文本特征集的确定过程。
2.1.3 特征选择[12]
它是指去除不能表示信息的词，以提高分类效率和减少计算复杂度。特征选择有以下几种方法：1根据词的文档频度（DF）来判断：当词的DF小于或者大于某个阈值时都要去掉；2根据信息增益（IG）来判断：信息增益是指词为整个分类所能提供的信息量，当信息增益小于某个预定的值时，就要去掉这个词；3根据χ2统计来判断：χ2越大，词和类之间的独立性越小，相关性越大，所以去掉χ2小的词；4根据互信息（MI）来判断：互信息越大，两个词之间的共现性就越大；5根据词的强度（TS）来判断。通过试验证明，前三种更加有效。
特征选择可以在两个方面提高系统性能:一是分类速度，通过特征选择，可以大大减少特征集合中的特征数，降低文本向量的特征数，提高系统运行速度。二是准确度，通过适当的特征选择，不但不会降低系统准确性，反而会使统精确度提高[13]
2.2 分类模型
2.2.1 贝叶斯（Naive Bayes ）方法[14]
朴素贝叶斯分类器利用下列贝叶斯公式通过类别的先验概率和词的分布来
计算未知文本属于某一类别的概率：P(C j ∣D)=)()
()Cj (D P DCJ P P
其中，P(C j ∣D)为样本D 属于类C j 的概率，P(D ∣C j )为类C j 中含有样本D 的
概率。在所有P(C j ∣D)(j=1,2,…,m)中，若P （C K ∣D ）值最大，则文本D 归为
C K 类。由于P （
D ）是常数，因此将要求解P(C j ∣D)的问题转换为只要求解P(C j )P(D ∣C j )。假设文本中词的分布是条件独立的，则P(C j ∣D)= P(C j )P(D ∣C j ).
其中，P(C j )=总文本个数中文本个数j C ；P(d i ∣C j )=中所有词的个数中出现的次数
在类j j C C di
尽管词的分布是条件独立的这个假设在实际文本中是不成立的，但在实际应用中NP 分类器一般都能取得相对较好的结果。从理论上讲，贝叶斯分类的出错率最小，就试验结果来看，朴素贝叶斯在大型的数据集上表现出来难得的速度和准确度。[15]
2.2.2 K-近邻（KNN ）方法
KNN 方法是一种基于实例的文本分类方法。首先，对于一个待分类文本，计算它与训练样本集中每个文本的文本相似度，根据文本相似度找出K 个最相似的训练文本。这最相似的K 个文本按其和待分类文本的相似度高低对类别予以加权平均，从而预测待分类文本的类别。其中最重要的是参数K 的选择，K 过小，不能充分体现待分类文本的特点；而K 过大，会造成噪声增加而导致分类效果降低。文本向量D 属于类别Ci 的权值W(C i ∣D)由下式计算，权值越高，认
为文本向量D 属于类别C i 的概率越高：
W(C i ∣D)=∑=k
j j i j D C P D D S 1)(),(其中，S(D,D j )是向量之间的余弦相似度；D 1 ~ D k
是训练集中与D 余弦相似度最大的K 个文本向量；而P(C i ∣D j )当D j 属于类别Ci
时为1，否则为0。
通过上面的分析可知，KNN 的实质就是以特征属性权值作为特征空间的坐标系测度，先计算测试集与训练集之间在该坐标系中的余弦距离，然后根据测试集与训练集的距离远近来确定类别。显然，它没有考虑特征属性关联及共现等因素对文本相似度的影响，如果加以恰当地考虑，KNN 的效果会更好。KNN [16]是一种懒散的方法，即它没有学习过程，只是存放所有的训练例，直到接到未知文本的时候刁建立分类。KNN 的训练过程较快，而且可以随时添加或更新训练
例来调整。但因为需要很大的空间来保存训练例，因此其分类的开销会很大。
2.2.3 决策树（Decision Tree ）分类
决策树是一种常用数据分类技术，同样适用于文本分类。决策树的核心算法是一种贪心算法，它以自顶向下的方式在训练集的基础上构造决策树，之后取未知文本的属性在决策树上测试，路径由根结点到叶结点，从而得到该文本的所属类别。决策树的建立算法有多种，其中包括：基于信息增益的启发式算法ID3；基于信息增益率的解决连续属性分类的算法C4.5；基于Gini 数的算法CART ；针对大样本集的可伸缩算法SLIQ ；可并行化算法SPRINT ；将建树和剪枝集成到一起的算法PBULIC 。他们的区别在于构造决策树与树枝剪除的算法细节不同。决策树可以很好的抵抗噪声。最大的缺点在于不适应大规模的数据集，此种情况下决策树的构造会变得效率低下。
2.2.4 基于投票的方法
在研究多分类器组合时提出了投票算法，其核心思想是：n 个专家判断的有效组合应该优于某个专家个人的判断。投票算法主要有两种：Bagging 算法和Boosting 算法。
1) Bagging 算法。训练R 个分类器=f.i ，i=1,2,…,R 分类器之间只是参
数不同。其中fi 是通过从训练集（N 篇文档）中随机取（取后放回）N 次文档构成的训练集合训练得到的。对于新文档D ，用这R 个分类器去分类，得到的最多的那个类别作为D 的最终类别。
2) Boosting 算法。类似Bagging 算法，但分类器的组合方式是级联的，
前一级分类器为后一级分类器提供分类信息，指导下一级分类器的训练和分类过程。下面介绍一种Boosting 算法AdaBoosting 。R 次循环，每次循环训练K 个分类器。设第r 次循环中类标签为Ck 的样本Di 权重为P.ikr ，所有权重的
初始值都是相等的。每一次循环，AdaBoost 算法估计K 个分类器fr （ D,k ），k=1,2,…,K ，并对分类错误的样本加大权重。fr （ D,k ）反映训练样本D i 的类标签是否是C k ，而它的大小被认为是衡量预测的信度。用以下公式来更新权重：
p ik (r+1)=p ikr exp(-y ik f r (D i ,k))
如果C k 是样本Di 的可能类标签中的一个，那么y ik =1，否则y ik =-1,。将权
重重整，使得∑i ∑k p ik (r+1)=1。这个过程循环R 次之后，得到R*K 个fr
（ D,K ）。然后用这所有的分类器对样本集D 进行分类，D 的最终分类器f ˙（D ，K ）为： f ˙(D,k)= ∑=R
r r k D f 1),(
2015-2016学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与及数据挖掘实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：学号：
日期： 2015年 12月 实验一：文本的分类 1.实验目的 1)掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 2)掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模； 3)掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练 文本分类器； 4)利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 5)掌握评价分类器性能的评估方法 2.实验分工 独立完成 3.实验环境 基于Windows平台，使用eclipse开发。 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 Eclipse：一个开放源代码的/基于Java的可扩展开发平
台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。Eclipse最早是由IBM开发的，后来IBM将Eclipse作为一个开放源代码的项目发布。现在Eclipse 在https://www.doczj.com/doc/8016753147.html,协会的管理与指导下开发。 4.2特征提取与表达方法的设计 在此次实验中，我考虑了CHI特征提取的方法来建立数据字典。详细步骤见5.3描述。根据CHI特征提取，最终建立成数据字典，数据字典记录在目录E:\DataMiningSample\docVector下的allDicWordCountMap.txt 文档中。 最终的特征向量表达方式为：文档类别标识_单词词频。如：alt.atheism_abstact 1.0。其中alt.atheism为此文本所属的类别，abstact为对应的单词，1.0为该单词的词频数。 4.3分类算法的选择 本次实验使用的是朴素贝叶斯分类算法，朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。即： Document) P(Document P(Category | | * nt) Category) )/P(Docume P(Category 朴素贝叶斯模型：
文本挖掘论文：WEB文本信息的提取 【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 web 信息处理 一引言 web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是，web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。 二 web文本挖掘系统的设计 web文本挖掘系统能自由漫游web站点，在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图，见图1。 1．文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。
2．文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。 3．文本分类器 利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4．文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5．多维文本分析引擎 web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6．用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视
填空或简答： 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： a) 基于距离的分类方法 b) 决策树分类方法 c) 贝叶斯分类方法 d) 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： a) 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b) 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10. 数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的。 主要的相关技术： 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用 11. 衡量关联规则挖掘结果的有效性： 应该从多种综合角度来考虑： a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12. 约束的常见类型有： 单调性约束； 反单调性约束； 可转变的约束； 简洁性约束. 13. 根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为： 同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规 14. 按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法：基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。 层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法：基于数据对象的相连密度评价。 网格法：将数据空间划分成为有限个单元（Cell）的网格结构，基于网格结构进行聚类。 模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15. 类间距离的度量主要有： 最短距离法：定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法：定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法：定义两类的两个中心间的距离为类间距离。
浅Web使用挖掘 谢运洁 （武汉大学信息管理学院，重庆教育学院图书馆重庆 400067） 摘要：系统介绍了Web使用挖掘的相关概念、基本流程以及各种方法在Web使用挖掘中的应用。 关键词：信息分析数据挖掘 Web使用挖掘 正文： 0引言 随着Internet和网络技术的进一步发展，许多企业机构都拥有了自己的Web站点，向用户提供各种基于Web的信息服务，如电子商务、网上银行、用户反馈、技术支持等等，对他们来讲，如何更好地向用户提供更具有针对性的服务，根据用户的网络行为来推测企业未来的发展策略变得十分重要。同时，Web网页在以惊人的速度增长，新闻、广告、教育、经济等各种信息充斥在用户面前，加上其更新速度也越来越快，使得用户在信息的海洋中无所适从，如何把信息在恰当的时间、恰当的地点以恰当的方式提供给用户更是我们必须解决的问题。Web使用挖掘，其任务是挖掘Web用户的行为模式，根据挖掘结果改进站点结构，减少用户在获取所需信息或产品之前的寻找时间，向特定用户主动提供个性化服务。 1基本概念 1.1Web数据挖掘 Web数据挖掘是指利用数据挖掘技术对Web存取模式、Web结构和规则，以及动态Web内容的查找。一般地，根据挖掘对象的不同，可以将Web数据挖掘分为三大类：Web内容挖掘（Web Content Mining）、Web结构挖掘（Web Structure Mining）和Web使用挖掘（Web Usage Mining），另外web结构挖掘可以被认为是Web内容挖掘的一部分，这样可以简单的把Web挖掘分为Web 内容挖掘和Web使用挖掘。 1.2Web使用挖掘 Web使用挖掘是指利用数据挖掘技术对Web服务器中的日志记录进行分析，发现各种用户使用模式的过程，其目的在于更好的为用户提供各种服务。Web使用挖掘可以挖掘出用户的隐藏信息，根据用户行为趋势确定企业未来的战略方向。Web使用挖掘的基本流程主要包括数据准备、数据预处理、模式发现和模式分析几个步骤。 2数据准备 Web使用挖掘的数据来源大致可分为三大块：服务器端(Server Log File)、中介代理端(Intermediary Data)以及客户端(Client Side Data)。 2.1服务器端数据 2.1.1服务器日志文件（Server Log File） Web服务器日志文件是一个存储用户基本信息、描述用户浏览行为信息的文件。特别是，它可以存储用户浏览网页时沿着网页链接所产生的点击流序列信息，是Web使用挖掘的主要数据来源。Web服务器日志通常以两种格式存储文件：普通日志文件格式（Common Log File Format），它可以存储用户IP、用户名、请求文件名、文件大小及服务器名等最基本的信息；扩展日志格式（Extended Log Format），存储了一些额外的信息，比如主机地址、请求日期和时间、用户名、传输字节数、事务完成时间等。Web使用挖掘把Web服务器日志作为主要
基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。
分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述： 训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器 分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决 最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。 神经网络 神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网
络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。 在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。 除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：
Web日志挖掘分析的方法 日志文件的格式及其包含的信息 ①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico ⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv： 1.8.0.3)+Gecko/20060426 +Firefox/1.5.0.3。 ①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)； ⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。 一、日志的简单分析 1、注意那些被频繁访问的资源 2、注意那些你网站上不存在资源的请求。常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等： 3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况 4、观察访客行为 应敌之策： 1、封杀某个IP 2、封杀某个浏览器类型（Agent） 3、封杀某个来源（Referer） 4、防盗链 5、文件重命名 作用： 1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。 2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。 3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。 4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。 二、Web挖掘 根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。 ①Web内容挖掘。Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。Web
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的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, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
[数据挖掘在Web中的应用] 在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦？什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗？“知己知彼，才能百战不殆”，你真的了解自己吗？挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能。如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。 [问题]： 1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中，我们能做哪些有意义的数据分 析？ 基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同，基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。这些数据包括：网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘，从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。我们前面所举的例子正属于这一种类型。 基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n-grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式. 基于WEB 结构的挖掘:半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP (修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类. 基于WEB 使用的挖掘:交互形式\服务器日志记录浏览器日志记录\关系型表图形\Proprietary 算法机器学习统计学(修改后的）关联规则\站点建设改进与管理销建立用户模式. 2.根据你所学的数据挖掘知识，谈谈哪些数据挖掘技术可以应用于Web中，以这些数据挖 掘技术可以完成哪些功能？ Web Mining 技术已经应用于解决多方面的问题，比如基于WEB 内容和结构的挖掘极大的帮助了我们从浩瀚的网络资源中更加快速而准确的获取所需要的资料，而基于使用的数据挖掘之威力，更是在商业运作上发挥的淋漓尽致，具体表现在： （1）对网站的修改能有目的有依据稳步的提高用户满意度 发现系统性能瓶颈，找到安全漏洞，查看网站流量模式，找到网站最重要的部分，发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，根据用户访问模式修改网页之间的连接，把用户想要的东西以更快且有效的方式提供给用户，在正确的地方正确的时间把正确的信息提供给正确的人。 （2）测定投资回报率 测定广告和促销计划的成功度 找到最有价值的ISP 和搜索引擎 测定合作和结盟网站对自身的价值
文本数据挖掘及其应用
文本数据挖掘及其应用 摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。 关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言 随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类
技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍 数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 1）文本挖掘的定义 文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。 定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文
一种文本分类数据挖掘的技术 来源：网店装修 https://www.doczj.com/doc/8016753147.html, 摘要挖掘的理论和应用研究是数据挖掘领域一个新的重要分支，本文介绍了一种文本数据挖掘方法。并给出了一个基于该方法的文本分类系统的实验结果，实验结果表明了该方法的可行性。关键词文本挖掘；文本分类；数据挖掘；VSM 本文首先讨论了文本挖掘技术的定义、功能、分类等问题,接着重点研究了文本分类的关键理论问题,包括分词、特征提取、特征匹配等方面,并简述了我们开发的一个简单的文本分类系统的实验情况,最后是结束语。 1文本挖掘简介 1.1 文本挖掘的定义 文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题，引起了人们的极大兴趣，同时，它也是一个富于争议的研究方向，目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以便进行精确地定义。类似于我们熟知的数据挖掘定义，我们对文本挖掘作如下定义。定义1：文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的信息或知识的过程。 直观的说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。文[1]已对Web挖掘与信息检索进行了比较研究，在此，我们不再详细讨论文本挖掘与信息检索的关系，我们认为随着文本挖掘技术研究的发展，将之应用到信息检索领域，必将能进一步提高信息检索的精度和效率。 1.2 文本挖掘的分类
文本挖掘从功能上可以分为总结、分类、聚类、趋势预测等。文本总结是指从文档中抽取关键信息，用简洁的形式对文档内容进行摘要或解释。从而用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。文本总结在有些场合非常有用，例如，搜索引擎在向用户返回查询结果时，通常需要给出文档的摘要。目前，绝大部分搜索引擎采用的方法是简单地截取文档的前几行。 文本分类是指按照预先定义的分类体系，将文档集合的每个文档归入某个类别。这样，用户不但能够方便浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更为容易。目前，Yahoo仍然是通过人工对Web 文档进行分类，这大大限制了其索引页面的数目和覆盖范围。可以说研究文本分类有着广泛的商业前景和应用价值。 文本聚类与分类的不同在于，聚类没有预先定义的主题类别，是一种典型的无教师的机器学习问题。它的目标是将文档集合分成若干簇，且同一簇内的文档相似度尽可能大。聚类的结果可以用来指导分类。文[2，3]介绍了利用文档进行分布分析和趋势预测的情况。以上功能的研究在国外研究得比较的多，但都是基于英文环境的。在国内，数据挖掘研究者对中文文本的研究还刚刚开始，如何借鉴现有中文处理技术对文本进行挖掘仍有很多问题亟待解决。 2. 文本分类我们开发了一个简单的文本分类系统(STCS)，下面分别介绍其中的各项关键技术。 2.1 文本信息的预处理在对文档进行特征提取前，需要先进行文本信息的预处理，对英文而言需进行Stemming处理，中文的情况则不同，因为中文词与词之间没有固有的间隔符，需要进行分词处理。在中文信息处理领域，对中文自动分词研究已经得比较多了，提出了一些分词方法，如最大匹配法、逐词遍历匹配法、最小匹配法等。文[4]中采用
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
北京邮电大学 ****学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与数据挖掘 实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：*** 学号：*&*** 姓名：** 学号：**
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实验一：文本的分类 1.实验目的 ◆掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； ◆掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模； ◆掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训 练文本分类器； ◆了解SVM机器学习方法，可以运用开源工具完成文本分 类过程。 2.实验分工 ***: (1)对经过分词的文本进行特征提取并用lisvm进行训练 (2)用训练的模型对测试数据进行预测 ***： (1)数据采集和预处理 (2)分词 3.实验环境 Ubuntu 13.04+jdk1.7
4.主要设计思想 4.1 实验工具介绍 1．NLPIR_ICTCLAS2013 NLPIR (又名ICTCLAS2013)，是由中科院张华平博士倾力打造的汉语分词系统。其主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能、支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码等。 从NLPIR官网可以下载其最新版的Java发布包，然后导入Eclipse，配置运行环境，实现对于语料库的分词。 最新的NLPIR可以通过更改源代码实现新增新词识别、关键词提取、微博分词等功能，极大地方便了使用。 2. Eclipse for Java Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。 3. LibSVM 本次实验中我们采用的是台湾大学林智仁博士等开发设计的LIBSVM方法。这是一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题(包括C?SVC 、ν?SVC )，回归问题(包括ε ? SVR 、v? SVR ) 以及分布估计(one ?
《数据挖掘》总复习题 1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？ 答：根据挖掘的数据库类型分类、根据挖掘的知识类型分类、根据挖掘所用的技术分类、根据应用分类 2．知识发现过程包括哪些步骤？ 答：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示 3．什么是概念分层？ 答：一个映射序列，将低层概念映射到更一般的较高层概念。 4．多维数据模型上的 OLAP 操作包括哪些？ 答：上卷、下钻、切片和切块、转轴 / 旋转、其他OLAP操作5．OLAP 服务器类型有哪几种？ 答：关系OLAP 服务器(ROLAP)、多维OLAP 服务器(MOLAP)、混合 OLAP 服务器 (HOLAP)、特殊的 SQL 服务器 6．数据预处理技术包括哪些？ 答：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。 7．什么是数据清理？ 答：填写缺失的值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性 8．什么是数据集成？ 答：集成多个数据库、数据立方体或文件 9．什么是数据归约？ 答：得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果 10．数据清理的内容包括哪些？ 答：缺失值、噪声数据、数据平滑、聚类、回归 11.将下列缩略语复原 OLAP——on-line analytical processing DM——data mining KDD——knowledge discovery in databases OLTP——on-line transaction processing DBMS——database management system DWT——discrete wavelet transform （DMQL）－－Data Mining Query Language 12．什么是数据挖掘？ 答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。具体地
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)