基于Web数据挖掘研究

在Internet浪潮的冲击下,人们面临着数据爆炸的挑战;随着数据挖掘(Data Mining,DM)技术的迅速发展及数据库管理技术的广泛应用,人们积累的数据越来越多,如何从浩如烟海的数据中找到内在的规律,如何更方便地传递、交流、获取有用的信息,挖掘这些激增数据背后隐藏的重要信息已成为当前高科技领域研究的热点。Web挖掘(Web Mining),是将传统的数据挖掘同Web结合起来的技术,从广义上解释就是通过数据挖掘技术来分析与网站相关的资料。就WEB数据挖掘的一些特点、过程以及方法进行探讨。     

基于Web数据挖掘研究

在Intemet浪潮的冲击下，人们面临着数据爆炸的挑战；随着数据挖掘（Data Mining，DM）技术的迅速发展及数据库管理技术的广泛应用．人们积累的数据越来越多，如何从浩如烟海的数据中找到内在的规律，如何更方便地传递、交流、获取有用的信息，挖掘这些激增数据背后隐藏的重要信息已成为当前高科技领域研究的热点。Web挖掘（Web Mining），是将传统的数据挖掘同Web结合起来的技术，从广义上解释就是通过数据挖掘技术来分析与网站相关的资料。就WEB数据挖掘的一些特点、过程以及方法进行探讨。     

浅谈数据挖掘在网络优化中的应用

国民经济的快速发展以及科学技术的不断进步推动着时代的发展与变化,在信息化的时代,网络技术的飞速发展给各行各业带来了深刻的影响,也潜移默化地改变着人们的工作和生活方式。在信息化的时代背景下,各行各业储存的信息量都大幅度增加,数据挖掘技术可以从大量数据中找到有用信息,将数据挖掘技术应用到网络优化中,也会大大提高网络通信的质量。     

初析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

数据挖掘在Web中的研究与应用

当前网络信息急剧增长，数据丰富的同时又异常纷杂和良莠不齐，人们近切需要能够从Web上快速、有效地发展资源和知识的工具，将数据挖掘应用到Web是数据挖掘的一个新趋势。本文介绍了数据挖掘的概念和主要技术。网络挖掘的特征和类型。最后，提出了一个网络数据挖掘系统的实验模型。     

数据挖掘及其在网络信息检索中的应用

网络信息检索经过近几年的发展,在一定程度上满足了人们查找知识的需要,但是在检全率和检准率上还是不尽如人意.将数据挖掘技术运用到信息检索中,可使未来的网络信息检索更加精准、个性和智能化.介绍了数据挖掘的概念和方法,并分别从内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘三个方面对网络数据挖掘进行了阐述,并主要从搜索引擎的角度探讨了数据挖掘在网络信息检索中的应用,分析了数据挖掘与信息过滤和可视化技术的结合,最后对网络信息检索未来发展进行了展望.     

数据挖掘技术及其应用初探

随着信息技术的迅速发展,数据量的急剧增加,如何从这些数据中发现数据背后的信息,找出人们事先并不知道的但又可能对人们有用的知识呢？数据挖掘技术就应运而生了。     

基于Python对资讯信息的网络爬虫设计

随着大数据时代的到来,以及在"互联网+"的模式下,每天都会出现各种各样纷繁复杂的资讯信息,依靠传统的手工采集已经不能满足现在的要求,如何利用互联网技术采集和挖掘这些大数据已经成为各界研究的热点。目前大多数研究者主要使用Python语言网络爬虫技术实时采集网上有用的目标内容,并在此基础上挖掘分析出潜在有价值的信息,为决策提供依据和对未来相关研8究做预测。基于能够快速且精准地获取目标资讯信息,以便为后续数据挖掘分析出有用信息提供保障。本文设计了基于Python对资讯信息的网络爬虫设计,使用Python语言网络爬虫快速准确获取伯乐在线网站最新文章栏所有资讯的标题、封面图、时间、内容、点赞数、评论数等,并将获取到的数据保存到数据库。     

数据挖掘在校园网日志分析中的应用研究

校园网是一个特殊的网络环境,在网络资源有限的情况下,利用数据挖掘技术从校园网日志中获取有用的信息,对学校科学地管理与分配网络资源有着重要的意义。在SQL Server 2005平台下,对本校某一时段的上网日志进行挖掘分析,以便在有效管理校园网络资源方面能够给出较好的建议。     

数据挖掘领域经典算法的研究

大数据产业的兴起给数据挖掘领域带来了新的生机。数据挖掘是从各行各业产生的大量的信息中挖掘出对于人们有用和有价值的知识。数据挖掘是信息时代的产物,数据挖掘是从很早就开始研究,但是真正的将数据挖掘应用到实践中是从最近几年开始兴起。本文就数据挖掘领域中经典的算法,按照分类算法和聚类算法分别给出了介绍。     

网络爬虫技术的研究与实现

面对数据大爆炸,人们很难获取有用的信息。网络爬虫技术成为了搜索引擎中最为重要的部分,能够有效的在海量数据中找到有价值的信息。首先介绍网络爬虫的抓取对象和抓取策略,然后介绍最常见的网页分析算法——Pagerank算法,最后通过实例实现网络爬虫。实例结果表明,网络爬虫能够准确的从海量数据中抓取有用信息。     

数据挖掘对我国商业银行发展的现实意义

1.数据挖掘的概念和方法数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,也就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则,挖掘出更有价值的信息的一个过程。银行业作为我国最早实现电算化的一个行业,在经过近20年的电算化发展过程中,积累了大量的信息数据,如何运用数据挖掘技术进行深层次地分析和挖掘,找出相关的     

APRIRIO算法的扩展算法的提出

进行数据处理的时候，总希望能在繁杂的海量数据中挖掘出有用的信息，因此就有了各种数据挖掘方法的产生，本文介绍一种APRIRIO算法的扩展算法，这种方法能够在众多数据中挖掘出反面规则来，从而得到更清晰的数据概念，方便得出更有用的信息。     

数据挖掘研究

数据挖掘用于从海量的数据中提取有用的信息,它已经广泛应用于自然学,经济学,社会学等学科。本文从数据挖掘的需求出发,对数据挖掘的研究内容进行分析,并对当前数据挖掘的应用领域及所面临的问题进行研究和展望。     

蚁群聚类算法研究现状的分析

数据挖掘技术能从海量数据中发现潜在的有用的信息和知识,蚁群算法在处理组合优化问题方面也已取得了较好结果,这就使得将蚁群算法应用于数据挖掘中的前景非常广阔。本文主要讨论了蚁群算法在数据挖掘聚类分析中的研究现状,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。     

基于Internet网的视频技术及应用浅析

当今社会越来越离不开网络,在网络上传输语音、文字和图片已经远远不能满足人们的需求,人们需要的是一种更直观、更具体、更生动的交流形式,因此,网络视频应用得到快速发展。如何在网络上更快速有效地传输视频图像就成为当今一个热门的研究领域。     

数据挖掘技术概述

随着计算机技术的发展及广泛应用,计算机中积累了大量的数据,传统的数据处理技术只能进行简单的数据处理,无法挖掘出更有用的信息,因此数据挖掘技术应用而生。本文主要介绍了数据挖掘中常用的技术。     

主题网络爬虫抓取策略的研究

在日常工作和生活中,互联网已遍及各个角落,基于当今快速发展的网络环境,人们对数据的搜索应用十分普遍,普通的网络爬虫已无法满足人们对有用信息获取的要求。本文基于主题爬虫的结构特征,分析近年来国内外爬虫抓取策略的方法、技术,重点介绍一些极具有代表性的主题相关度算法,包括Page Rank、HITS等,并分析比较各种典型算法的优点和不足。     

基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台应用研究

提出了一个基于挖掘技术的个性化网络教学模型,它能够应用数据挖掘的方法,从站点上提取有用模式和隐藏的信息,以实现网络教育的个性化.     

浅析数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展,电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据,发现隐藏在其后的规律性,提取出有效信息,进而指导企业调整营销策略,给客户提供动态的个性化的高效率服务。本文论述了一种信息处理利用的有效工具—数据挖掘方法及其在电子商务中的应用。