web数据挖掘中文版

Ⅰ 论文翻译，求存储过程或者Web数据挖掘的英文版原文

INTRODUCTION: Parsing a natural language sentence can be viewed as making a sequence of disambiguation decisions: de- termining the part-of-speech of the words, choosing between possible constituent structures, and select- ing labels for the constituents. Traditionally, disam- biguation problems in parsing have been addressed by enumerating possibilities and explicitly declaring knowledge which might aid the disambiguation pro- cess. However, these approaches have proved too brittle for most interesting natural language prob- lems. This work addresses the problem of automatically discovering the disambiguation criteria for all of the decisions made ring the parsing process, given the set of possible features which can act as disambigua- tors. The candidate disambiguators are the words in the sentence, relationships among the words, and re- lationships among constituents already constructed in the parsing process. Since most natural language rules are not abso- lute, the disambiguation criteria discovered in this work are never applied deterministically. Instead, all decisions are pursued non-deterministically accord- ing to the probability of each choice. These proba- bilities are estimated using statistical decision tree models. The probability of a complete parse tree (T) of a sentence (S) is the proct of each decision (dl) conditioned on all previous decisions: P(T[S) = H P(dildi-ldi-2""dlS)" diET Each decision sequence constructs a unique parse, and the parser selects the parse whose decision se- quence yields the highest cumulative probability. By combining a stack decoder search with a breadth- first algorithm with probabilistic pruning, it is pos- sible to identify the highest-probability parse for any sentence using a reasonable amount of memory and time. The claim of this work is that statistics from a large corpus of parsed sentences combined with information-theoretic classification and training al- gorithms can proce an accurate natural language parser without the aid of a complicated knowl- edge base or grammar. This claim is justified by constructing a parser, called SPATTER (Statistical PATTErn Recognizer), based on very limited lin- gnistic information, and comparing its performance to a state-of-the-art grammar-based parser on a common task. It remains to be shown that an accu- rate broad-coverage parser can improve the perfor- mance of a text processing application. This will be the subject of future experiments. One of the important points of this work is that statistical models of natural language should not be restricted to simple, context-insensitive models. In a problem like parsing, where long-distance lex- ical information is crucial to disambiguate inter- pretations accurately, local models like probabilistic context-free grammars are inadequate. This work illustrates that existing decision-tree technology can be used to construct and estimate models which se- lectively choose elements of the context which con- tribute to disambignation decisions, and which have few enough parameters to be trained using existing resources. I begin by describing decision-tree modeling, showing that decision-tree models are equivalent to interpolated n-gram models. Then I briefly describe the training and parsing proceres used in SPAT- TER. Finally, I present some results of experiments comparing SPATTER with a grammarian′s rule- based statistical parser, along with more recent re- suits showing SPATTER applied to the Wall Street Journal domain. REFERENCES: L. R. Bahl, P. F. Brown, P. V. deSouza, and R. L. Mercer. 1989. A tree-based statistical language model for natural language speech recognition. IEEE ~Pransactions on Acoustics, Speech, and Sig- nal Processing, Vol. 36, No. 7, pages 1001-1008. L. E. Baum. 1972. An inequality and associated maximization technique in statistical estimation of probabilistic functions of markov processes. In- equalities, Vol. 3, pages 1-8. E. Black and et al. 1991. A procere for quanti- tatively comparing the syntactic coverage of en- glish grammars. Proceedings o/ the February 1991 DARPA Speech and Natural Language Workshop, pages 306-311. E. Black, R. Garside, and G. Leech. 1993. Statistically-driven computer grammars of english: the ibm/lancaster approach. Rodopi, Atlanta, Georgia. L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen, and C. J. Stone. 1984. Ci~ssi]ication and Regression Trees. Wadsworth and Brooks, Pacific Grove, California. P. F. Brown, V. Della Pietra, P. V. deSouza, J. C. Lai, and R. L. Mercer. 1992. "Class-based n-gram models of natural language." Computa- tional Linguistics, 18(4), pages 467-479. D. M. Magerman. 1994. Natural Language Pars- ing as Statistical Pattern Recognition. Doctoral dissertation. Stanford University, Stanford, Cali- fornia.

published in ACL 95

Ⅱ 如何在Web数据挖掘中保证用户访问速度的一点实践

这个问题一直纠结我很久，以前也想过很多很多想法如下：

1）记录在WebDb中；

2）采用异步线程记录；

3）采用js像cnzz,google那样;

4) 等等记得的就这些了

但是都被我扼杀在脑海中了，第一种方式，本来webdb就已经负载不小了，每次请求都记录太不实际，而且采集的数据结构也会时常变化，通常根据当前的研究方向等来确定。第二种方式，比较好，但是怎么让线程在当前环境下存活也是个问题。第三种方式，很多js ajax无法记录。

这个时候SQLite我觉得是个不错的选择，跑在web端，不会对数据库服务器造成压力，而且在负载均衡中我只要有一台开启采集就可以了。

要更改数据结构也很方便，改好了把原来的拿下来就可以了，备份等也很方便，文件化的好处显而易见。

效率上面对高负载写入还是很吃力的，但是Quartz解决这个问题了，在它的帮助下就跟异步一样我不需要关心它什么时候执行，也不会影响当前请求，还可以对写入任务进行统一管理，添加侦听器等。

目前跑的还是很不错的，效果有待观察。

Ⅲ 关于网络发展、html5、css有没有什么入门丛书推荐

这个列表包括了 100多本经典技术书籍，涵盖：计算机系统与网络、系统架构、算法与数据结构、前端开发、后端开发、移动开发、数据库、测试、项目与团队、程序员职业修炼、求职面试 和 编程相关的经典书籍。

计算机系统与网络

• 《图灵的秘密:他的生平、思想及论文解读》

• 《计算机系统概论》

• 《深入理解Linux内核》

• 《深入Linux内核架构》

• 《TCP/IP详解 卷1：协议》

• 《Linux系统编程（第2版）》

• 《Linux内核设计与实现（第3版）》

• 《深入理解计算机系统（原书第2版）》

• 《计算机程序的构造和解释（原书第2版）》

• 《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》

• 《性能之颠：洞悉系统、企业与云计算》

• 《UNIX网络编程 卷1：套接字联网API（第3版）》

• 《UNIX网络编程 卷2：进程间通信》

• 《Windows核心编程(第5版)》

• 《WireShark网络分析就这么简单》

• 《WireShark网络分析的艺术》

编程通用

• 《编程原本》

• 《代码大全》

• 《UNIX编程艺术》

• 《代码整洁之道》

• 《编程珠玑（第2版）》

• 《编程珠玑（续）》

• 《软件调试的艺术》

• 《编程语言实现模式》

• 《编写可读代码的艺术》

• 《精通正则表达式（第3版）》

• 《编译原理（第2版）》龙书

• 《重构：改善既有代码的设计》

• 《七周七语言：理解多种编程范型》

• 《调试九法：软硬件错误的排查之道》

• 《计算的本质：深入剖析程序和计算机》

• 《设计模式 : 可复用面向对象软件的基础》

算法与数据结构

• 《算法（第4版）》

• 《算法导论（原书第2版）》

• 《Python算法教程》

• 《算法设计与分析基础（第3版）》

• 《学习 JavaScript 数据结构与算法》

• 《数据结构与算法分析 : C++描述（第4版）》

• 《数据结构与算法分析 : C语言描述（第2版）》

• 《数据结构与算法分析 : Java语言描述（第2版）》

职业修炼与规划

• 《大教堂与集市》

• 《程序员的职业素养》

• 《程序员修炼之道：从小工到专家》

• 《软件开发者路线图：从学徒到高手》

• 《我编程，我快乐: 程序员职业规划之道》

• 《程序员的思维修炼：开发认知潜能的九堂课》

• 《高效程序员的45个习惯：敏捷开发修炼之道(修订版)》

大师访谈

• 《编程大师智慧》

• 《编程大师访谈录》

• 《编程人生 : 15位软件先驱访谈录(上卷)》

• 《编程人生 : 15位软件先驱访谈录( 下卷)》

• 《奇思妙想 : 15位计算机天才及其重大发现》

• 《图灵和ACM图灵奖》

架构/性能

• 《微服务设计》

• 《大数据日知录》

• 《企业应用架构模式》

• 《Web性能权威指南》

• 《SRE：Google运维解密》

• 《发布！软件的设计与部署》

• 《高扩展性网站的 50 条原则》

• 《大型网站技术架构:核心原理与案例分析》

• 《恰如其分的软件架构：风险驱动的设计方法》

• 《软件系统架构：使用视点和视角与利益相关者合作（第2版）》

Web前端

• 《高性能 JavaScript》

• 《锋利的 jQuery（第2版）》

• 《JavaScript 忍者秘籍》

• 《编写可维护的 JavaScript》

• 《你不知道的 JavaScript（上卷）》

• 《你不知道的 JavaScript（中卷）》

• 《JavaScript 权威指南（第6版）》

• 《JavaScript 语言精粹（修订版）》

• 《JavaScript DOM编程艺术 （第2版）》

• 《JavaScript 高级程序设计（第3版）》

• 《JavaScript 异步编程：设计快速响应的网络应用》

• 《Effective JavaScript：编写高质量JavaScript代码的68个有效方法》

• 《HTML5 权威指南》

• 《HTML5 秘籍（第2版）》

• 《HTML5 与 CSS3 基础教程（第八版）》

• 《CSS 揭秘》

• 《CSS 设计指南（第3版）》

• 《CSS 权威指南（第3版）》

Java开发

• 《Java8 实战》

• 《Java并发编程实战》

• 《Java性能权威指南》

• 《Java程序员修炼之道》

• 《实战Java高并发程序设计》

• 《Java编程思想 （第4版）》

• 《深入理解Java虚拟机（第2版）》

• 《Effective java 中文版（第2版）》

• 《Java核心技术·卷1：基础知识（原书第9版）》

• 《Java核心技术·卷2：高级特性（原书第9版）》

.NET

• 《精通C#（第6版）》

• 《深入理解C#（第3版）》

• 《CLR via C#（第4版）》

Python

• 《集体智慧编程》

• 《笨办法学Python》

• 《Python基础教程》

• 《Head First Python》

• 《与孩子一起学编程》

• 《Python学习手册（第4版）》

• 《Python Cookbook（第3版）》

• 《Python参考手册（第4版）》

• 《Python核心编程（第3版）》

• 《Python科学计算（第2版）》

• 《利用 Python 进行数据分析》

• 《Think Python：像计算机科学家一样思考Python（第2版）》

• 《Python编程实战:运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》

• 《Python绝技：运用Python成为顶级黑客》

• 《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》

Android

• 《Android编程权威指南（第2版）》

• 《移动应用UI设计模式（第2版）》

iOS

• 《iOS编程实战》

• 《iOS编程（第4版）》

• 《Objective-C高级编程》

• 《Effective Objective-C 2.0：编写高质量iOS与OS X代码的52个有效方法》

PHP

• 《Head First PHP & MySQL（中文版）》

• 《深入PHP：面向对象、模式与实践（第3版）》

C语言

• 《C和指针》

• 《C专家编程》

• 《C陷阱与缺陷》

• 《C语言接口与实现》

• 《C程序设计语言（第2版）》

C++

• 《C++标准库》

• 《C++编程思想》

• 《C++程序设计原理与实践》

• 《C++ Primer （中文第5版）》

• 《C++ Primer习题集(第5版)》

• 《C++程序设计语言(第1-3部分)(原书第4版)》

• 《Effective C++:改善程序与设计的55个具体做法(第3版)(中文版)》

• 《More Effective C++:35个改善编程与设计的有效方法(中文版)》

机器学习和数据挖掘

• 《数据之巅》

• 《矩阵分析》

• 《机器学习》

• 《统计学习方法》

• 《机器学习导论》

• 《推荐系统实践》

• 《机器学习实战》

• 《Web数据挖掘》

• 《深入浅出统计学》

• 《模式分类（第2版）》

• 《概率论与数理统计》

• 《统计学习基础(第2版)》

• 《数据挖掘：概念与技术（第3版）》

• 《数据挖掘：实用机器学习工具与技术（原书第3版）》

• 《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理（第2版）》

数据库

• 《SQL应用重构》

• 《SQL Cookbook》

• 《高性能MySQL （第3版）》

• 《MySQL技术内幕 : InnoDB存储引擎（第2版）》

• 《深入浅出MySQL : 数据库开发、优化与管理维护》

测试

• 《探索式软件测试》

• 《有效的单元测试》

• 《Google软件测试之道》

项目与团队

• 《人月神话》

• 《快速软件开发》

• 《人件（原书第3版）》

• 《门后的秘密：卓越管理的故事》

• 《极客与团队：软件工程师的团队生存秘笈》

求职面试

• 《程序员面试金典（第5版）》

• 《编程之美 : 微软技术面试心得》

• 《金领简历：敲开苹果、微软、谷歌的大门》

• 《剑指Offer：名企面试官精讲典型编程题（纪念版）》

编程之外

• 《暗时间》

• 《数学之美》

• 《精益创业》

• 《批判性思维》

• 《世界是数字的》

• 《程序员的数学》

• 《程序员健康指南》

• 《禅与摩托车维修艺术》

• 《关键对话：如何高效能沟通》

• 《写作法宝：非虚构写作指南》

• 《黑客与画家 : 来自计算机时代的高见》

• 《软件随想录（卷1）》《软件随想录（卷2）》

• 《如何把事情做到最好》

大家有什么好书推荐欢迎在评论中留言。

注：本文转自伯乐在线。

Ⅳ 学习web数据挖掘需要哪些基础

数据挖掘的起点很高——
1、统计学
2、机器学习
3、数学——图论，最优化理论等。
WEB上的数据结构更加复杂。
python语言————应该学习

Ⅳ Web数据挖掘技术探析论文

Web数据挖掘技术探析论文

在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

Web数据挖掘技术探析论文 篇1

引言

当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

计算机web数据挖掘概述

1.计算机web数据挖掘的由来

计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

2.计算机Web数据挖掘含义及特征

(1)Web数据挖掘的含义

Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。

(2)Web数据挖掘的特点

计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

(3)计算机web数据挖掘技术的类别

web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。

计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。

(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：

一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。

三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。

四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。

结语

本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。

Web数据挖掘技术探析论文 篇2

摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

关键词： 电子商务；数据挖掘；应用

1概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2数据挖掘技术概述

数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3Web数据挖掘特点

Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。

3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1）电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2）电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。

3）电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。

4）电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。

5）电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

5结语

随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

参考文献：

[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.

[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):234-235.208

[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.

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Ⅵ 网络数据挖掘是什么和web数据挖掘有什么区别与联系

数据采集和数据挖掘是数据管理的不同阶段
数据采集的工作是从数据源获得能够保存至数据库或数据仓库中的数据信息。例如从传感器采集到的温度、速度、湿度等信息，从网络中采集的Web数据等。
在数据采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入库的要求，之后就是对采集的数据进行导入。最后是在数据库或数据仓库上进行数据挖掘。

Ⅶ WEB挖掘的WEB挖掘-介绍

Web内容挖掘。Web内容挖掘是指对Web页面内容及后台交易数据库进行挖掘，从Web文档内容及其描述中的内容信息中获取有用知识的过程。同时还可以对Web的组织结构和链接关系进行挖掘，从人为的链接结构中获取有用的知识。由于文档之间的互连，WWW能够提供除文档内容之外的有用信息。利用这些信息，可以对页面进行排序，发现重要的页面。
·Web使用记录挖掘。Web使用记录挖掘是通过挖掘相应站点的日志文件和相关数据来发现该站点上的浏览者的行为模式，获取有价值的信息的过程。
Web挖掘的目标是从Web的超链接结构、网页内容和使用日志中探寻有用的信息。虽然Web挖掘使用了许多数据挖掘技术，但它并不仅仅是传统数据挖掘的一个简单应用。在过去20年中，许多新的挖掘任务和算法被相继发明。依据在挖掘过程中使用的数据类别，Web挖掘任务可以被划分为三种主要类型：Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web使用挖掘。

Ⅷ 数据挖掘常用的方法有哪些

1、分类

分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。

主要的分类方法：决策树、KNN 法 (K-Nearest Neighbor)、SVM 法、VSM 法、Bayes 法、神经网络等。

2、聚类

聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，按照对象的相似性和差异性，把一组对象划分成若干类，并且每个类里面对象之间的相似度较高，不同类里面对象之间相似度较低或差异明显。我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，聚类是一种无监督学习。

聚类的方法(算法)：主要的聚类算法可以划分为如下几类，划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。每一类中都存在着得到广泛应用的算法， 划分方法中有 k-means 聚类算法、层次方法中有凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中有神经网络聚类算法。

3、回归分析

回归分析是一个统计预测模型，用以描述和评估因变量与一个或多个自变量之间的关系;反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。

回归分析的应用：回归分析方法被广泛地用于解释市场占有率、销售额、品牌偏好及市场营销效果。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

回归分析的主要研究问题：数据序列的趋势特征、数据序列的预测、数据间的相关关系等。

4、关联规则

关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。

5、神经网络方法

神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的问题，以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。

6、Web数据挖掘

web数据挖掘是一项综合性技术，指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

7、特征分析

特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。

8、偏差分析

偏差是数据集中的小比例对象。通常，偏差对象被称为离群点、例外、野点等。偏差分析就是发现与大部分其他对象不同的对象。