基于Web的數(shù)據(jù)挖掘模型研究

蒲道北

【摘要】? ? 從海量、復雜的Web數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息一直以來都是互聯(lián)網(wǎng)研究的熱點，本文在基于Web數(shù)據(jù)挖掘的研究中，優(yōu)化出一種新的面向Web的數(shù)據(jù)挖掘模型，該模型利用Robot程序采集到的Web數(shù)據(jù)與特征信息進行匹配規(guī)范，然后在數(shù)據(jù)層中進行容差處理，調(diào)整差值數(shù)據(jù)，最終通過模式分析得到有用信息。實驗結(jié)果表明，利用提出的模型對Web數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果質(zhì)量上有了明顯的改善和提升。

【關(guān)鍵詞】? ? Web數(shù)據(jù)? ? 數(shù)據(jù)挖掘? ? 模型? ? 數(shù)據(jù)智能

引言：

Web有著分布廣泛的、全球性的信息，成為人們獲取信息的主要渠道。然而如何在Web上搜索找到適合它使用者興趣的信息呢？目前，人們主要通過3中主要方式查找：1.使用基于關(guān)鍵字或主路徑瀏覽的搜索引擎，如百度或Google，它們通過使用關(guān)鍵字索引或人工建立路徑來查找文檔;2.查詢深度Web資源。如amazon.com的書籍數(shù)據(jù)和realtor.com的固定資產(chǎn)數(shù)據(jù);3.隨機訪問，通過網(wǎng)頁鏈接一頁一頁瀏覽[1-2]。盡管基于關(guān)鍵字、IP地址和主題的搜索引擎支持Web信息搜索，但還存在著返回結(jié)果太多、查詢質(zhì)量低、查詢覆蓋面小、缺乏多維分析和數(shù)據(jù)挖掘支持等缺點。為了克服以上缺點，業(yè)界提出將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用在Web數(shù)據(jù)上，并形成一個新的研究方向，本文就現(xiàn)有的web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)上優(yōu)化出一種新的Web數(shù)據(jù)挖掘的模型，該模型充分利用了XML的優(yōu)點，采用Robot程序采集Web中的有用數(shù)據(jù)，并將得到的數(shù)據(jù)與特征信息進行匹配，匹配成功后在數(shù)據(jù)層中進行數(shù)據(jù)容差處理，調(diào)整差值數(shù)據(jù)，得到數(shù)據(jù)模式，通過模式分析最終得到有用數(shù)據(jù)。

一、Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

Web數(shù)據(jù)挖掘是指將數(shù)據(jù)挖掘方法運用到 Web信息挖掘上，針對web頁面的內(nèi)容、頁面之間的關(guān)系和結(jié)構(gòu)、使用者所需要訪問的信息、電子商務(wù)資料等各類Web數(shù)據(jù)，應用數(shù)據(jù)挖掘手段和方法去分析并發(fā)現(xiàn)其所蘊含的、不可預測的、具有潛在價值的模型等過程。

1.1 Web數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)

為了更好地獲得Web上的信息，通過Web進行商業(yè)決策，在Web上有效應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，必須完成以下任務(wù)和解決研究中的問題：

1.分析Web搜索引擎得到的數(shù)據(jù);

2.分析Web的鏈接結(jié)構(gòu);

3.Web文檔自動分類;

4.挖掘Web頁面語義結(jié)構(gòu)和內(nèi)容;

5.挖掘Web動態(tài)特征;

6.建立多層和多維Web信息庫。

1.2常用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.路徑分析技術(shù)：主要采用圖進行分析，將網(wǎng)站上的頁面定義成節(jié)點，頁面之間的超鏈接定義成圖中的邊，從圖中確定最頻繁的路徑訪問模式或最大參引訪問序列[1]。

2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)：挖掘出用戶在一個訪問期間從服務(wù)器上訪問的頁面/文件之間的聯(lián)系，這些頁面之間可能并不存在直接的參引關(guān)系。

3.序列模式挖掘技術(shù)：要挖掘出頁面上交易集之間的有時間序列的模式[2]。例如，有70%的用戶訪問了頁面A 之后在一定的時間內(nèi)又訪問了頁面B，也就是70%以上的用戶對頁面A和頁面B都敢興趣。

4.聚類分類技術(shù)：按照某個特定標準把一個數(shù)據(jù)集分割成不同的類或簇，使得同一個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象的相似性，從而以挖掘出某些共同的特性。

二、Web數(shù)據(jù)智能挖掘模型和實現(xiàn)分析

為了更好的對Web信息進行挖掘和運用，本文對現(xiàn)有Web數(shù)據(jù)挖掘模型進行了優(yōu)化，優(yōu)化后的模型可以向用戶提供個性化的深層次服務(wù)，不僅能提供原始的Web資料，還可以根據(jù)用戶的需求對內(nèi)容和結(jié)構(gòu)進行充分的挖掘，包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)分析層等。

2.1 數(shù)據(jù)采集層

整個過程主要分六個步驟[4-6]來完成：

1.用戶接口：根據(jù)用戶提供的目標信息，將信息與系統(tǒng)相連。

2. 提取特征信息：根據(jù)目標信息中的信息，提取相應的特征向量，并根據(jù)特征向量計算出對應的權(quán)值;

3.Web信息獲取：即先用搜索引擎選擇待采集Web站點，再利用Robot程序采集靜態(tài)Web頁面文檔，利用XML結(jié)構(gòu)信息作為搜索條件，通過對其標記的匹配率進行文檔過濾。

4.信息特征匹配：即提取“文檔暫存庫”中的信息特征向量，將符合閥值條件的信息送入下一步。

5.數(shù)據(jù)規(guī)范：采用XML結(jié)構(gòu)存儲規(guī)范。例如中國電信業(yè)務(wù)可采用“電信業(yè)務(wù)cnXML”作為規(guī)范。

6.文檔知識庫：按照數(shù)據(jù)規(guī)范將規(guī)范好的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中，建立一個電子數(shù)據(jù)交換規(guī)范庫，并階段性地更新數(shù)據(jù)庫中的信息。

2.2 數(shù)據(jù)層

采用XML形式存儲數(shù)據(jù)，并檢查、糾正數(shù)據(jù)中可能存在的錯誤信息，再采用矢量空間模型法（VSM）進行元數(shù)據(jù)處理，最后，將提取的元數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)分析層[7]。

2.3 數(shù)據(jù)分析層

在數(shù)據(jù)分析層中，首先是把查詢結(jié)果按照優(yōu)先級進行排序，再進行模式提取，得到有用的模式。在此分析的方法很多，有回歸分析、遺傳算法、聚類分析等數(shù)十種，在實際分析時，應針對其目標采用適當?shù)姆治龇椒āＷ詈筮€需要將結(jié)果通過友好的界面提供給用戶。

三、仿真實例及其分析

根據(jù)模型的思路開發(fā)出一個仿真系統(tǒng)，并在該系統(tǒng)上主要進行了計算機編程軟件的搜索實驗。并將得到數(shù)據(jù)進行分析和處理，最終得到預期的結(jié)果。

實驗如下：

第一步：在仿真系統(tǒng)上查詢java核心編程、Windows核心編程兩個主題得到如下數(shù)據(jù)：

第二步：選擇前100項搜索結(jié)果進行篩選，得到有用如下數(shù)據(jù)的比例：

第三步：將得到的數(shù)據(jù)建立文檔知識庫，采用聚類算法對采集到的數(shù)據(jù)進行有效的分析。

通過仿真實驗的結(jié)果可以看出，該模型能夠成功地在網(wǎng)上進行資源查找，并建立文檔知識庫，通過數(shù)據(jù)挖掘算法對文檔知識庫中的內(nèi)容進行有效地挖掘，得到有利于數(shù)據(jù)決策地信息。達到了預期的效果。

四、結(jié)束語

由于Web信息大多數(shù)是異質(zhì)、異構(gòu)的半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化信息[8]，因而Web數(shù)據(jù)挖掘一直以來都是業(yè)界研究的熱點，本文在基于Web數(shù)據(jù)挖掘的研究中，優(yōu)化出一種新的面向Web的數(shù)據(jù)挖掘模型，可以提高對Web數(shù)據(jù)的采集和分析性能，可為業(yè)界Web數(shù)據(jù)挖掘提供參考。

參? 考? 文? 獻

[1]方傳霞， 閆仁武. 基于Web挖掘的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究[J]. 電子設(shè)計工程， 2015， 000（011）：30-32，35.

[2]王玉珍. 基于電子商務(wù)的Web挖掘技術(shù)研究[J]. 北京電子科技學院學報（4）：22-25.

[3]王劍鋒， 喬冬， 麻麗娜，等. 基于潛在語義分析的網(wǎng)頁文本分類研究[J]. 應用能源技術(shù)， 2009， 000（011）：41-44.

[4]王劍霞， 邢晶晶. 基于WEB數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情分析研究[J]. 數(shù)字化用戶， 2014， 000（005）：126-127，129.

[5]張麗霞. 基于Web的數(shù)據(jù)挖掘模型[J]. 菏澤學院學報， 2007， 29（2）：44-46.

[6]魏和平. Web內(nèi)容大數(shù)據(jù)挖掘的特征匹配法探究[J]. 信息技術(shù)與信息化， 2020， No.242（05）：70-71.

[7]王琦超， 李廣輝. 云計算在Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的應用[J]. 九江學院學報：自然科學版， 2020（1）：74-76.

[8]劉愛琴， 趙慧敏， 尚珊. Web環(huán)境下語義挖掘模型的構(gòu)建[J]. 圖書館理論與實踐， 2018， 228（10）：61-65.