资源描述：
《计算机新技术论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、计算机科学新技术——Web数据挖掘论文摘要：目前计算机Web数据挖掘技术被广泛应用于电子商务活动，它是随着网络技术和数据库技术的快速发展而出现的一种新技术，已成为现代电子商务企业获取市场信息极为重要的工具。介绍了Web数据挖掘的含义、特征及类别，探究了计算机Web数据挖掘技术在电子商务中的几种典型应用。 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
2、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。2计算机web数据挖掘概述 2.1计算机web数据挖掘的由来 近年来,随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,使各种信息能以非常低的成本在网络上
3、获得,而从中取得的数据量便难以计算,而且Internet/WWW的发展趋势继续看好,特别是电子商务的蓬勃发展为网络应用提供了强大支持,因此,如何在WWW这个全球最大的数据集合中发现有用信息,无疑将成为数据挖掘研究的热点。而Web挖掘便是指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。它建立在对大量的网络数据进行分析的基础上,采用相应的数据挖掘算法,在具体的应用模型上进行数据的提取、筛选、转换、挖掘和模式分析,最后作出归纳性的推理。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W
4、eb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。 2.2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
5、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。 2.3Web挖掘流程 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。典型Web挖掘的处理流程
6、如下: (1)查找资源。从目标Web文档中得到数据。这些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等。 (2)信息选择和预处理。从取得的Web资源中剔除无用信息,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和多余格式标记、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。 (3)模式发现:自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在多个站点之间进行。 (4)模式分析:验证、解释上一步骤产生的模式。可以是机器自动完成,也可以是与分析人员进行交互来完成。 Web挖掘作为一个完整的技术
7、体系,在进行挖掘之前的信息获得IR(InformationRetrieval)和信息抽取IE(InformationExtraction)相当重要。信息获得(IR)的目的在于找到相关Web文档,它只是把文档中的数据看成未经排序的词组的集合;而信息抽取(IE)的目的在于从文档中找到需要的数据项目,它对文档的结构和表达的含义感兴趣,它的一个重要任务就是对数据进行组织整理并适当建立索引。3Web数据挖掘
