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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web信息檢索中的應(yīng)用研究論文

時(shí)間:2024-07-02 10:34:37 其他類論文 我要投稿

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web信息檢索中的應(yīng)用研究論文

  [摘要]將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到Web信息檢索中,可以使網(wǎng)絡(luò)信息檢索更加準(zhǔn)確化和智能化。介紹了Web數(shù)據(jù)挖掘的概念,分析了Web數(shù)據(jù)挖掘在Web信息檢索中的應(yīng)用,最后對(duì)Web信息檢索未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web信息檢索中的應(yīng)用研究論文

  [關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘;Web信息檢索;搜索引擎

  [中圖分類號(hào)]P209[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A[文章編號(hào)]2096-0603(2017)29-0033-01

  Web現(xiàn)已成為一個(gè)巨大的知識(shí)庫(kù)、信息庫(kù),Web信息檢索通過搜索引擎返回給用戶成千上萬(wàn)個(gè)檢索到的網(wǎng)頁(yè),但是滿足用戶檢索要求的網(wǎng)頁(yè)卻鳳毛麟角,用戶無(wú)法在第一時(shí)間得到滿足要求的有價(jià)值信息。因此,Web信息檢索的精度不能為客戶提供準(zhǔn)而精的檢索信息,需要檢索精度更高的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

  所謂數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從海量的原始數(shù)據(jù)中提取信息和知識(shí)的過程,這些信息和知識(shí)隱含在原始數(shù)據(jù)中,事先未知,但是對(duì)用戶來(lái)說(shuō)是很有用的。

  一般的數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笫墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),而Web數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘研究成果的基礎(chǔ)上,運(yùn)用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以提高信息檢索的精準(zhǔn)率和有效率,Web信息檢索將會(huì)達(dá)到向一個(gè)新的高度。

  一、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

  Web數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)綜合技術(shù),是從WWW資源上抽取信息(或知識(shí))的過程,是對(duì)Web資源中蘊(yùn)涵的未知的有潛在應(yīng)用價(jià)值的模式的提取[1]。按挖掘?qū)ο髞?lái)分類,基于Web的數(shù)據(jù)挖掘分為3大類:基于Web內(nèi)容的挖掘(WebContentMining)、基于WEB結(jié)構(gòu)的挖掘(WebStructureMining)、基于WEB使用的挖掘(WebUsageMining)。

 。ㄒ唬┗赪eb內(nèi)容的挖掘

  基于Web內(nèi)容的挖掘,是在Web文檔以及相應(yīng)的Web文檔描述中獲取知識(shí)。目前,WWW信息資源是網(wǎng)絡(luò)信息資源的主要組成部分,用戶直接從網(wǎng)上抓取這些資源,并為之建立索引,從而實(shí)現(xiàn)查詢服務(wù),而那些被隱藏起來(lái)的數(shù)據(jù),用戶無(wú)法進(jìn)行有效的檢索,這就迫使我們把這些被隱藏的內(nèi)容(比如數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),由用戶的提問而動(dòng)態(tài)生成的結(jié)果等)挖掘出來(lái)。此外,Web的信息內(nèi)容是由文本、音頻、視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),因此基于Web內(nèi)容的挖掘也是一種針對(duì)多媒體數(shù)據(jù)的挖掘[2]。

 。ǘ┗赪eb結(jié)構(gòu)的挖掘

  基于Web結(jié)構(gòu)的挖掘,主要挖掘Web潛在的鏈接結(jié)構(gòu)模式,是從網(wǎng)頁(yè)上的相互鏈接和萬(wàn)維網(wǎng)的整體結(jié)構(gòu)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的過程。這種模式主要采用網(wǎng)頁(yè)歸類技術(shù),在眾多的網(wǎng)頁(yè)中獲得不同網(wǎng)頁(yè)間的信息,比如相似度及關(guān)聯(lián)度。Web結(jié)構(gòu)挖掘主要是幫助用戶找到所需要信息的權(quán)威站點(diǎn),同時(shí)也會(huì)對(duì)Web信息檢索結(jié)果的排序產(chǎn)生影響。

 。ㄈ┗赪eb使用的挖掘

  基于Web使用的挖掘,也可以稱之為WebLogMining,Web日志挖掘,用戶在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訪問后,會(huì)留下一些重要的第二手?jǐn)?shù)據(jù),它們是Web使用挖掘的主要對(duì)象,從而分析用戶的網(wǎng)絡(luò)行為提供依據(jù)。

  二、Web數(shù)據(jù)挖掘在Web信息檢索中的應(yīng)用

  (一)對(duì)Web信息源進(jìn)行挖掘,形成信息源知識(shí)庫(kù)

  對(duì)Web信息源內(nèi)容的挖掘,主要是針對(duì)中多媒體數(shù)據(jù)等Web信息源的內(nèi)容的特征進(jìn)行挖掘,統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能是最常使用的方法,通過抽取、分類、聚類網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的特征,形成信息源知識(shí)庫(kù)。

  對(duì)Web信息源結(jié)構(gòu)的挖掘,主要通過相關(guān)算法對(duì)Web頁(yè)面的超鏈接關(guān)系、URL地址結(jié)構(gòu)的進(jìn)行挖掘,在Web的組織結(jié)構(gòu)和鏈接關(guān)系中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

  (二)對(duì)Web結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘,形成權(quán)威網(wǎng)頁(yè)

  搜索引擎的作用主要有兩個(gè),一是搜索與主題相關(guān)的內(nèi)容,二是篩選高水平的相關(guān)網(wǎng)頁(yè),就是我們所說(shuō)的權(quán)威網(wǎng)頁(yè)。第二個(gè)作用尤其重要,因?yàn)橛脩舾M麄冏钚枰男畔⒛茉谧疃痰臅r(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)在他們面前,而不是浪費(fèi)大量的精力和時(shí)間從大量的檢索結(jié)果中找尋最需要的信息,采用Web結(jié)構(gòu)挖掘的一些經(jīng)典算法就能很好地識(shí)別出權(quán)威網(wǎng)頁(yè)。

 。ㄈ⿲(duì)用戶的訪問模式進(jìn)行分析,為用戶提供更加人性化的服務(wù)

  用戶在進(jìn)行信息檢索時(shí),會(huì)在網(wǎng)站上留下許多信息,比如檢索的時(shí)間、檢索詞以及瀏覽了哪些檢索結(jié)果等;赪eb使用的挖掘可以對(duì)其進(jìn)行分析,采用各種算法對(duì)這些日志展開挖掘,從而延伸出更有價(jià)值的內(nèi)容,形成用戶知識(shí)模型,并對(duì)用戶潛在相同的檢索行為模式進(jìn)行歸納總結(jié),對(duì)這些模式進(jìn)行系統(tǒng)的研究,對(duì)搜索引擎的檢索效果進(jìn)行反饋,從而改進(jìn)搜索引擎,讓檢索結(jié)果更加智能化,使單個(gè)用戶感覺使用Web信息檢索更高效。

  總之,隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域就是Web數(shù)據(jù)挖掘,與Web信息檢索有著密切的關(guān)系,但是又比Web信息檢索有著更高的技術(shù)層次,可以使基于Web的信息檢索發(fā)展到一個(gè)更高的水平。

  參考文獻(xiàn):

  [1]韓家煒,孟小峰,王靜,等.WEB挖掘研究[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展,2001,38(4):405-414.

  [2]涂承勝,魯明羽,陸玉昌.Web內(nèi)容挖掘技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2003,20(11):5-9.

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