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第5章 Web挖掘

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数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则

数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 如：规则{尿布}—>{啤酒}表示尿布和啤酒的销售之间存在关联—— “啤酒与尿布”的故事。
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性，除了购物篮分析外，有广泛应用， 如：辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系；医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联；网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联，发现主题词演化模式、学科发展趋势；电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值，支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为：support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为： confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1，计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7

计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(中)

计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(中)

计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(中)第5章信息系统数据资源维护【要点1】信息系统数据资源维护体系【要点2】信息系统数据资源例行管理【要点3】信息系统数据资源备份【要点4】云环境下的数据资源存储及维护【要点5】信息系统数据资源的开发与利用【要点6】数据库的相关知识本章要点本章主要介绍有关信息系统数据资源的运维体系、例行管理、备份与恢复、开发与利用，要点如下：（1）数据资源运维管理的对象、类型和内容。

（2）数据资源例行管理计划、数据资源载体的管理及数据库例行维护的概念和内容。

（3）数据资源备份的类型、备份相关技术，数据灾难恢复的管理。

（4）在云环境下数据资源存储及维护技术。

（5）数据资源开发与利用。

思考题（1）数据资源运维管理工作的主要内容是什么？（2）数据资源运维管理对象包括哪些？（3）常见的数据备份策略有哪些？（4）云环境下数据资源运维的特点有哪些？【要点1】信息系统数据资源维护体系1、体系概述数据资源运维体系2、数据资源维护的管理对象（1）数据文件；（2）数据管理系统；（3）存储介质。

3、数据资源维护的管理类型（1）运行监控①实时监控；②预防性检查；③常规作业；（2）故障响应①事件驱动响应；②服务请求响应③应急响应；（3）数据备份①数据备份；②数据恢复；③数据转换；④数据分发；⑥数据清洗；（4）归档检索；（5）数据优化。

4、数据资源维护的管理内容（1）维护方案；（2）例行管理；（3）应急响应；①制定应急故障处理预案，设立应急故障处理小组，确定详细的故障处理步骤和方法；②制定灾难恢复计划，进行灾难演练，以防备系统崩溃和数据丢失；③灾难发生后，应急故障处理小组能及时采取措施实现数据保护及系统的快速还原与恢复。

（4）数据资源的开发与利用。

【要点2】信息系统数据资源例行管理1、数据资源例行管理计划2、数据资源载体的管理（1）存储介质借用管理存储介质借用流程（2）存储介质转储管理存储介质转储流程（3）存储介质销毁管理存储介质销毁流程3、数据库例行维护（1）健康检查①数据库日志检查；②数据库一致性检查；（2）数据库监测管理①数据库基本信息监测；②数据库表空间监测；③数据库文件O监测；（3）数据库备份与恢复①数据库备份；②数据库故障及回复a.事务故障；b.系统故障；c.介质故障；（4）数据库性能优化：①空间释放其步骤是：在SQL2008中清除日志就必须在简单模式下进行，等清除动作完毕再调回到完全模式。

数据挖掘原理、 算法及应用第5章 聚类方法

数据挖掘原理、 算法及应用第5章 聚类方法
第5章 聚类方法
第5章 聚类方法
5.1 概述 5.2 划分聚类方法 5.3 层次聚类方法 5.4 密度聚类方法 5.5 基于网格聚类方法 5.6 神经网络聚类方法：SOM 5.7 异常检测
第5章 聚类方法
5.1 概 述
聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、 机器学习、模式识别等。它是数据挖掘中的一个功能，但也 能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，概括出每个 簇的特点，或者集中注意力对特定的某些簇作进一步的分析。 此外，聚类分析也可以作为其他分析算法 (如关联规则、分 类等)的预处理步骤，这些算法在生成的簇上进行处理。
凝聚的方法也称为自底向上的方法，一开始就将每个对 象作为单独的一个簇，然后相继地合并相近的对象或簇，直 到所有的簇合并为一个，或者达到终止条件。如AGNES算法 属于此类。
第5章 聚类方法
(3) 基于密度的算法(Density based Methods)。 基于密度的算法与其他方法的一个根本区别是： 它不是 用各式各样的距离作为分类统计量，而是看数据对象是否属 于相连的密度域，属于相连密度域的数据对象归为一类。如 DBSCAN (4) 基于网格的算法(Grid based Methods)。 基于网格的算法首先将数据空间划分成为有限个单元 (Cell)的网格结构，所有的处理都是以单个单元为对象的。这 样处理的一个突出优点是处理速度快，通常与目标数据库中 记录的个数无关，只与划分数据空间的单元数有关。但此算 法处理方法较粗放，往往影响聚类质量。代表算法有STING、 CLIQUE、WaveCluster、DBCLASD、OptiGrid算法。
(3) 许多数据挖掘算法试图使孤立点影响最小化，或者排除 它们。然而孤立点本身可能是非常有用的，如在欺诈探测中， 孤立点可能预示着欺诈行为的存在。

工程机械挖掘机

工程机械挖掘机

第五章挖掘机械第一节概述一、用途挖掘机学是用来进行土、石方开挖的一种工程机械，按作业特点分为周期性作业式和连续性作业式两种，前者为单斗挖掘机，后者为躲斗挖掘机。

由于单斗挖掘机是挖掘机械的一个主要机种，也是各类工程施工中普遍使用的机械，可以挖掘VI 级以下的土层和爆破后的岩层，因此，本章着重介绍单斗挖掘机。

但都挖掘机的主要用途是：在筑路工程中用来开挖堑壕，在建筑工程中用来开挖基础，在水利工程中用来开挖沟渠、运河和疏通河道，在采石场、露天采矿等工程中用于矿石的剥离和挖掘等；此外还可对碎石、煤等疏松物料进行装载作业；更换工作装置后还可以进行起重、浇筑、安装、打桩、夯土和拔桩等工作。

二、分类及表示方单斗挖掘机可以按一下几个方面来分类：（1）安动力装置分为电驱动式、内燃机驱动式、复合驱动式等：（2）按传动装置分为机械传动式、半液压传动式、全液压传动式；（3）按行走机构分为履带式、轮胎式、汽车式；（4）按照工作装置在水平面可回转的范围分为全回转式（360 °）和非回转式（270°）。

挖掘机的类代号用字母W表示，主参数为整机的机重。

如WLY表示轮胎式液压挖掘机，WY100表示机重为10t的履带式液压挖掘机。

不同厂家，挖掘机的代号表示方法各不相同。

三、挖掘机械的工作过程单斗挖掘机的工作装置主要有正铲、反铲、拉铲和抓斗等形式（图5-1 ），它们都属于循环作业式机械。

每个工作循环包括挖掘、回转、卸料和返回四个过程。

（一）机械式单斗内挖掘机的工作过程正铲挖掘机（图5-2 ）的工作装置由动臂2、斗杆 5 和铲斗 1 组成。

正铲的工作过程为（1）挖掘过程：先将铲斗放下到工作面底部（I），然后提升铲斗，同时使斗杆向前推压（有的小型挖掘机依靠动臂下降的重力来施压），完成挖掘（n^m）。

（2）回转过程：先将铲斗向后退出工作面（W），然后回转，使动臂带着铲斗转到卸料的位置（V）。

同时可适当调整斗的伸出度和高度适应卸料要求，以提高工效。

数据挖掘导论-第5章 评估技术

数据挖掘导论-第5章 评估技术
1-α Zα/2 0.99 2.58 0.98 2.33 0.95 1.96 0.9 1.65 0.8 1.28 0.7 1.04 0.5 0.67
27
第5章 评估技术
假设检验的两类错误
计算接受 正确的零假设 正确的接受 错误的零假设 第二类错误 计算拒绝 第一类错误 正确的拒绝
第一类错误：拒绝了正确的原假设 ——弃真错误 第二类错误：不拒绝错误的原假设
25
第5章 评估技术
Z检验的计算公式
Z检验的基本原理是计算两个均值之间差的Z分数，再与理论 Z值相比较。若Z分数大于理论Z值，判定两个均值之间的 差异是显著的，否则是不显著的。
要95%的确信两个样 本之间的差异是显著 的，等式中Z>=1.96 运用条件：每 个均值是用两 个独立数据集 计算出来的
26
x 99
14
-99
-3
-2
-1
0
1
2
3
第5章 评估技术
（3）正态分布和样本均值
一般通过抽样调查的方法得到样本数据，计算样本数据的 分布，若能够确定样本数据的分布与总体数据的分布一致 ，则可以使用样本数据的分布来表示总体数据的分布。
样本1
X2 X1 X5 X8
样本2
X5 X7
样本3
X7 X3
X7
X8 X2 X5 X4 X7 X3
实际应用中，期望得到持续、稳定的高预测准确度。 比如评估信用或抵押风险，接受或拒绝一个信用卡申请， 接受或拒绝一个房屋抵押贷款。 需要一个高 分类正确率 的模型
32
第5章 评估技术
5.2.1 评估分类类型输出模型
输出属性为二元取值的问题被称为双类问题，即取值为“是
”与“否”，“真”与“假”，“接受”与“拒绝”。

数据原理 第5章 数据预处理

数据原理 第5章 数据预处理

©
第五章
数据预处理:11
5.1.1.3清洗脏数据
❖ 异构数据源数据库中的数据并不都是正确的，常常 不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和重复 的数据，这些数据统称为“脏数据”。脏数据能使 挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
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第五章
数据预处理:12
清洗脏数据可采用下面的方式：
手工实现方式 用专门编写的应用程序 采用概率统计学原理查找数值异常的记录 对重复记录的检测与删除
第五章
数据预处理:24
©
5.1.4.4 概念分层
❖ 概念分层通过收集并用较高层的概念替换较低层的 概念来定义数值属性的一个离散化。
❖ 概念分层可以用来归约数据，通过这种概化尽管细 节丢失了，但概化后的数据更有意义、更容易理解， 并且所需的空间比原数据少。
❖ 对于数值属性，由于数据的可能取值范围的多样性 和数据值的更新频繁，说明概念分层是困难的。
©
第五章
数据预处理:40
❖ 第二，算法简单。对于给定的决策表，预处理过程所使用的 算法可以是分辨矩阵或逐个属性、逐条规则进行检验，算法 简单，易于计算机的实现，方便挖掘系统的自动操作；
❖ 第三，可以有效地去除冗余的属性或属性的值。
©
第五章
数据预处理:34
5.2.2复共线性数据的预处理方法
❖ 常规方法进行函数发现时一般要作出一个假设：数 据满足统计不相关。而传统的函数发现算法中，常 常忽略对数据是否满足该假设的检验。若数据不满 足统计不相关的假设（也称数据变量之间存在复共 线性），在这种情况下，函数发现算法挖掘出来的 函数关系表达式可能会存在系统误差，该表达式将 不是我们要发现的理想函数。
©
第五章
数据预处理:32

电子商务概论试卷2

一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。

错选、多选或未选均无分。

1.B2B是按照电子商务的（）分类的62AA.交易主体B.交易对象C.使用网络类型D.网络接入方式2.关于Web2.0说法错误的是（）75AA.技术上商家主导B.技术上更强调个性化、交互性C.内容的生产者以消费者为主D.Web最具有代表性的应用就是博客3.下列以数字形式流通的货币是（） 80DA．硬币 B．支票C．现金 D．电子现金4.对信息的加密和解密过程中使用相同密钥的加密方法是（）82CA．数字摘要 B．数字签名C．对称加密 D．非对称加密5.下列哪些不属于EDI工作系统的构成要素86CA.数据标准化B.EDI软件及硬件C.安全认证系统D.通信网络6．下列是由工作流程形成的EDI工作方式是（）93AA.通讯B.点对点方式C.MHS方式D.增值网方式7．XML的中文意思是（）100DA.超文本标识语言B. 可编程语言C.文件传输协议D.可扩充标记语言8.电子商务系统框架结构中，哪层是实现电子商务的最底层的基础设施（）112AA.网络层B.一般业务层C.信息发布/传输层D.应用层9.商务流程是商务主体为了追求（）所进行的营销、磋商、签约等一系列商务活动的有序集合。

118A.财富B.价值最大化C.获利D.利益10.企业电子商流程的重组活动不包括（）137~138DA．组织结构重组B．资源重组C．生产资源重组D．业务链重组11.电子商务与其他商务模式的根本区别是使用（）技术143DA.网页B.局域网C.信息保密D. 网络信息12.电子商务企业设计赢利模式时应注意以什么为中心156AA.客户B.会员C.卖方D.政府13. 企业制定电子商务战略步骤中，哪一步是企业战略的出发点（）172AA.外部环境分析B.内部环境分析C.识别差距D.战略的提出14.电子商务战略分析工具中,PEST分析法中的P指的是（）180AA.政治B.经济C.社会D.技术15.哪些不是数字产品（）185CA．软件产品 B．电子书C．农业产品D．电子期刊16.哪些不属于大规模定制模式的特征（）189AA.统一的市场B.细分的市场C.产品开发周期短D.低成本,高质量17.关于Web2.0时代生产模式说法错误的是（）C196A.以客户为中心B.消费者成生产者C.大规模生产D.大规模定制18.在下列市场结构中，企业控制产品价格的能力强（）199BA.寡头垄断B.垄断C.垄断竞争D.完全竞争19.客户关系管理的英文缩写是（）239CA. ERPB.XMLC. CRMD.EDI20.电子商务与物流关系描述不正确的是259~260DA.物流是电子商务的一部分B.电子商务改变了传统的物流运作方式C.物流是实现电子商务的关键D.物流管理以电子商务为基础二、多项选择题(本大题共5小题，每小题2分，共10分)在每小题列出的五个备选项中有二至五个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。

大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析


面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。

大数据应用与管理实战指南

大数据应用与管理实战指南第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的核心概念 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式存储技术 (5)2.1.1 分布式文件系统 (5)2.1.2 分布式数据库 (5)2.1.3 分布式缓存 (5)2.2 分布式计算技术 (5)2.2.1 MapReduce (5)2.2.2 Spark (5)2.2.3 Flink (6)2.3 大数据传输与调度技术 (6)2.3.1 数据传输 (6)2.3.2 数据调度 (6)2.3.3 数据流处理 (6)第3章数据采集与预处理 (6)3.1 数据源分析 (6)3.2 数据采集方法 (7)3.3 数据预处理技术 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 关系型数据库 (8)4.1.1 关系型数据库概述 (8)4.1.2 常见关系型数据库 (8)4.1.3 关系型数据库在大数据时代的挑战 (8)4.2 非关系型数据库 (8)4.2.1 非关系型数据库概述 (8)4.2.2 常见非关系型数据库 (8)4.2.3 非关系型数据库与关系型数据库的融合 (8)4.3 大数据存储方案选型 (8)4.3.1 大数据存储需求分析 (8)4.3.2 存储方案选型原则 (8)4.3.3 常见大数据存储解决方案 (9)4.3.4 存储方案选型实例 (9)第5章数据分析与挖掘 (9)5.1 数据挖掘算法 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则挖掘算法 (9)5.1.4 时间序列分析算法 (9)5.2.1 Hadoop (9)5.2.2 Spark (10)5.2.3 Flink (10)5.2.4 TensorFlow (10)5.3 数据可视化技术 (10)5.3.1 商业智能（BI）工具 (10)5.3.2 JavaScript可视化库 (10)5.3.3 地理信息系统（GIS） (10)5.3.4 3D可视化技术 (10)第6章大数据应用场景实战 (10)6.1 金融领域应用 (10)6.1.1 客户画像构建 (10)6.1.2 信贷风险评估 (11)6.1.3 智能投顾 (11)6.2 电商领域应用 (11)6.2.1 用户行为分析 (11)6.2.2 库存管理优化 (11)6.2.3 营销活动策划 (11)6.3 医疗领域应用 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据项目管理 (11)7.1 项目规划与评估 (12)7.1.1 项目目标确立 (12)7.1.2 资源配置 (12)7.1.3 项目计划制定 (12)7.1.4 项目评估 (12)7.2 项目实施与监控 (12)7.2.1 项目启动 (12)7.2.2 数据采集与处理 (12)7.2.3 数据分析与挖掘 (12)7.2.4 项目进度监控 (12)7.2.5 项目质量保障 (12)7.2.6 项目风险管理 (13)7.3 项目成果评估与优化 (13)7.3.1 项目成果评估 (13)7.3.2 项目成果展示 (13)7.3.3 项目经验总结 (13)7.3.4 项目优化建议 (13)7.3.5 项目闭环 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 大数据安全威胁与挑战 (13)8.1.2 大数据安全挑战 (14)8.2 数据加密与脱敏技术 (14)8.2.1 数据加密技术 (14)8.2.2 数据脱敏技术 (14)8.3 数据安全法规与政策 (14)8.3.1 数据安全法律法规 (14)8.3.2 数据安全政策 (15)第9章大数据运维与优化 (15)9.1 大数据平台运维管理 (15)9.1.1 运维管理策略 (15)9.1.2 运维管理工具 (15)9.1.3 运维管理最佳实践 (15)9.2 数据仓库功能优化 (16)9.2.1 功能优化策略 (16)9.2.2 技术手段 (16)9.2.3 实践案例 (16)9.3 大数据应用功能监控 (16)9.3.1 监控策略 (16)9.3.2 监控工具 (17)9.3.3 实践案例 (17)第10章大数据未来发展趋势 (17)10.1 人工智能与大数据 (17)10.2 边缘计算与大数据 (17)10.3 大数据在其他领域的应用前景 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至二十世纪九十年代，初期表现为数据存储、处理和分析技术的逐步积累与演进。

Web安全攻防从入门到精通

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WSM应用领域



搜索引擎查询结果的排名 查找相关文档 计算Web页面Reputation（权威网页） 确定某站点的主要内容和特征 Web Crawler的URL爬行的优先顺序
11
WSM目前研究情况

独立于查询的算法-PageRank 查询相关算法-HITS …...
12
Web 使用挖掘(WUM)

基于最大前向引用的事务识别
A B AC D C

基于访问长度的事务识别
25
WUM的主要算法



统计分析 关联规则 聚类 分类 序列模式
26
基于Web的个性化服务


尽可能使得自己的每个用户在浏览该商 业网站时都有他就是该网站的唯一用户 的感觉 尽可能地迎合每个用户的浏览兴趣并且 不断调整自己来适应用户浏览兴趣的变 化
23
补全路径（path completion）



由于缓存等原因使得访问日志中并没有 完全记录用户的访问行为。 补全路径就是要把用户会话中的访问路 径补全，从而更好地反映用户的访问过 程。 用于识别用户的方法都可用来补全路径。
24
事务的识别


从用户访问会话中找出有意义的页面访 问序列。 有不少用于识别事务的算法，如
27
个性化服务的表现形式


推荐的超链接列表 推荐的商品列表（电子商务） 推荐的广告列表 经裁剪的文本或图像列表
28
个性化服务技术


协同过滤技术(CF, Collaborative Filtering) 数据挖掘技术(DM, Data Mining)
29
协同过滤技术的缺陷
பைடு நூலகம்


需要用户提供主观的评价信息 不能处理大规模的数据量 用户的评价信息可能会过时 使用不方便
4
WCM应用领域

主题抽取和文本分类 Web异构数据集成 基于特定知识领域的信息发现 …...
5
WCM目前研究情况

使用基于词频统计的算法 利用Wrapper进行Web信息抽取
6
WCM目前研究情况（续）

Sergey Brin-DIPRE首次利用迭代方法发 现数据实体间的模式和关系，并成功地 发现了作者/作品数据对
30
Web挖掘技术的优点

不需要用户提供主观的评价信息 可以处理大规模的数据量 用户访问模式动态获取，不会过时 使用方便
31
基于Web的个性化服务

基于Web使用挖掘的个性化服务 基于Web使用挖掘和Web内容挖掘的个性 化服务
32
基于Web使用挖掘的个性化

基本思路：分析Web日志数据，利用数据 挖掘方法发现用户的使用模式，从而向用 户提供个性化服务
16
服务器的日志格式

遵从CERN和NCSA标准 /pub/WWW/
17
WUM的挖掘过程



数据预处理 挖掘算法实施 模式分析 可视化
18
数据的预处理


使用数据的预处理 (日志的预处理) 清理数据（data cleaning） 用户的识别（user identification） 用户会话的识别（session identification） 补全路径（path completion） //不是URL，而是 访问过程 事务的识别（transaction identification） 内容数据的预处理 结构数据的预处理
20
清理数据（data cleaning）
用户的一次请求可能会让浏览器自动下载 多个附属物，如一些图片等，下载的所有 文件构成一个页面视图，造成一次请求对 应多个日志项的情况。数据清理就是要除 去这些附属物对应的日志项。 一般采用的方法是除去URL中包含后缀为 gif， GIF，jpeg，JPEG，jpg，JPG， map等的文件的日志项。

如果一个用户的日志记录跨度很长的时间，那 么可以猜测，该用户多次访问了Web。 用户会话的识别就是把用户的访问日志分割成 一个个的会话。 一般地，以一段固定时间作为时限，如30分钟， 一个用户每30分钟以内的访问序列被看作是该 用户的一个会话。 时限的选择可以通过日志的统计分析来确定。
21
用户的识别（user identification）


识别用户的困难主要是由本地缓存和代理服 务器造成的 回退键、Web代理缓存 识别用户的方法 依赖用户的合作 ，如Cookies 启发式信息 访问者使用的浏览器或操作系统的版本 用户的浏览路径
22
用户会话（session）的识别
Web挖掘分类
Web挖掘
Web内容挖掘
Web结构挖掘
Web使用挖掘
一般 访问 模式 分析 个性 化的 使用 记录 追踪
文 本 挖 掘
多 媒 体 挖 掘
搜 索 结 果 挖 掘
超 链 挖 掘
内 部 结 构 挖 掘
URL 目录 结构 挖掘
3
Web内容挖掘(WCM)


定义： Web内容挖掘（Web Content Mining）=Web Information Retrieval+Web Information Extraction。 研究对象-隐藏在半结构化数据中的模式 和数据实体（Pattern, Entity)。 研究方法-词频统计、分类算法、机器学 习、模式识别、元数据等。
第5章 Web挖掘
杨建林
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Web挖掘

Web挖掘就是从Web文档和活动中抽取感兴 趣的潜在有用的模式和隐藏的信息。 面临的挑战

Web上的数据量异常庞大 Web页面的复杂性高于任何传统的文本文档 动态性极强的信息源 用户群体非常广泛，需求各不相同 Web上的信息只有很小的一部分是相关的或有用 的 2
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Web结构挖掘 (WSM)


Web结构挖掘 （Web Structure Mining) 定义：以超链接分析为基础来评估Web资源， 提高搜索质量。 优点：

客观、避免了人工作弊； 减小了人们在搜索结果中长时间的挑选和尝试。

成功案例：Geb 使用挖掘（ Web Usage Mining） 定义：可以自动、快速的发现网络用户 的浏览模式。 应用：Web日志挖掘，用户个性化服务 研究重点：数据预处理和日志挖掘算法
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Web使用信息数据的特点


大规模且海量，分布广泛； 具有丰富的内涵，记录了每个用户的访 问行为和群体用户的访问行为； 是网站设计者和访问者进行沟通的桥梁。
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数据的抽取




用户（User） 页面文件（Page File） 页面视图（Page View） 点击流（Click Stream） 一次访问用户（One User at a Time） 用户访问会话（User Session） 服务器用户访问会话（Server Session） 访问片断（Episode）
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基本过程


离线部分 数据预处理 总体使用特征获取 在线部分 推荐引擎
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Web内容挖掘的个性化

基于Web使用挖掘的个性化服务的问题：



商业网站的用户使用数据比较少 网站内容变化比较频繁
基本思路：在基于Web使用挖掘的基础 上，根据浏览页内容之间的相似性为用 户提供个性化服务
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Web使用信息挖掘的意义


Web使用信息从各方面详尽反映出用户 访问Web的细节，是取之不尽、用之不 竭的宝贵资源 通过对Web使用信息进行有效的数据挖 掘，可以帮助我们更好地理解Web和 Web用户访问模式
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Web 使用挖掘(WUM)

可以从哪里收集数据？ Web服务器（Web server） 客户端(client) Web代理服务器(Web proxy)
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WCM目前研究情况（续）


IBM Neel Sundaresan等在基于Web的单 词/缩写的挖掘中，研究英文单词简称的 抽取。 IEPAD通过分析Web页面中的HTML标 签的重复规律，进行模式挖掘并生成数 据抽取规则。
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WCM目前研究情况（续）

J. Hammer等利用Stanford大学提出的 对象交换模型（Object Exchange Model, OEM）模型，定义了抽取器规范并对 HTML文档中的天气预报信息进行了提 取。