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　　web挖据指使用数据挖翻技术在们w数据中发现潜在的、有用的模式或信息的过程。Web挖把研究覆盖了多个研究领域,包括数据库技术、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。

　　Wab挖掘的过程

　　网络挖掘的处理流程如下所示：

　　各种数据--)信息检索-一->信息提取-->概括一->分析-->知识

　　2.信息怜索(InfcrtianRetrical)，IR自动提取所有相关文档，同时确保不相关的文悄尽量的少.当前ER的研究包括建模、文档分类、聚类、用户接口、数撼町视化等.

　　2.2信总提取正(Trfartmtian Fxtractian)，IE是把IR数得到的文档集合转化成为利于摘要和分析的信息.侧重的是从文档中抽取相关信息，而IR则是为了获取相关文档.

　　2.3概括(泛化)，将模式识别和机器学习技术和窠类方法等应用到处理大规模文档集合方面，可以在同一个站点内部或在多个站点之间进行.

　　2.4分析“分析”)、通过IR和IE已经获得大‘有用的信息。这一过程用于验证、解释上步骤产生的模式.

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　　3.网络挖掘的分类

　　根据对数据的感兴趣程度不同，Web挖掘般可以分为三类：Web内容挖制、Web内容挖掘(网络挖掘：WebO5)

　　内容挖知指从内容.数据.文销中发现有用信恩的过程，·一般从卜面两个不同的观点来进行研究.

　　3.l.1从资源查找(信息检索“的观点挖斑非结构化文档非结构化文档主要指Wob上的自由文本，包括小说、新闻等.这种方法只从统计的角度将词汀孤立地看特而忽略该词汇出现的位置和上下文环境.它的个弊端是诃汇最非常大.处理起来很困难，为解决这个向题采取了不同技术如伯息增益，交叉炳、差异比等，其日的都是为了硬少属性.另一个有意义的方法是潜在语叉索引(拉丁语义索引)。

　　3.1.2从数器库“数据库”的观点挖掘非绪构化文档

　　从数据库的观点进行内容挖瓢主要是试图建立WCB站点的数据模型并加以集成.以支持复尔查询，而不止是简单的基于关键词的搜紫.数据库技术应用于挖掘主要是为了解决挖掘主要是为了解决信息的管理和醛询问题.这些问题可以分为三类：信息的建模和含询:信息拍取与集成：Web站点建构和重构。这要通过找到EB文档的模式、建讨WCB数据仓厍或WCB数据库或虚拟数据阵来卖现，相关研究主要是基于半结构化数据进行的.

　　3.2Web结构挖慰(WebStruetureing：WebSM)

　　结构挖国的对象是Wobr身的超连接，即剩Web文档的结构进行花掘。在结构挖掘领域最著名的算法是访问算法和PageRank算法。他们的共同点是使用一定方法计算.贞面之问超连接的质景，从而得到页面的权重.网络结构挖制另一个芸试是在网络数臀仓库环境下的挖掘。

　　3.3WCB川法挖摇“Web使用挖掘：WCB UM

　　EB用法挖湘即使用记录挖掘.它通过挖掘相关的Feb日志记录呵，可识别用户的喜好、满意度，以便发现潜在用户.增强站点的服务竞予力.

　　4.在电子商务中的应用。

　　[电子商务erp中中挖掘的方法针对不同的挖掘“标町以采用不同的数据花掘方法，主些有统计分析(”数据分析“、知识发现、预测模型等三种类型.

　　第一.绕计分析.统计分析主要用于检在数据中的数学规律，并利用统计模型和致学模型来解郓这些规律.通常使用的方法有线性分析和非线性分析、连续网归分析和逻辑回妇分析、单变敏利多变试分析，以及时间序列分析等.绕计分析方法有助于查找大量数据间的关系.

　　第二.知识发现.知识发现源于人工智能和机器学习，它利用-种数髯搜寻过程.从数据中抽取信息，帮助商业分析人员进行知识发现.

　　第三.预测模型.预测模型基于消费者的消费行为具有-定的重复性和规律性这样·-个假设，这使得商家可以通过分析收集存储在数据库中的交易信息，预测消费者的消费行对.

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　　4.2web挖掘的作用

　　4.2.1发现潜在客户，延长客户的驻留时间

　　通过挖掘，获得访问者的个性兴握资料，从面更加充分的了解客广需要，这样既可以留住老颇客，也町以挖痴潜在的客户，且町以提高客户的驻留时何.对--个电子商务erp网站来说就意味着效益的增加.

　　4.2优化CB姑点，设计个性化网站强调个性化信息，商家根据访问者的信息米设计和修改网站的结构和外观，使客户能后根据自己真欢的方式访问网站，以实现个性化的山场服务.

　　4.2.3增强电子商务ERP安全“网络的内容挖制还包括挖掘存有客户登记信息的后台交易数据率.客户登记信息在电子商务erp活动中起着非常重要的作用，特别是在安全方面，或者在对客户.可访问信息的限制方面.。

　　4.24降低运营成本。提高企业竞争力通过挖抛，分析潜在的H标市场，从而优化商务网站的经营模式，提高广告的针对性，进行有针对性的电子商务erp营销活动，从而降低公司的运营成

　　电子商务erp就是将就是将挖掘技术与电子商务erp结合起来，数据挖掘的结果可以帮助商家了解客户，从而达到赢得竞争的目的。网络内容挖掘的用数据库观点挖掘非结构化文档，由于网络数据量非常庞大，现阶段很多研究只处理半结构化数据的一个常用自集。而一些有意义的应用是建立多层数据库(MLDB)。对一些特殊的查询和信息作处理，这一方面值得我们继续研究.另外，Web用法挖掘中的一个问题是在多个用户使用同一个代理服务器的环境下如何标识某个用户，如何识别属于该用户的会话和使用记录，这个问题看起来不大，但却在很大程度上影响着挖掘质量.所以这方面的研究仍在继续.

发布：2021-05-31 14:16 编辑：泛普软件 · hujian [打印此页] [关闭]

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