web使用挖掘介绍及趋势(Introduction and Trends)

摘要ＷＷＷ＂是个丌放的全球性资源，它是世界上最丰富和最密集的信息来源。

随着ＷＷＷ上信息的爆炸性增长，在如此海量的数据中发现有用的信息变得越来越困难。

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，是数据挖掘技术撮重要的应用。

因此，采用数据挖掘技术从ＷＷＷ上提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜存心用价值的信启、，具有十分重要的现实意义和广泛的应用前景。

本文首先简要论述了ＷＷＷ发展的基本现状以及当前存在的一些问题。

随后，简要介绍了数据挖掘技术的基本概念、原理，接着，概要的介绍了本文对于Ｗｅｂ数据挖掘所用到的技术一Ｊａｖａ和ＸＭＬ技术，在此基础上研究了数据挖掘技术在ＷＷＷＬ的应用，针对Ｗｅｂ数据内容挖掘进行了详细地论述。

文中通过一个具体的案例详细论述了实现Ｗｅｂ数据内容挖掘的一种方法以及对该方法的分析。

最后，对全文进行了总结。

关键词：ＷＷＷ，Ｗｅｂ数据挖掘，ＸＭＬＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂｉｓａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｌｏｂａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｔａｉｎｉｎｇａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｒｅｌｅｖａｎｔｔｏｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙａｌｌｄｏｍａｉｎｓｏｆｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｙ．ＧｉｖｅｎｔｈｅｈｊｇｈｒａｔｅｏｆｔｈｅｖｏｌｕｍｅｏｆｄａｔａａｖａｉｌａｂｌｅｏｎｔｈｅＷＷⅥｉｆｉｎｄｉｎｇｕｓｅｆｕｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｓｕｃｈａｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｄａｔａｂｅｃｏｍｅｓａｍｏｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｐｒｏｃｅｓｓｅｖｅｒｙｄａｙ．ＤａｔａＭｉｎｉｎｇｉｓｔｈｅｔｅｒｍｇｉｖｅｎｔＯｔｈｅａｕｔｏｍａｔｅｄｄｉｓｃｏｖｅｒｙｏｆｎｏｎ—ｏｂｖｉｏｕｓ，ｐｏｔｅｎｔｉａｌｌｙｕｓｅｆｕｌａｎｄｐｒｅｖｉｏｕｓｌｙｕｎｋｎｏｗｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｒｏｍｌａｒｇｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ．ＳｏｏｂｔａｉｎｉｎｇｖａｌｕａｂｌｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂｙＤａｔａＭｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｙａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅＷＷＷｈａｓｔｒｅｍｅｎｄｏｕｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｆｉｒｓｔｇｅｎｅｒａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＷＷＷａｎｄｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｕｎｓｏｌｖｅｄ．Ａｎｄｔｈｅｎｗｅｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｓａｎｄｔｈｅｏｒｉｅｓｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．ＴｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｔｏｔｈｅＷｏｉ’ｌｄＷｉｄｅＷｅｂ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｎｄｅｔａｉｌｔｈｅｃｏｎｔｅｎｔ、ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ、ｐｒｏｂｌｅｍｓｕｎｓｏｌｖｅｄｏｔｌｗｅｂｃｏｎｔｅＮｍｉｎｉｎｇａｎｄｗｅｂｕｓａｇｅｍｉｎｉｎｇ．Ａｎｄｔｈｅｎ，ｗｅｇｅｎｅｒａｌｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｕｓｅｆｏｒＤａｔａＭｉｎｉｎｇｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ勺ａＶａａｎｄｘｍｌ．Ｔｈｒｏｕｇｈａｃｏｎｃｒｅｔｅｓａｍｐｌｅ，ｗｅｄｅｓｃｒｉｂｅｉｎｄｅｔａｉｌｏｎｅｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｒｅａｌｉｚｅＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙｗｅｍａｋｅａｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｐｅｒ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：∥烀？彤ＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＸＭＬ独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

Web使用模式研究中的数据挖掘摘要:Web使用模式挖掘是利用Web使用数据的高级手段。

是对Web使用数据的深层次分析，从而挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的及最终可以理解的知识，以帮助管理决策。

综述了，leb使用模式的数据挖掘研究技术的内容、现状和研究的方向。

关键词:Web使用模式;数据挖掘1引言近年来，数据挖掘和万维网应用研究是信息时代两大活跃的研究领域，两者的结合构成了另外一大活跃的研究领域一Web数据挖掘研究。

Web数据挖掘有两方面的内容:一个是Web内容的挖掘，主要是从庞大的网络数据资源里发掘信息;另一个是Web使用(Web usage 和Web usability)模式数据挖掘，主要是挖掘网站访问日志，从中发掘出用户访问模式。

1.1问题提出的背景Internet的本质是信息的自由便捷流通，是对时间和空间障碍的跨越，Internet的出现改变了信息抵达受众的模式。

除了Internet，以外途径(电视、广播)传递的信息由于其固有的单向性，信息是“推”向受众的，受众充其量具有一定限度范围的选择权。

在Internet上传递的信息在理论上讲是无限发散的，世界上任何一个人都可以在任何时候获取自己愿意得到的信息，这种“拉”的模式改变了信息受众在获取信息上的地位一更具有主动权。

因此，Internet 有效地改变了信息对其受众的不对称性。

那么，一切传统产业中由于信息不对等而带来的组织模式和利益模型都受到不同程度的威胁。

正因为Internet给人类带来的革命性变革，使得随着Internet网进一步发展，各种基于Internet网络的应用业务也如雨后春笋般地发展起来，例如网上商店、网上银行、远程教育、远程医疗等。

特别是方便、快捷、高效的电子商务，在1998年到2002年里，其发展速度将超过30%。

网上购物的金额在1999年增长到120亿美元，2000年底也将会达到411亿美元。

到2002年，全球消费者的电子贸易额将达到数千亿美元的规模。

web数据挖掘技术分析与研究1Web数据挖掘面临的问题目前面向Web的数据挖掘面临的问题，主要有两个方面：1.1数据库环境的异构型Web上的每个站点就是一个数据源，数据源之间是异构的，外加上各个站点的信息和组织的不同，Web网站就构成了一个巨大的异构数据库环境。

要对这些数据进行挖掘，首先，要解决各个站点之间的异构数据集成，提供用户统一界面，从复杂的数据源中取得所需的有用的信息知识。

其次，有关Web上的数据查询。

1.2数据结构的半结构化Web上的数据比较复杂，各个站点的数据都独立设计，具有动态可变性。

虽然Web上的数据形成半结构化数据。

这些问题是进行Web数据挖掘所面临的最大困难。

2XML技术在Web数据挖掘中的优势Web数据的异构使Web数据挖掘变得十分困难,通过XML可以解决这个问题。

因为XML文档具有很好的自我描述性，他的元素、子元素、属性结构树可以表达极为丰富的语义信息，能够很好的描述半结构化的数据，因此在网络数据集成、发送、处理和显示的方面。

开发人员能够用XML的格式标记和交换数据。

XML在三层架构上为数据的处理提供了有用的途径。

利用XML，Web设计人员能够构建文档类型定义的多层次互相关联的系统、元数据、数据树、样式表和超链接结构。

基于XML的Web数据挖掘技术，能够使不同的结构化的数据很容易地结合在一起，解决Web数据挖掘的难题。

2.1XML技术在Web数据挖掘中具体作用利用XML技术我们在Web数据挖掘中可以完成以下几点：2.1.1集成异构数据源XML是一种半结构化的数据模型，可以完成和关系数据库中的属性一一对应，从而实施精确地查询与模型抽取。

XML可以搜索多个不同数据库的问题，以实现集成。

2.1.2和异构数据进行交换在Web数据挖掘程中，用户需要和异构数据源进行数据交换，XML通过自定义性及可扩展性来标识各种数据，从而描述从各站点搜集到的Web页中的数据。

XML的出现解决了数据查询的统一接口。

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。

基于Web数据挖掘技术XX:G642XX:XX:1003-2851(20XX)12-0174-01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。

一、Web数据挖掘定义及分类Web数据挖掘(Web Dte Mining),简称Web挖掘,是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从数据挖掘、计算机技术、信息科学等多个领域进行的一项技术。

Web 数据挖掘的分类根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为Web 内容挖掘、Web 结构挖掘和Web 访问信息挖掘三类(见图1)。

Web 内容挖掘就是指从Web 的文档中发现提取有用信息; Web 结构挖掘是指对html 页面间的链接结构进行挖掘; Web 访问信息挖掘是从XX络访问者的交谈或活动中提取信息。

二、Web数据挖掘的过程数据挖掘的过程可以分为6个步骤:(一)理解业务:从商业的角度理解项目目标和需求,将其转换成一种数据挖掘的问题定义,设计出达到目标的一个初步计划。

(二)理解数据:收集初步的数据,进行各种熟悉数据的活动。

包括数据描述,数据探究和数据质量验证等。

(三)准备数据:将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。

包括表、记录和属性的选择,数据转换和数据清理等。

(四)建模:选择和应用各种建模技术,并对其参数进行优化。

(五)模型评估:对模型进行较为彻底的评价,并检查构建模型的每个步骤,确认其是否真正实现了预定的商业目的。

三、Web 数据挖掘的常用工具Web 数据挖掘工具如果按用途分, 可分为: Web 文本信息挖掘工具、用户访问模式挖掘工具或用户导航行为挖掘工具和综合性的web分析工具。

Web 文本信息挖掘工具主要完成两方面的功能: 信息检索和对文本的分析。

Ｗｅｂ数据挖掘技术综述作者：潘正高来源：《电脑知识与技术》2009年第15期摘要: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。

关键词:Web数据挖掘;挖掘过程;挖掘技术中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)15-3852-02The Summary of Web Mining TechnologyPAN Zheng-gao1,2(1.School of Information and Computer,Hefei University of Technology,Hefei230009,China;2.the Lab of Artificial Intelligence and Data Mining,Suzhou University,Suzhou 234000,China)Abstract:WWW contains abundant information,as a enormous,extensive and global service center of information.Web Mining can be assumed speedinessly and effectively the information what we needed.This text introduce the types,procession and technologys of Web Mining,except the foreground of it's application.Those work based on the basic concept and characteristic of Web Mining.Key words:Web Mining; Mining Course; Mining Technology1 引言随着Internet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。

面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术(一)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数据挖掘技术应用［摘要］Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点, 它是现代科学技术相互渗透融合的必然结果。

文章首先介绍了web 数据挖掘的含义, 重点讨论了web 数据挖掘的类型以各种类型的web 数据挖掘的基本过程以及它们所使用的一些相关技术及应用，并对数据挖掘的发展前景和方向进行了展望。

［关键词］数据挖掘；Web数据挖掘；相关技术；应用引言Internet 给人类带来了巨大的变革,随着Internet 的进一步发展和完善,各种基于Internet的应用业务也如雨后春笋般的发展起来,例如网上商店、网上银行、远程教育、远程医疗等。

毫无疑问未来的商战战场将是Internet 。

同时,我们也应该看到Internet在给我们带来机遇的同时也带来了挑战,它使得WWW 上的一些主要工作, 例如Web 站点设计、Web 服务、Web 服务设计、Web 站点的导航设计、电子商务等工作变得更为复杂更为繁重。

对于网站经营方来说,他们需要更好的自动辅助设计工具, 可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态的调整页面结构,改进服务, 开展有针对性的电子商务以更好的满足访问者的需求。

解决这种需求的一个有利的工具就是Web 数据挖掘,即将数据挖掘的思想和方法应用到Web 上,进行Web 挖掘,挖掘出有用的信息。

1. Web 数据挖掘概述Web 挖掘是一项综合技术,涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。

Web 挖掘就是从Web 文档、Web 活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏信息。

我们从更为一般的角度出发,对Web 挖掘作如下定义。

定义1 (Web 挖掘) Web 挖掘是指从大量Web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ξ:C →p1.1 与传统的数据挖掘相比较1.1.1 数据源具有很强的动态性。

web 是一个不断变化的、动态更新的系统，web 上的数据信息也是不断更新的。

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数据库技术及其发展趋势摘要：主要介绍比较流行的几种Web数据库实现技术，并讨论Web 数据库新技术及其今后发展趋势，包括XML数据管理、AJAX技术、网格计算、数据挖掘技术、云数据库等。

关键词：Web；数据库技术；发展趋势1 Web数据库技术实现方法数据库应用的一个重要方面就是对数据的访问，目前Web数据库技术多采用三层或者多层体系结构，其前端采用基于瘦客户机的浏览器技术，通过服务器及中间件访问数据库。

1.1 ASP实现Web数据库ASP是一个Web服务器端的开发环境，可以建立和执行动态的、交互式、高效率的WWW服务器的应用程序，其最重要的应用是访问Web数据库。

ASP通过ODBC或者OLEDB与后台数据库相连，由数据库访问组件ADO中的Connection 对象、Recoredset对象和Command对象来使用数据库并将结果返回。

ADO是ASP内置的Active X服务器组件，是目前微软所支持的数据库进行操作的最有效和最简单、直接的方法。

1.2 JSP实现Web数据库JSP因其具有健壮性、安全性、可移植性、易理解、易使用、可自动下载等优势，成为一种非常好的Web数据库开发技术。

其以成熟、强大的、易扩充的Java语言为脚本，实现了Web动态内容与显示的分离，且经编译后大大提高了运行速度。

JSP通过JDBC技术来实现对数据库的访问，使用JDBC可以在不同的数据库功能模块层次上提供统一的用户界面，开发人员可以在简单的数据库界面上实现不同的数据库连接，开发出功能强大的Web数据库应用程。

1.3 PHP实现Web数据库PHP是一种易于学习和使用的服务器端的HTML嵌入式脚本语言，混合了C语言、Java语言和Perl语言的特点，是一种被广泛应用的开源式的多用途脚本语言，适合用于Web数据库开发。

PHP 常与免费的Web服务器软件Apache和免费的数据库MySQL配合适用于Linux平台上，PHP提供了标准的数据库接口，可直接与各种数据库进行连接。