毕业设计(论文)-基于Web内容的数据挖掘分析

格式：doc
大小：160.00 KB
文档页数：13

下载文档原格式

数据挖掘毕业论文题目

数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目本文关键词：毕业论文，题目，数据挖掘数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也浸透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量(hǎiliàng)流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目本文内容：数据挖掘技术(jìshù)已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也浸透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文(bì yè lùn wén)题目一：1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法讨论2、海量流数据挖掘相关问题研究3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究6、基于多目的决策的数据挖掘方法评估与应用7、基于数据挖掘的煤矿平安可视化管理研究8、基于大数据挖掘的药品不良反响知识整合与利用研究9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用11、挪动对象轨迹数据挖掘方法研究12、基于数据挖掘的本钱管理方法研究13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究14、面向交通效劳的多源挪动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究16、面向准确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究17、隐私保护的数据挖掘算法研究18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律比照研究22、基于数理统计与数据挖掘的?伤寒论?温里法类方方证辨治规律研究23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半构造化数据挖掘假设干问题研究25、基于数据挖掘与信息交融的瓦斯灾害预测方法研究26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统设计27、基于CER形式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究28、时间序列(xùliè)数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用(yìngyòng)研究30、基于多目的决策的数据挖掘模型(móxíng)选择研究31、银行(yínháng)数据挖掘的运用及效用研究。

基于Web数据库的数据库挖掘技术的开题报告

基于Web数据库的数据库挖掘技术的开题报告一、研究背景和意义在互联网时代，网站和应用程序经常需要存储大量的数据，这些数据往往保存在Web数据库中。

Web数据库中包含着大量有用的信息，对于商业、政府、学术等各领域的发展都有很大的推动作用。

然而，Web数据库中存在着众多的数据重复、数据错误、数据不完整和缺乏统一标准等问题，因此如何通过挖掘Web数据库中的潜在知识，发掘出有用的信息，对于提高数据质量、构建高效的数据应用和支持业务决策具有重要意义。

数据库挖掘技术是一种利用数据挖掘算法和技术，从数据中自动发现有用的信息和知识的技术。

基于Web数据库的数据库挖掘技术是数据库挖掘技术在Web数据库上的应用，其目标是发现Web数据库中的模式、规律、关联性等有用信息，以支持数据管理、数据分析和决策支持等需求。

同时，基于Web数据库的数据库挖掘技术还可以用于网络安全、电子商务、市场营销、社交网络等领域，为这些领域提供更加智能和高效的数据分析和决策支持。

二、研究目标和内容本文旨在研究基于Web数据库的数据库挖掘技术，探索如何从Web 数据库中发掘出有用的信息和知识，提高Web数据库的数据质量和管理效率，促进Web应用程序和业务的发展。

具体研究目标和内容如下：1. 研究基于Web数据库的数据库挖掘技术的基本原理和方法，包括数据预处理、特征选择、数据挖掘算法、数据可视化等方面。

2. 建立基于Web数据库的数据挖掘系统，并设计数据挖掘流程，实现对Web数据库中数据的自动挖掘和分析。

3. 研究Web数据库中存在的数据质量问题，包括数据重复、数据错误、数据不完整和缺乏统一标准等，并探索基于数据库挖掘技术的解决方案。

4. 分析基于Web数据库的数据库挖掘技术在实际应用中所面临的问题和挑战，并探索如何应用该技术促进数据应用和业务的发展。

三、研究方法和步骤本文采用以下研究方法和步骤：1. 文献综述法：对数据库挖掘技术、Web数据库、数据预处理、特征选择、数据挖掘算法等相关领域的文献进行综述和分析，了解已有研究成果和发展趋势。

基于主题模型的Web用户数据挖掘算法的研究与实现的开题报告

基于主题模型的Web用户数据挖掘算法的研究与实现的开题报告一、研究背景及意义Web用户的行为数据包含大量有价值的信息，对于网站访问行为、用户兴趣偏好等的挖掘可以为网站提供用户画像并进行个性化推荐，提高网站的粘性和用户满意度。

主题模型作为一种文本挖掘方法，已经被广泛应用于文本分类、信息检索、社交网络等领域，但在Web用户数据挖掘中的应用还比较有限。

因此，本研究旨在探讨基于主题模型的Web用户数据挖掘算法，提高Web数据挖掘的效率与精度。

二、研究内容及方法1.研究内容本研究的具体内容包括：(1)Web用户数据的采集与预处理(2)构建基于主题模型的Web用户行为数据模型(3)设计基于主题模型的Web用户数据挖掘算法(4)对算法进行实验验证，并与其他常见算法进行比较2.研究方法本研究的研究方法包括：(1)数据采集与预处理：爬取Web用户行为数据，并对数据进行清洗、去重、分词等预处理操作。

(2)基于主题模型的Web用户行为数据模型：运用主题模型对Web用户行为数据进行建模，并提取出潜在的主题信息。

(3)基于主题模型的Web用户数据挖掘算法：根据构建的数据模型，设计基于主题模型的Web用户行为数据挖掘算法，包括对用户行为进行聚类、分类等操作。

(4)实验验证：选取现有数据集进行实验验证，并将算法结果与其他常见算法进行比较。

三、研究的预期结果及意义1.预期结果本研究的预期结果包括：(1)构建出基于主题模型的Web用户行为数据模型。

(2)设计出适用于Web用户数据挖掘的基于主题模型的算法。

(3)对算法进行实验验证，并得出实验结果。

2.研究意义本研究的意义包括：(1)通过对Web用户数据进行主题建模，提取用户行为的潜在主题，准确把握用户兴趣爱好等信息。

(2)构建基于主题模型的Web用户数据挖掘算法，提高数据挖掘的效率与精度。

(3)为Web个性化推荐、广告投放、精准营销等提供支持。

(4)为行业相关研究提供参考，推动Web行为数据挖掘的发展。

基于web数据挖掘的健康餐饮分析推荐系统的设计

文章编号：1007-757X(2011)01-0044-03基于web数据挖掘的健康餐饮分析推荐系统的设计李晓城，张增杰，夏勇明，钱松荣摘要：随着信息时代生活节奏的加快，快餐文化越来越畅销，而随之带来的饮食的健康问题也被人逐渐关注起来。

为了解决这个困境，借用web数据挖掘的技术，提出了在线健康餐饮分析和推荐系统的方案。

该系统会跟踪用户的饮食习惯，推荐可以改善用户健康状况的食品，并且避免降低发生疾病的风险。

首先介绍web数据挖掘的基础知识，然后提出基于数据挖掘的在线餐饮分析和推荐系统的设计方法，最后给出了分析和推荐系统的实施方案。

关键词：web数据挖掘；健康餐饮；电子商务中图分类号：TP311文献标志码：A0引言随着现在生活节奏的加快，人们自身的健康饮食问题的关注越来越少，所以快餐文化可以越来越畅销，这样会给人们的健康状况带来负面影响。

为了解决这个困境，我们依托发达的互联网平台，借助web数据挖掘技术提出了在线餐饮系统的设计方案。

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。

我们提出基于web数据挖掘的在线健康餐饮分析和推荐系统，可以跟踪用户的饮食习惯，推荐可以改善用户健康状况的饮食，降低发生疾病的风险。

在文献[1]中，提出了基于web数据挖掘的电子商务解决方案，通过顾客和web数据来发现隐藏模式和商业策略，设计了基于数据挖掘技术的新框架来构建网页推荐系统。

这个推荐框架可以作为我们分析和推荐系统的基础架构。

在我们的解决方案里，系统架构可以分为3部分：饮食数据获取，数据挖掘和健康饮食推荐。

首先，系统方案需要搭建一个C2C的电子商务平台，用户可以在线订餐点菜，系统通过获取用户存在数据库中的数据来跟踪用户的饮食记录。

当然，这样的平台也要支持用户可以通过网页在线直接输入饮食数据。

然后，我们使用数据挖掘算法像分类、关联规则等来分析用户饮食习惯的有用信息，实现健康状况评定和饮食推荐等。

基于Web数据挖掘简述

局面，了解决这个问题，代引入了数据挖掘这个概念。为现所谓数据挖掘ＤｔｎｎａＭｉｉｇ就是从大量的、完全的、噪ａ不有
１Ｗｅ使用挖掘、ｂＷｅｂ使用挖掘通过挖掘Ｗｅ日志记录，来发现用户访问ｂｂ页面的模式。通过分析和探讨Ｗｅ日志记录中的规律。ｂ增们对数据库技术进行长期研究和开发的结果．而数据挖掘技术Ｗｅ并ｂ服发展的同时它又反过来促使数据库技术进入了一个更高级的阶强对最终用户的因特网信息服务的质量和交付．改进Ｗｅ段：传统的数据环境基本上是数据操作型的传统的信息系统只务器系统的性能负责数据的增、删及修改操作，在数据库的基础上可实现的工而作就是ＯＴ（ｎｉｅＴａｓｃｏｒｃｓ．机事务处理）现在ＬＰＯＬｎｒｎａｔｎＰｏｅｓ联ｉ。２Ｗｅ、ｂ内容挖掘Ｗｅｂ内容挖掘是指对Ｗｅｂ上大量文档集合的 ” 容 ” 行内进
一
、
引言
随着计算机硬件和软件的飞速发展．尤其是数据库技术与
一
。
在２Ｏ世纪８Ｏ年代．球信息量每隔２全Ｏ个月就要增加～倍。如今美国宇航局的数据库每天从卫星下载的数据量就能达到３Ｂ４Ｂ．Ｔ－Ｔ面对ｎ积如山” 堆的数据集合．用传统的数据分析手利段难以应付．是造成了 ” 据过剩 ” ” 识匮乏 ” 存的特殊于数与知并

基于web日志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用

业
基于ｗｂ日ｅ志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
李孟（北工程大学信息与电气工程学院，北邯郸０６０）河河５００
摘要：电子商务平台运营过程中，在形成了海量ｗｅｂ日志信息，如何运用数据挖掘技术挖掘有价值的信息用于电子商务平台的优化对商家来说非常重要，里将进行研究Ｏ这ｆ关键词：子商务；据挖掘；ｂ日志电数ｗｅ１电子商务及电子商务网站电子商务就是在网上开展的商务活动，它作为一种新兴的经济形式随着网络的普及而得以迅速发展。电子商务网站则是电子商务进行网上交易活动的重要载体，电子商务网站按交易模式可以分为ＢＣ，２，２２ＢＢＣＣ及ＢＧ等几种类别，２而无论哪种类别的电子商务网站，在网上运营过程中都会形成大量的ｗｂｅ日志信息，而对这些ｗｂ日志信息进行数据挖掘，对商家运ｅ将营好电子商务网站起着非常重要的作用。２数据挖掘及ｗｅｂ日志挖掘
一
１１９１０２一一『ｌａ／０１：：１５．．．７９９０／ｎ１：０２Ｊ２１３７
—
００］６０
“ Ｅ／ｂｃｓｂｃｌｅｔｔｌＨＦ／．” ＧＴ－ａｕｌ／ｓｅ．ｍＴＰ１ａｅｈｈ０
２０２２０１０７
一
作者简介：李孟，河北工程大学信息与电气工程学院计算机技术专业研究生。
信息产业
・０・１５
接应用，改变网站的布局及进行个性化设计等。３２ｗｂ日志记录的内容分析．ｅｗｂ日志记录共包含７个字段，下面我们通过ｅ个典型的ｗｂ日志记录对其进行说明。ｅ例如一个典型的ｗｂ日志记录如下：ｅ

基于Web的数据挖掘方法的研究及实现

据。半结构化是Ｗｂｅ上数据的最大特点。３．解决半结构化的数据源问题Ｗｂｅ数据挖掘技术首先要解决半结构化数据源模型及其查询和集成问题，解决这个问题必须要有一个
模型清晰地描述Ｗｂｅ上的数据，查询一个半结构化的数据模型是关键所在。除定义这个模型外，还需要一种自动地从现在数据中抽取半结构化模型的技术。［Ｗｂ面￣ｅ的数据挖掘必须以半结构化模型和半结构化数
收稿日期：２０ — １－２０５１２
作者简介：段雪丽（９８），甘肃庚阳人，邢台职业技术学院信息技术中心，助教。１７一，女
４５
维普资讯
邢台职业技术学院学报
２０年第ｌ０６期
据模型抽取技术为前提。
维普资讯
第２卷第１３期２０年２０６月
邢台职业技术学院学报
ＪｕｎｌｆＸｉｇａｏａｉｎｌｎｅｈｉａｌｇｏｒａｏｎｔＪｃｔａｄＴｃｎｃｌＶｏａＣｏｌｅｅ
客户端在两个或更多异质数据库之间进行通信的应用；试图将大部分处理负载从ｗｂｅ服务器转到Ⅳｂｅ客户
端的应用；需要Ｗｂｅ客户端将同样的数据以不同的浏览形式提供给不同用户的应用；需要智能ｗｂｅ代理根据个人用户的需要裁减信息内容的应用。显而易见，这些应用和Ｗｂｅ的数据挖掘技术有着重要的联系，基于Ｗｂｅ的数据挖掘必须依靠它们来实现。三、使用ｘＬＭ实现基于Ｗｂｅ的数据挖掘方法
人员能够用ＸＬＭ的格式标记和交换数据。ＸＬＭ在三层架构上为数据处理提供了很好的方法。使用可升级的

基于Web数据挖掘的购书推荐系统研究与设计

用，实现了资源共享。随着互联网的普及和信息技术的不断进步，收集数据的方法越来越先进，随着数据库、数据仓库
容量的不断膨胀。以及Ｗｅｂ等新型数据源的不断出现，各种
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＢｏｏｋＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ；ｐｅｓｏｒｎａｌｉｚｅｄｓｅｒｖｉｃｅ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ
１前言
购书推荐系统是一个数字化的信息系统。它把分散的信息资源以数字的形式存贮、以网络的形式连接，提供及时利
ＸＩＣｈａｏ－ｑｉｏｎｇ
（ＧｕａｎｇｄｏｎｇＦｏｏｄＡｎｄＤｒｕｇＶｏｃａｔｉｏｎａｌＴｅｃｈｎｉｃａｌＳｃｈｏｏｌ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０６６３，Ｃｈｉｎａ）
ＡＲＴＩＦＩＣＩＡＬＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥＡＮＤＩＤＥＮＴＩＦＩＣＡＴＩＯＮＥＣＴＨＮＩＱＵＥＳ
人工智能及识别技术
基于Ｗｅｂ数据挖掘的购书推荐系统研究与设计
席朝琼
（广东省食品药品职业技术学校，广州５１０６６３）摘要：互联网已经成为日常生活不可或缺的重要组成部分，然而随着近年来爆炸式地增长，信息过载正逐渐制约着Ａ．ｑｔ＇ｌ高效地获取有价值的信息，快速定位到个人真正感兴趣的资源是一个迫切需要解决的问题，个性化服务应运

数据采集自动化处理与数据挖掘毕业设计(论文)

HUNAN UNIVERSITY毕业设计（论文）设计（论文）题目:数据采集自动化处理与数据挖掘数据采集自动化处理与数据挖掘摘要目前，随着社会经济的发展，金融市场变的异常庞大和复杂，而基金作为一种金融衍生产品，在金融市场中占有一席之地。

随着基金产业的不断发展，各种类型的基金进入金融市场，作为一种理财产品，就是要为大众服务，帮助大家理财，然而当投资者面对大量的基金产品，不知应该怎样选择，所以我们的目标就是帮助普通的投资者和金融机构做出判断，指引他们选择适合自己的基金。

为了达到上面的目的，我们就需要大量的数据来做支撑，所以采集这些基金产品的数据是十分重要的，每天有来自世界各地的金融机构为我们提供这些数据，而我们的目的就是要采集这些数据，保持数据的完整性和正确性就是我们这套系统的主要功能。

我们采用程序的方式来实现这样的数据采集，并且不需要人工干预，本套系统采用了c#语言，以及三层结构本身的一些设计上特点做了较为详细的分析，以及大量采用了XML技术, 三层架构的设计实现了一套功能相对完备并具有良好用户界面和可扩展性的系统。

在本中也对本文中的创新点进行阐述，同时展望了采集数据的自动化和数据挖掘的发展方向以及前景。

关键词：基金，XML，数据挖掘Automation of Data Collection and Data MiningABSTRACTAuthor: Wu xiang binTutor:Li Wei At present, as the social and economic development, financial markets become unusually large and complex, and the fund as a financial derivative products, financial markets in a place. With the continuous development of the industry, various types of funds into the financial markets, financial products as a means for the public services, financial management help people, but when investors face a lot of fund products, they do not know what to choose, Our goal is to help ordinary investors and financial institutions to make a judgement, the guidelines they choose to suit their own funds.To achieve the above objectives, we need to do a lot of data support, the collection of data products of these funds is very important, every day from all over the world financial institutions to provide us with these data, and our goal is to acquisition of these data, and maintain data integrity and accuracy of this system is our main function.We adopt a program approach to achieve such a data collection, and does not require manual intervention, this set of systems used c # language, and the three-tier structure itself to do some design features a more detailed analysis, and a large number of XML technology, The three-tier system designed to achieve a relatively complete set of features and has a good user interface and scalability of the system. In this paper also on the point on innovation, and the prospect of automated data collection and data mining direction for the development and prospects.Key words: fund, XML, data mining.目录1绪论 (6)1.1本课题的简介 (6)1.2 本课题的目的和意义 (7)2技术背景 (8)2.1W EB服务的概念 (8) WEB服务的优势 (8)2.3XML (9)2.4系统的体系结构 (11)2.4.1 传统的两层结构 (11)2.4.2 三层结构简介 (11)2.4.3 用部署三层架构 (12)2.4.4IIS (13)2.4.5 体系结构建立的几个原则 (14)2.5数据挖掘 (15)2.5.1 什么是数据挖掘 (15)2.5.2 数据挖掘能做什么 (16)2.5.3 数据挖掘的实现 (17)3系统功能设计 (18)3.1概要说明 (18)3.2D OWNLOADER模块 (19)3.2.1 主要处理流程 (19)3.2.2 类图 (20)3.2.3 功能实现 (21)3.3P ARSER模块 (22)3.3.1 主要处理文件流程 (22)3.3.2 类图 (24)3.3.3 功能实现 (25)3.4I MPORTER模块 (27)3.4.1 主要处理流程 (27)3.4.2 类图 (28)3.4.3 功能实现 (29)3.5基金数据点定义表格 (29)3.6数据库设计 (32)3.6.1 系统要求 (32)3.6.2 数据库逻辑结构图 (32)3.7系统界面设计 (35)4系统测试 (39)4.1D OWNLOADER测试 (39)4.1.1 Email下载文件测试 (39)4.1.2 Ftp下载文件测试 (40)4.1.3 Ssh下载文件测试 (41)4.1.4 Local下载文件测试（Copy） (41)4.1.5Local下载文件测试（Move） (42)4.2P ARSER测试 (42)4.3I MPORTER测试 (43)4.3.1 导入文件到数据库中 (43)4.3.2 以固定优先级打开importer (44)5结论 (44)5.1 本文总结 (44)5.2 系统的前景展望 (45)5.3 下一步工作 (45)致谢 (46)参考文献 (47)1绪论1.1本课题的简介数据采集自动化处理其实就是一个系统，此系统主要任务就是自动化的采集数据。

基于Web数据挖掘的探索

… Nhomakorabea…
…
…
…
…
…
…
…
．
蒙董婴察一（《．Ｊ
基于Ｗｅｂ数据挖掘的探索
海南大学信息科学技术学院王少茹
【摘要】随着互联网的快速发展，ｗｃｂ数据挖掘已经成为当今热门的研究主题。本文介绍了ｗｅｂ数据挖掘的基本概念、ｗｅｂ数据的特点及其ｗｃｂ数据挖掘分类，并对ｗｃｂ数据挖掘技术的研究进行讨论利用Ａｐｒｉｏｄ算法发现频繁集，找到页面间的关联规则。针对网页超链接结构的特点：一条超链接只能建立在两个网页上，发现频繁集只要找出所有２．项集即可，从而提出网页超链接挖掘的ＮＡＰｄｏｄ算法。ＮＡｐｆｉｏｄ算法显著提高ＴＡｐｒｉｏｒｉ￣【关键词】数据挖掘；Ｗｅｂ挖掘；挖掘技术；挖掘算法的效率。
随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的快速普及和迅猛发展，基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ各种应用也迅速的发展起来，例如网络教育、网上银行、电子商务、网络广告等。Ｉｎｔｅｒｎｅｔ将成为人类生活不可缺少的一部分。在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ给人们生活带来方便的同时，它也给我们带来了新的问题与挑战。它使得Ｗｅｂ上的信息量以惊人的速度增长，随之而来的问题是庞大的数据使人难以消化，如何从大量的数据中获取我们所需的数据和信息，这些问题急于需要我们解决，而解决这种需求的一个有利的手段就是Ｗｅｂ数据挖掘，Ｗｅｂ挖掘是使我们不至于在数据的汪洋中迷失方向的新技术。因此，Ｗｅｂ挖掘技术应运而生。２．Ｗｅｂ数据的特点ＷＷＷ目前是一个巨大的、分布广泛的和全球性的信息服务中心，它涉及体育、新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和许多其他信息服务。其有自身特有的性质与要求，包括以下几点：（１）对有效的数据仓库和数据挖掘，Ｗｅｂ太庞大，Ｗｅｂ的数据量以兆字节计算，而且仍在迅速地增长，这就要求Ｗｅｂ挖掘方法在对大数据集进行挖掘时依然具有高效率；（２）Ｗｅｂ页面的复杂性远比任何传统的文本文档大。Ｗｅｂ页面缺乏统一的结构，它包含了远比任何一组书籍或其他文本文档多的风格和内容，这就需要Ｗｅｂ挖掘系统具有一定的智能性和学习机制，不断地跟踪用户的检索需求以挖掘出正确的结果３．Ｗｅｂ数据挖掘分类Ｗｅｂ数据挖掘是用数据挖掘技术在Ｗｅｂ文档和服务器中自动发现和提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息。按照挖掘对象的不同，可以将Ｗｅｂ挖掘分为三大类：Ｗｅｂ内容挖掘、Ｗｅｂ结构挖掘和Ｗｅｂ使用挖掘。３．１Ｗｅｂ内容挖掘Ｗｅｂ内容挖掘是对Ｗｅｂ页面内容进行挖掘，是从大量的Ｗｅｂ数据中发现信息、提取知识的过程。这些数据既有文本数据，也有视频、音频、图片等多媒体数据。就其数据库方法而言，把半结构化的Ｗｅｂ信息重构变更成结构化内容，然后就可以使用标准化的数据库查询机制和挖掘方法进行分析。

基于XML的Web数据挖掘系统模型的设计

的工具．如何从海量的数据中发现潜在规律，获得有
Ｗｅｂ的数据挖掘比面向单个数据仓库的数据挖掘要
复杂得多．ｂ数据挖掘要充分考虑数据来源分析，Ｗｅ异构数据环境，半结构化的数据易．
发展速度快而接人速度慢的问题，及可利用的信以息多，但难以找到自己需要的那部分信息的问题．ＸＭＬ为组织、软件开发者、ｂ站点和终端使用者Ｗｅ提供了许多有利条件．
１ＸＭＬ和Ｗｅｂ数据挖掘技术
出现为解决Ｗｅ据挖掘难点提供了很好的解决ｂ数
方法．ＭＬ能增加结构和语义信息，计算机和服Ｘ使务器即时处理多种形式的信息．ＭＸＬ没有固定的标记，能描述数据的形式和结构，并且数据和显示形式分开，从而能方便地实现网络应用和信息共享．ＭＬＸ的自定义性及可扩展性，它足以表达各种类型的使数据，户收到数据后可以进行处理，客也可以在不同
第３卷第ｌ１２期
２１００年ｌ２月
通化师范学院学报
ＪＯＵＲＮＯＮＡＬＯＦＴＧＨＵＥＨＥＲＡＴＡＣＳＣＯＬＥＬＧＥ
Ｖｏ．１１３１Ｎｏ２Ｄｅ．２０Ｃ０１
基于ＸＭＬ的Ｗｅ据挖掘系统模型的设计ｂ数
动态性、异构化与半结构化等特点，要从这些分散的、异构的、有统一管理的海量数据中快速准确的没

web数据挖掘在电子商务领域应用论文

浅谈web数据挖掘在电子商务领域中的应用摘要：本文通过对数据挖掘技术在电子商务领域的应用现状进行调研，让更多的人了解数据挖掘技术，通过数据挖掘技术给企业带来经济效益，促进社会的发展。

关键词：数据挖掘技术；电子商务；载体中图分类号：tp311.13 文献标识码：a 文章编号：1006-3315（2013）02-173-001web数据挖掘在电子商务中的研究和应用，已经越来越受到人们的重视和关注，它的前景广阔，势头良好。

并且经过各类电子商务网站的实践以及经验的证明，电子商务的优点突出，它不仅价格低廉，而且交易方便，它吸引着无数的消费者。

对于电子商务网站来说，要了解到顾客的购买意向、吸引顾客的活动、了解顾客的购物行为心理。

这些都是当前需要研究的问题。

通过数据的挖掘技术的应用，我们就能够从海量的数据信息当中提取出那些相对来说比较有用的信息，来帮助商家对客户进行进一步的理解，才能够推出更多更为实惠的商业服务。

并且通过数据的挖掘，瞄准一个客户群体，通过一些比较特殊的信息手段来进行一次宣传工作，以此来更大的对广告的预算以及增加收入进行减少，从而让这一切都能够自行完成。

一、数据挖掘流程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。

与传统数据和数据仓库相比，web上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的，所以很难直接以web网页上的数据进行数据挖掘，而必须经过必要的数据处理。

web挖掘有以下几个过程：1.资源发现。

任务是从目标web文档中得到数据，值得注意的是有时信息资源不仅限于在线web文档，还包括电子邮件、电子文档、新闻组，或者网站的日志数据，甚至是通过web形成的交易数据库中的数据。

2.信息选择和预处理。

任务是从取得的web资源中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。

例如从web文档中自动去除广告连接、去除多余格式标记、自动识别段落或者字段并将数据组织成规整的逻辑形式甚至是关系表。

基于Web的数据挖掘技术研究的开题报告

基于Web的数据挖掘技术研究的开题报告一、研究背景和目的随着互联网技术的发展，网站数量和数据量呈现爆炸式增长，其中包含了各种各样的信息和知识，对于企业和个人来说，如何从这些数据中提取有用的信息并进行分析和利用，成为了一个十分重要的问题。

这就需要使用数据挖掘技术，将大量的数据转化为有意义的信息。

数据挖掘技术已经被广泛应用于各个领域，例如金融、医疗、社交网络等，其目的是从数据中提取出有关的信息和知识，以便于后续的分析和决策。

而Web作为一个全球性的信息传播平台，存储着丰富的信息和数据，如何从中提取出有用的信息和知识，成为了当前研究的热点问题之一。

本研究旨在探讨基于Web的数据挖掘技术，分析其原理和实现方法，并通过实验验证其在实际应用中的效果和可行性。

二、研究内容和方法1. 研究内容本研究将主要从以下几个方面探讨基于Web的数据挖掘技术：（1）Web信息提取技术Web信息提取技术是将经过可视化处理的HTML文本转化为结构化的数据。

该技术使用各种算法抽取Web页面上的文本，并使用机器学习技术进一步提取出结构化的数据。

（2）Web链接分析Web链接分析通过分析网络结构和链接之间的关系来推断网页的重要性和相关性，并在搜索引擎中使用。

该技术包括PageRank算法、HITS算法和社区发现算法。

（3）Web数据挖掘Web数据挖掘将数据挖掘技术应用于Web数据上，提取大规模数据集中的特征和规律，并生成用户画像、推荐系统和广告优化等应用。

2. 研究方法本研究将采用以下方法进行研究：（1）文献综述通过查阅相关文献，了解目前Web数据挖掘技术的最新研究进展、主要算法和应用场景。

（2）实验验证通过设计实验，验证基于Web的数据挖掘技术的效果和可行性，包括数据集准备、算法实现和结果评估等。

三、预期成果和意义1. 预期成果通过本研究，预期达到以下成果：（1）实现Web信息提取技术，抽取结构化数据。

（2）研究Web链接分析算法，分析链接之间的关系。

web数据挖掘技术分析与研究要点

汉口学院学士学位毕业论文论文题目：Web数据挖掘技术分析与研究学生姓名：_ 学号：_ 专业名称：_ 指导教师姓名: 指导教师职称:二0 年月曰汉口学院学士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下独立进行研究工作所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保障、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关学位论文管理部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权省级优秀学士学位论文评选机构将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

本学位论文属于1、保密□ ，在_______ 年解密后适用本授权书。

2、不保密□。

（请在以上相应方框内打“V”）学位论文作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日目录内容摘要 (1)关键词 (1)Abstract (1)Key words (1)1. Wet数据挖掘的概念22. Wet数据挖掘的工作过程和分类22.1Web 数据的特点,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 22.2Web 数据挖掘的工作过程,,,,,,,,,,,,,,,, 32.3Web 数据挖掘的分类,,,,,,,,,,,,,,,,,, 43. 常用的Web数据挖掘技术研究53.1 路径分析技术,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 63.2 分类聚类技术,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 83.3 关联规则挖掘技术,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 94. 结束语,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 10 参考文献,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 11 致谢,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 12Web数据挖掘技术分析与研究内容摘要：随着互联网的高速发展，web已成为了人们信息交流的一个重要工具，Web数据挖掘技术作为处理数据的专项技术，其优越性能在许多领域都有所体现。

基于Web的数据挖掘技术

基于Web的数据挖掘技术
李泽文
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2004(000)007
【摘要】基于Web数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题.本
文综述了基于Web的数据挖掘技术,介绍了Web数据挖掘目前最流行的分
类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问挖掘,根据Web数据挖掘的最近研
究现状,小结了几个研究热点.由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数
据挖掘更为复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘.最后介绍一种全新的技术
XML,XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会.Web数据挖掘的研究
具有极大的挑战性,同时又具有极大的开发潜力.

【总页数】5页(P29-33)
【作者】李泽文
【作者单位】广州市经济管理干部学院计算机系,广州,510300
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Web日志的数据挖掘技术在Web机器人识别中的研究 [J], 王利源
2.基于Web数据挖掘技术研究 [J], 张跃;李葆青;胡玲芳;孟丽
3.基于WEB的数据挖掘技术 [J], 许玲凤
4.基于Web的数据挖掘技术与相关研究 [J], 周琼
5.基于Web数据挖掘技术的研究 [J], 王洪侠

因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

基于Web数据挖掘的聚类分析算法研究

类分析方法。为此，我们针对国内水性漆行业的行业数据，研
究一种时空一体化的时空聚类方法。该方法很好地顾及了时空数据的时空耦合、时空相关与时空异质特征避免了过多人
１Ｗｅｂ数据挖掘
１．１概念利用数据挖掘技术对互联网中的Ｗｅｂ后台数据库进行分类处理，可以快速地向用户提供更加准确、更加有效的信息。Ｗｅｂ数据挖掘是指利用数据挖掘技术在Ｗｅｂ２期）
信息通信
ＩＮＦＯＲＭＡＴ１０Ｎ＆Ｃ０ＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ
２０１３
（Ｓｕｍ．Ｎｏ１３２）
基于Ｗｅｂ数据挖掘的聚类分析算法研究
王志娟，武雪芳，王茜
取有趣的、潜在的、蕴藏的信息以及有用的模式。数据挖掘的
为主观因素的干扰，时空聚类结果具有较好的可靠性。
２．２聚类分析算法在Ｗｅｂ数据挖掘中的应用
聚类分析作为时空数据挖掘的一个主要研究内容，是计算机科学与地球信息科学领域交叉研究中的一个最前沿、最
具挑战的研究课题。时空聚类分析旨在从时空数据库中发现具有相似特征的时空实体结合，也是传统的聚类分析从空间域到时空域的进一步扩展。时空聚类在全球气候变化、公共卫生安全、地震检测分析以及犯罪热点分析等领域具有重要的应用价值，有助于更好地发现和分析地理现象发展变化的趋势、规律与本质特征。

基于Web2.0和数据挖掘技术的软件专业教学系统设计

基于Web2.0和数据挖掘技术的软件专业教学系统设计摘要：设计了一个基于Web2.0的教学系统，描述了其系统组成、功能和流程，并着重介绍了实现该系统的Web2.0技术和数据挖掘技术及其在本系统中的应用，并提出了采用数据挖掘技术进行个性化服务的教学系统。

关键词：教学系统；Web技术；数据挖掘1系统设计背景随着信息化技术的不断推进，利用校园网共享网络教学资源，构建网络教学环境，并可进行交互、协作和开放式的教学已成为重要的教学方式之一。

通过对学生使用系统所产生的信息数据进行数据挖掘，得到学生学习兴趣、学习习惯、学习不足等个人信息，用以指导教师教学。

为学生提供个性化、智能化的网络教学系统成为当下教学系统的主流。

软件专业是实践性非常强的一个专业，学生学习程序设计语言类课程只有通过大量的编程训练，才能理解理论课所教授的知识点。

但传统的教学偏重于采用“以教师为中心，教师讲、学生听”为特征的教学模式，忽视了计算机语言实践技能训练的重要性，从而缺乏对学生的个性化教学和知识再生能力的培养。

对无锡高等师范学校软件专业学生的调查表明，因为课堂时间有限和教师与学生数量配比低，很多学生认为实验课程缺乏教师的帮助与指导，导致学习效果不理想。

因此，在有限的客观条件下，进一步丰富课后自主学习资源，增加学生自主学习的时间和空间，使学生的学习不仅仅局限在课堂及实验课上，无疑是改善教学效果的有效方法。

2系统模块组成与流程设计2.1系统功能模块组成本教学系统预设定以下几个模块：课程资源、RSS定制、教学博客和会员中心等。

课程资源模块提供相关课程的教学信息、课程电子教案、课件、开放工具软件、免费电子书籍与参考资料、相关技术文章、相关课程练习与考试试题及参考答案等资源。

RSS定制模块将Web2.0技术之一的RSS技术应用于该系统建设中，使得学生能够在大量的教学内容中快速获取自己感兴趣的教学内容，从而实现个性化的学习过程。

教学博客模块按照课程和专题分类提供教师日常教育教学中遇到的问题或收获，同时该模块也可作为教师和学生课后的在线交流平台，针对具体问题进行交流以弥补课堂教学的不足。

基于XML的Web数据挖掘系统的研究与设计

ｅｈｏｏｙ＆Ａｐｌａｉｃｌｇｎｐｔｉｏｎｃ
匮蔓圄
特点二：半结构化的数据结构。的格式，即异构性，但由于ＸＭＬ所具则这种转换是极为有用的。
Ｗｅ上的数据与传统数据库中的数据不有的自解释性，可以统一表示这些数ｂ
结合前面的分析，将基于ＸＭＬ的
据。而Ｗｅｂ上的数据非常复杂，没有特数据方便地进行集成。
定的模型描述，每一站点的数据都各自
（）Ｘ数据与数据库之间的转换２ＭＬ在数据挖掘领域，首先要进行的是
数据的收集和集成的过程。因此，经常
一
，
１Ｗｅ数据挖掘及其特点．ｂ
（）Ｗｅ数据挖掘１ｂ
从网络文档与服务中发现和提取信息。
特点一：异构数据库环境。从数据库研究的角度出发，ｂ网站上的信息ｗｅ也可以看作一个数据库，每一个站点就
Ｗｅ数据挖掘是利用数据挖掘技术是一个数据源。每个数据源都是异构ｂ的，因而每一站点之间的信息和组织都
掘系统成为数据挖掘领域和ＸＭＬ技术内容，解决数据应用的质量问题。显
领域的一项重要课题。
然，面向Ｗｅｂ的数据挖掘比面向单个
数据仓库的数据挖掘要复杂得多。一般说来，面向Ｗｅｂ的数据挖掘具有以
下三个方面的特点。
基于ＸＭＬ的Ｗｅ数据挖ｂ掘技术研究
独立设计，并且数据本身具有自述性和动态可变性。半结构化是ｗｅ上数据的ｂ

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

学号：基于Web内容的数据挖掘分析

学院名称：计算机与信息工程学院专业名称：计算机科学与技术专业年级班别： 2012级1班

姓名：

指导教师：

2016年5月

河南师范大学本科毕业论文河南师范大学本科毕业论文

1 基于Web内容的数据挖掘分析

摘要二十一世纪以来，互联网技术飞速发展，Web也越来越流行，Web信息资源也是呈现爆炸式增长。基于Web内容的数据挖掘分析，通过收集Web访问者的互联网浏览记录、上网习惯等方式得到原始数据，用来改进互联网用户的操作体验，提升Web服务，也有利于商户开展有关的电子商务活动。本文讲述了从Web挖掘到Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘的相关内容，重点简述了Web使用挖掘的过程。表明了Web数据挖掘的主要应用方向，并着重分析相关应用方向的关键技术，然后介绍了Web数据挖掘的技术实现，有关联规则，序列模式挖掘技术，分类、聚类技术，路径分析技术，以及最后的Web挖掘技术的流程。

关键词数据挖掘；Web挖掘；信息提取 Data Mining Analysis Based on Web Content Abstract The twenty-first century, the rapid development of Internet technology, Web has become increasingly popular, Web information resources is explosive growth. Data mining analysis based on Web content , browse through the collection of Web visitors Internet records, surfing habits and other ways to get the raw data used to improve the operation of the Internet user experience, enhance the Web services, but also conducive to conduct business-related e-commerce activities. This article describes the mining from the Web to Web content mining, Web structure mining, Web usage mining-related content, focusing briefly on Web usage mining process. It indicates the direction of the main application Web data mining, and analyzes the key technology-related application direction, and then introduced the Web data mining technology, association rules, sequential pattern mining, classification, clustering technology, path analysis, and last Web mining process.

Keywords Data mining; Web mining; Information extraction 河南师范大学本科毕业论文

2 前言

近年来，网络以及通信技术不断发展，互联网无疑成为全世界影响最大的信息服务的平台，给人们的生活带来了非常大的变革。如今，信息显得特别重要，互联网上的相关信息资源也无比丰富，人们在对待这么丰富的信息资源时，只有研究出关键相关技术才能从中挖掘出有价值的信息来。Web数据挖掘就这样诞生了，它可以帮助人们挖掘出人们所需要的隐藏在巨大信息资源背后的有效信息，符合人们的预期，这已经成了热门的研究方向。

1 Web挖掘 1.1 概念在1996年，Oren Etzioni第一次提出了Web挖掘这个概念。Web挖掘就是从海量的Web资源当中通过采用数据挖掘的技术能动的得到需要的信息[1，11]。数据挖掘是有数据库、AI、自然语言等几个方面的汇总[2]。 Web数据挖掘的步骤如下： 1）发现资源：任务是在Web当中检索数据； 2）信息选取和数据预处理：将已经挑选得到的某些原始数据根据相关技术进行预处理[3]； 3）发现获取概要模式：利用某些特定技术将藏匿在不同的Web当中的概要模式进行提取； 4）概要模式分析：确认已经获得的模式并解释。 1.2 Web数据挖掘的分类 Web数据挖掘的通常分类方法是依据挖掘对象的不相同，分类如下：web的内容挖掘；web的结构挖掘；web的使用挖掘。如图1。 1.2.1Web的内容挖掘 Web的内容挖掘就是针对Web文档，对于那些可以利用原始数据预处理技术处理的海量数据进行处理得到有价值的信息。Web的内容挖掘是对多媒体文档和文本文档来说的。Web的文本数据挖掘，是对Web进行归纳，总结，分析，最终得出结论的[4,12]。近年来，业内对多媒体数据挖掘技术也是越来越成熟，越来越深入。河南师范大学本科毕业论文 3

图1.1 挖掘分类

（1）Web的文本数据挖掘

Web的文本数据挖掘是把统计学和计算机语言学作为理论基础，从海量的文本数据中提取有用的信息技术[5,13]。（2）Web的多媒体数据挖掘对Web当中的图片、视频、音频等多媒体信息进行相关技术分析获得有效的模式信息，企图得知事物之间的相关性，得出结论。文本总结就是用较少的话语来归纳已经提取得到的信息。文本分类就是根据不同的性质或主题将文本分门别类。文本聚类就是将某些具有相同的特征的文本集合起来。关联分析就是找到文档中不同部分的内在的关系。 1.2.2 Web的结构挖掘 Web的结构挖掘是在Web结构和链接关系当中寻找到隐含的信息和模式的过程。Web内容的结构不相同的网页之间的链接的关系，还有网页页面里的树形的关系，如HTML、XML，以及文档URL的目录路径结构等等[6]。利用Web的结构挖掘分析可以更加深入的对Web文档的内容进行分析，从整体的角度审视文档。结构分析可以采用先分解，再变形，最后归纳总结的方法。通过分类技术和聚类技术，获得最为重要的页面，称之为权威页面，目的是能够使得查找信息更加高效。所谓链接关系指的是某些网页当中存在着彼此分享某些内容，相互引用的关系。 Web的结构挖掘有很多的应用，包含以下几个方面：

Web挖掘内容挖掘结构挖掘使用挖掘文本挖掘多媒体挖掘用户访问模式分析分析定制Web站点超链接挖掘

页面结构挖掘河南师范大学本科毕业论文

4 1）对网页的采集有着指导作用：因为链接关系，一个网页可能与其他不同的网页相

链接，可以对这些相关联的网页进行质量排序，依据实际需要获得一些有价值的网页。 2）网页聚类：当前很多网页的聚类分析是依据文本相似度，但是有些可能会不符合预期目标。此时可以采用Web的结构挖掘分析，利用链接关系进行聚类可能会得到意想不到的结果。 3）对社会团体进行识别：在互联网上有许多社会团体构建，运行以及维护的网页，可以对这些社会团体进行识别。 4）对资源进行自动分类：日常生活中我们经常使用的搜索引擎基本上都是按照层次来分类的，当前主要有贝叶斯概率方式和SVM方式。有专家曾验证表明，在按照分类的样本的学习机当中采用链接的方式进行分析就能够对分类的细化程度进行提高。 1.2.3 Web的使用挖掘 Web使用挖掘就是根据在服务器上的搜索记录进行挖掘，就是对用户访问Web网页时的存取方式进行挖掘，以得到用户有关的访问模式[7,14]。使用挖掘即与日志挖掘相同。 Web的使用挖掘分析得到互联网使用者的可能的访问模式，如互联网的某些可能访问习惯。根据实际应用不相同，可以分为两种跟踪模式，属于个人的独有的访问模式跟踪以及普通的大众的访问模式跟踪。个性化的访问模式跟踪就是依据个人用户的喜好和特性，构建合适此人的Web站点。一般的访问模式跟踪就是正常根据整理平时网页日志来了解访问模式以及个人倾向，通过采用这些跟踪模式可以很好的了解Web结构以及资源分配者的遍布情况[8]。 Web的使用挖掘可以分为以下几个步骤：采集数据，数据预处理，发现模式，分析模式[9]。如图：

图1.2 Web使用挖掘基本过程 2 Web数据挖掘的主要应用研究方向

原始日志预处理后的数据各种模式在意义的模式规则河南师范大学本科毕业论文 5 2.1智能化搜索引擎

进入二十一世纪以来，随着互联网技术的快速发展，网络上的信息量急剧增加，网络信息也是即时更新，网络用户们急切需要符合自己需求的工具，用来快速准确的获取有用的信息，尽量使得检索效率增高。由于现有的搜索引擎，如百度、搜狗，已经能很好的达到搜索信息的目的，所以数据挖掘的工程师们从数据挖掘的角度来提高检索信息的准确度，使得个性化服务更加能够应用到网络互联网使用者的日常生活中。 2.1.1目前的搜索引擎存在的不足： 1)逻辑运算符不能满足用户需求目前的搜索引擎诸如百度等，所能够提供的提问函数不能够满足用户的需求，很多的搜索引擎只是能够在关键词的布尔连接之间提供帮助，但是例如SQL语言之类较为复杂的搜索不能提供给相关用户。 2）在增量检索方面没有研究目前的搜索引擎在增量检索方面还缺乏发展，只能够对检索信息从新开始，而不能将用户曾经的检索过的信息进一步提炼，以达到更加准确的程度。 3）只能提供关键词搜索目前广泛使用的关键词搜索不能更好的满足用户的需求，关键词搜索仅仅只是简单的关键词匹配和检索。不能智能化的用语言交流，来达到检索的目的。 4）搜索引擎单一面对当前海量的网络资源，单个搜索引擎的力量以及数据库的容量都对搜索能力的范围有所限制，而且不同的搜索引擎之间存在着许多相同的信息。 2.1.2搜索引擎的关键技术 1）排序信息和集成信息目前用户利用搜索引擎检索信息时，一般会反馈得到相关文档的摘要。许多搜索引擎会通过自动摘要的功能选择性抽词。这种方法准确度不高。人们可以利用Web的内容挖掘当中的对文本进行归纳的相关技术，也就是说利用Web文档的内容而不是根据某些词的位置来检索信息。对于PageRank算法，就是搜索引擎首先是检索提问，之后再将检索得到的结果进行页面的分析[15]，得到页面的相关等级，然后依据页面对检索结果的重要性进行输出。全球著名的搜索引擎Google就是采用了这个技术才使得其检索结果准确度高。类似的算法还有AuthorityandHub[16]。 2）识别搜索条件对搜索条件进行识别含有以下两个方面：一是对查询条件当中的有效成分进行提取；