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web数据挖掘的处理流程对web数据的处理可以分为数据获取、数据预处理、数据的转换集成、知识发现和模式分析几个过程，如图6-2所示。
(1) web数据的获取Web数据的来源包括：log日志，记录了用户的访问页面、时间、IP地址等主要信息；web内容，用户所浏览的文字、图片等；用户注册信息，web站点采集的用户输入的自身信息；web结构数据，指web本身在频道、链接上的布局。
Web数据的获取方法有：a) 服务器端信息。
web服务器端产生3种类型的日志文件：Server logs，Error logs，Cookie logs，这些日志记录了用户访问的基本情况，是Web使用挖掘中最重要的数据来源。
服务器日志（Server logs）记录了多个用户对单个站点的用户访问行为。
错误日志（Error log）记录存取请求失败的数据。
Cookie logs用于识别用户和用户会话。
b) 客户端的数据收集。
用户客户端log记录了该用户对各个网站的访问情况，比服务器端Log数据更能准确地反映用户的访问行为，但由于隐私保护，需要用户同意才能获得。
c) 代理服务器端的数据收集。
代理端log数据记载了通过该代理进入Internet 的所有用户对各个网站的访问行为。
但是由于Cache的大量存在，使得代理服务器中的log数据不能准确地确定用户和时间，采集信息也不全面[50]。
(2) web数据的预处理Web数据的预处理包含数据清洗、用户识别、会话识别和事务识别等过程。
a) web数据的清洗数据的清洗，是指删除Web日志中与挖掘任务无关的数据。
将有用的web 日志记录转换为适当的数据格式，同时对用户请求页面时发生错误的记录进行适当处理。
在web日志中，包含许多对挖掘任务毫无意义的数据。
数据清洗的目标是消除冗余数据，方便于数据分析。
常见的数据清洗方法包括：删除日志文件中后缀为gif, jpg, jpeg的自动下载项；删除访问返回错误记录等。
web挖掘的基本任务
Web挖掘的基本任务是指从Web中提取有价值的信息或模式，其主要包括以下几种类型：
1.内容挖掘：指从Web页面中提取出有用的信息。
由于Web页面经常是半
结构化或非结构化的，因此内容挖掘需要处理HTML和XML文档，解析并提取出文本、图片、音频、视频等多媒体内容。
2.结构挖掘：指对Web页面的超链接关系进行挖掘，找出重要的页面，理解
网站的结构和组织方式，以及发现页面之间的关系。
3.使用挖掘：主要通过挖掘服务器日志文件，获取有关用户访问行为的信息，
例如用户访问路径、访问频率、停留时间等，从而理解用户的访问模式和偏好。
4.用户行为挖掘：结合内容挖掘和用户日志挖掘，深入理解用户在Web上的
活动，包括浏览、搜索、点击、购买等行为，用于精准推荐、个性化广告等应用。
5.社区发现：通过分析用户在社交媒体或论坛上的互动，发现用户之间的社
交关系和社区结构。
综上，Web挖掘的基本任务是从Web中提取有价值的信息或模式，这些信息或模式可能是内容、结构、使用情况、用户行为或社区关系。
浅谈Web数据挖掘技术作者：李晓玮来源：《电脑知识与技术》2013年第22期摘要：随着网络的快速发展与普及，大量有用的网络信息给人们生活、工作和学习带来了便利。
与此同时网络中还存在着许多无用的信息，如何从浩如烟海的数据海洋中，快速准确的查找数据，成为了当今社会不可忽视的问题。
Web数据挖掘技术，正是解决这一问题的关键。
该文从Web数据挖掘技术的角度，阐述Web数据挖掘的概念、分类、过程及常见的Web数据挖掘算法。
关键词： Web数据挖掘；PageRank算法；网络数据中图分类号：TP311.12 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）22-4992-021 概述当前，人们随时随地都在利用网络获取信息，不断利用网络进行着上传和下载的操作，这些信息数据在网络上传播和储存着。
因此，网络就形成了一个庞大的数据存储集散地。
如何从海量的网络数据中快速有效地对数据进行分析和检索，并在其中发觉潜在有用的信息，是当今社会需要解决的问题。
Web数据挖掘技术正是很好的解决了这个问题，以下将探讨一下Web 数据挖掘技术。
2 Web数据挖掘概念2.1数据挖掘Web数据挖掘是数据挖掘的一个分支，首先需要了解什么是数据挖掘。
数据挖掘（Data Mining， DM），是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的知识的过程。
在数据库系统中称其为知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）。
Web 数据挖掘技术融合了数据库系统、统计学、信息科学、人工智能、机器学习等，是一个新兴的多学科交叉应用领域。
2.2 Web数据挖掘Web数据挖掘是在数据挖掘技术的基础上，针对网络数据主要是Web文档和服务日志文件进行的数据分析、归纳和汇总并在其中发现和提取潜在有用的信息及知识的技术。
3 Web数据挖掘的分类根据 Web 数据挖掘的对象，可将 Web 数据挖掘划分为三种类型。
［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。
面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。
本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。
[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。
可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。
web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。
面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。
二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。
2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。
web上的数据最大特点就是半结构化。
所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。
由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。
因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。
Web数据挖掘综述摘要：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; Common Techniques; 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数据挖掘技术研究薛鸿民【摘要】Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息.Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面.根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web 内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2006(029)015【总页数】3页(P99-101)【关键词】信息检索;数据挖掘;Web内容挖掘;Web结构挖掘;Web访问信息挖掘【作者】薛鸿民【作者单位】陕西教育学院,陕西,西安,710061【正文语种】中文【中图分类】TP391Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。
根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。
本文就分别对这3种Web数据挖掘技术进行详细讨论。
1.1 Web数据挖掘的定义Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息[1]。
他的一般处理过程可用图1表示。
图1 Web数据挖掘的处理过程图1中，资源发现(Resource Finding)是指从Web获取并返回文本资源的过程。
文本资源最常见的是HTML文档，其他的还有电子邮件、新闻组、BBS等。
信息的选择和预处理(Information Selection and Pre-processing)是对第一步返回的资源进行各种形式的处理过程，如去掉HTML文档中的标签(tags)。
模式提取是从各个站点或站点间获取通用模式，他常用机器学习和传统的数据挖掘技术。
最后一步模式的分析验证(Analysis)是对获取模式的解释。
从以上4步的处理过程可以看出：Web数据挖掘是从Web数据中发现获取潜在有用信息的整个过程，他包含了传统的知识发现(KDD)处理过程，可以将Web数据挖掘看成是KDD技术在Web数据上的应用与扩展。
