Web數(shù)據(jù)挖掘技術在信息管理中的應用

苗 雷

(五大連池風景區(qū)勞動爭議仲裁院，黑龍江 五大連池 164155)

信息時代，數(shù)據(jù)成為一種寶貴資源，面對爆炸式信息增長，如何從龐大的數(shù)據(jù)流中找到有價值的數(shù)據(jù)，成為信息管理工作必須要考慮的問題。Web數(shù)據(jù)挖掘技術可以快速、精準搜集目標數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挑選、分析、利用提供技術支持。近年來，信息技術滲透到各個行業(yè)，Web數(shù)據(jù)挖掘技術也被廣泛應用于不同領域。熟練掌握該技術操作方法和應用技巧對提升信息化管理水平、挖掘數(shù)據(jù)潛在價值有積極幫助。

1 Web數(shù)據(jù)挖掘技術

1.1 Web數(shù)據(jù)庫技術

Web數(shù)據(jù)庫不僅提供了基礎數(shù)據(jù)存儲與分類功能，還支持交互式信息查詢。從數(shù)據(jù)使用者角度來看，利用Web數(shù)據(jù)庫可以更加精準獲取想要的數(shù)據(jù)信息，使數(shù)據(jù)利用價值得到進一步挖掘。從組成結構上來看，Web數(shù)據(jù)庫可以分為四個模塊，分別是支持數(shù)據(jù)存儲的服務器、支持數(shù)據(jù)調(diào)用的中間件、支持指令編輯與下達的Web服務器及用于數(shù)據(jù)展示的瀏覽器。使用Web數(shù)據(jù)庫技術時，用戶打開瀏覽器在人機操作界面上編輯指令(如檢索關鍵詞)，系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫中進行快速匹配，將所有符合的數(shù)據(jù)按照相關性依次展示。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術

根據(jù)用戶需求挖掘相應的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)資源化利用的基本步驟，也是決定數(shù)據(jù)利用價值高低的關鍵因素。云技術逐漸成熟，其提高了數(shù)據(jù)挖掘效率，AI技術的成熟則提高了數(shù)據(jù)挖掘精度。多種先進技術融合運用使得數(shù)據(jù)挖掘技術可以在極短時間里從海量數(shù)據(jù)中檢索到目標數(shù)據(jù)，為下一步整合、統(tǒng)計、分析、利用奠定了扎實基礎。數(shù)據(jù)挖掘流程包括用戶自定義數(shù)據(jù)檢索范圍或設定關鍵詞，讓系統(tǒng)明確檢索目標；新建數(shù)據(jù)庫，用于存放檢索、挖掘數(shù)據(jù)；執(zhí)行程序，獲取數(shù)據(jù)，并將挖掘到的數(shù)據(jù)按照特定標簽進行分類；建立數(shù)學模型，進行數(shù)據(jù)分析。

2 基于Web數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘方法

隨著Web數(shù)據(jù)挖掘技術成熟及其在各行各業(yè)實踐應用，其已形成比較完善的技術體系，其中較為常用的有神經(jīng)網(wǎng)絡法、決策樹法、遺傳算法、粗糙集法、關聯(lián)規(guī)則法等。以下為幾種主要的數(shù)據(jù)挖掘方法。

2.1 粗糙集方法

Web數(shù)據(jù)挖掘中，如果對檢索結果精確性要求不嚴格，又想在盡可能短的時間內(nèi)完成檢索任務、獲取目標數(shù)據(jù)，可以使用粗糙集法。除了用于數(shù)據(jù)挖掘外，其在分析數(shù)據(jù)相關性等方面也有重要應用價值。基于粗糙集的Web數(shù)據(jù)挖掘技術優(yōu)勢是算法簡單，檢索效率較高，通常不需要建立專門的檢索模型，簡化了操作流程，降低了技術難度。但是也存在明顯缺陷，如挖掘到的數(shù)據(jù)可能存在明顯的離散性，在后期進行數(shù)據(jù)分析時需要先進行處理，保證數(shù)據(jù)連續(xù)性，才能體現(xiàn)出數(shù)據(jù)利用價值。

2.2 模糊集方法

模糊集算法是一種用模糊集合理論對實際問題模糊性識別、判定及決策的方法。一些數(shù)據(jù)系統(tǒng)相對復雜，模糊性較強，很多模糊集合理論都具有一種模糊屬性，這種模糊性可能導致結果失誤，因此數(shù)據(jù)挖掘技術實踐中，應在模糊理論及概率統(tǒng)計基礎上進行不確定性轉換?；谀：腤eb數(shù)據(jù)挖掘應用優(yōu)勢是可以根據(jù)用戶需要和數(shù)據(jù)特點靈活調(diào)控模糊性，獲得想要的數(shù)據(jù)，增強了數(shù)據(jù)本身可用性。該算法也存在缺陷，如需要提供較多參數(shù)，需要建立特定數(shù)學模型，編碼難度較大等。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡法

數(shù)據(jù)挖掘與利用中，單一的數(shù)據(jù)可用價值不高，這就需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術將數(shù)據(jù)收集起來，根據(jù)實際需求對特定數(shù)據(jù)進行分類、聚合，在資源整合基礎上，橫向或縱向尋找數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，挖掘數(shù)據(jù)潛在價值?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡算法的Web數(shù)據(jù)挖掘，其應用優(yōu)勢在于擁有非線性學習能力，借助非線性預測模型更加智能化地對數(shù)據(jù)進行識別和篩選，保證所得數(shù)據(jù)的精準性，它抗干擾能力強，對防止數(shù)據(jù)信息失真也有一定作用。

3 Web數(shù)據(jù)挖掘技術在信息管理中的應用

數(shù)據(jù)挖掘技術已在諸多領域得到推廣，特別是在信息管理中應用效果較好，無論是在檢索目標信息、整合數(shù)據(jù)資源方面，還是在提高數(shù)據(jù)利用率、增強管理實效性方面均發(fā)揮了較為理想的應用價值。

3.1 在搜索引擎中的應用

搜索引擎需要在用戶提交檢索指令后，在盡可能短的時間內(nèi)為用戶提供符合檢索要求的數(shù)據(jù)信息。使用Web數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)挖掘技術在網(wǎng)頁建立的同時可以實現(xiàn)對相關信息內(nèi)容的深度挖掘，通過提問方式對用戶歷史瀏覽記錄進行分析及處理，分析過程中可以對用戶提出的需求進行系統(tǒng)性回答。Web數(shù)據(jù)挖掘技術處理過程中可以對關鍵詞進行強化處理，不斷提高用戶信息檢索效率和引擎搜索準確度。隨著Web數(shù)據(jù)挖掘技術不斷進步，將不斷激發(fā)搜索引擎項目發(fā)展，為整個技術優(yōu)化奠定良好基礎。

3.2 在個性化服務中的應用

為用戶提供個性化、精準性服務是提高數(shù)據(jù)信息利用率的一種有效手段?；赪eb數(shù)據(jù)挖掘技術可以根據(jù)用戶以往操作指令、數(shù)據(jù)檢索偏好等基本信息，在數(shù)據(jù)智能分析基礎上準確把握用戶需求，向用戶提供更加個性化的服務。如建立Web動態(tài)網(wǎng)頁，將數(shù)據(jù)挖掘結果在網(wǎng)頁上直觀呈現(xiàn)出來，滿足用戶個性化需求。多數(shù)情況下，用戶即使輸入關鍵詞進行檢索，最終挖掘到的匹配數(shù)據(jù)仍有幾十甚至幾百條?；赪eb數(shù)據(jù)挖掘技術的個性化服務可以根據(jù)用戶操作偏好，優(yōu)先展示符合用戶需求的檢索結果，為用戶進行信息管理提供更多便利。

3.3 在電子商務中的應用

在電子商務領域，數(shù)據(jù)不僅具有價值屬性，還通常與用戶個人隱私和企業(yè)商業(yè)機密相關，基于Web數(shù)據(jù)挖掘技術在提高數(shù)據(jù)利用價值、了解客戶真實需求、保障數(shù)據(jù)信息隱私安全等方面發(fā)揮了不可替代的作用。如電商平臺借助數(shù)據(jù)挖掘技術掌握每一名平臺用戶瀏覽信息、檢索記錄、購買訂單等，了解用戶需求，并在Web數(shù)據(jù)庫中給每個用戶建立獨立賬戶，當用戶登錄電商平臺后，系統(tǒng)可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果為每個用戶提供個性化頁面展示，以提高銷售量和成交率。

4 結語

大數(shù)據(jù)時代，信息管理工作要求已不僅僅局限于保證數(shù)據(jù)完整與安全，而是在此基礎上對數(shù)據(jù)進行整合與利用，充分挖掘數(shù)據(jù)本身價值，基于這一信息管理需求，Web數(shù)據(jù)挖掘技術得到了推廣應用。該技術能夠結合遺傳算法、模糊算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法等，在數(shù)據(jù)挖掘中顯著提高檢索效率和結果精度，為信息管理提供更多便利。