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介绍了文本数据挖掘和知识提取的基本理论,然后分析了网络信息的检索与挖掘的特征,特别是文本挖掘、Web数据挖掘和基于内容数据挖掘与之相关联的系列问题.在此基础上,分析了Web知识库的设计、建立、文本数据挖掘和知识发现所需的理论和技术,对Web知识库系统的架构和功能模块进行分析和设计,建立了基于文本数据挖掘的Web网络知识库的模型. 相似文献
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网络文本挖掘是从非结构化的文本中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术,要使检索到的信息在满足用户个性化需求方面,既具有高准确率又有高回收率,则是一件很困难的事情。为了解决以上问题,在介绍特征提取概念的基础上提出了一个基于遗传算法的Web文本特征抽取算法,该算法进一步提高了Web文本的处理效率。 相似文献
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Web数据挖掘技术在电子商务中的应用越来越广泛,已成为现代电子商务企业获取市场信息极为重要的工具。本文简要介绍了Web数据挖掘的定义等相关内容,并对Web数据挖掘技术在电子商务领域中的应用进行了阐述。 相似文献
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Web文本挖掘在辅助研究中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
应用Web文本挖掘对网络数据库中检索到的信息进行分析，能够得到对研究工作有辅助作用的知识。文中对数据收集、预处理和数据挖掘的方法进行了详细的介绍。实例证明利用Web文本挖掘能充分利用网络数据库中的信息，对辅助研究是有效的。 相似文献
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基于Web文本挖掘技术的企业竞争情报系统研究 总被引：9，自引：2，他引：9
分析了企业竞争情报系统的现状,介绍了Web挖掘基本概念并分析了Web文本挖掘的关键技术,然后结合Web文本挖掘技术设计企业竞争情报系统结构模型与方案。 相似文献
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Web挖掘一般可以分为3类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。WWW上信息资源的爆炸性增长,Web挖掘已经成为计算机科学的一个重要研究领域。使用模式挖掘是Web挖掘的一个分支,它利用Web服务器的日志中的大量数据及其他相关数据集进行分析挖掘,并从中获得有价值的有关网站访问使用情况的模式知识。对Web数据挖掘作了比较详细的介绍,并介绍了Web使用挖掘各阶段的主要工作以及相关技术。 相似文献
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随着个性化时代的到来,信息服务机构必须提供个性化服务,才有可能在激烈的竞争中取得胜利.Web数据挖掘技术是实现个性化信息服务的关键技术.在构建基于Web数据挖掘的个性化信息服务的实现模型后,还对建立在Web数据挖掘基础上的个性化信息服务系统运行的基本流程、Web挖掘的数据资源、Web挖掘的技术方法、信息系统的服务内容、系统运行的注意事项等进行了探讨. 相似文献
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分析了航天领域互联网信息获取需求,总结了基于特定主题Web挖掘技术的优势及现状,论证了将基于主题的Web挖掘技术应用于航天情报跟踪的可行性.初步设计了跟踪系统组成模块,提出了关键问题解决方案. 相似文献
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尽管目前我们拥有Google、百渡等通用搜索引擎,但对于特定领域,人们需要的不仅仅是信息所在地址的指向,还需要获取更小粒度的信息知识集成。本文尝试结合Web网页文档的特点及领域本体知识,以及信息提取、知识挖掘和XML等技术,给出了一种基于领域本体的Web信息集成方法,旨在提高用户利用Web信息的效率。 相似文献
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本文在分析、比较和综合国内外网络舆情信息分析处理技术的基础上,将Web挖掘技术引入舆情智能分析处理中,构建了基于Web挖掘的舆情信息智能分析模型,并通过系统实例介绍了Web挖掘在网络舆情智能分析中的具体应用。 相似文献
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随着信息技术和Web技术的发展,如何从海量的Web文本信息中找到自己所需信息已成为一个重要的研究领域。在众多信息获取方法中,聚类技术是一种被广泛应用的方法。总结了文本聚类算法的研究现状,比较了算法的主要差异和整体思想,并分析了各种方法的优劣,同时指出了文本聚类研究今后的发展趋势,即在粒子群聚类过程中融入其它传统聚类方法的思想,以提高聚类性能。 相似文献
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本文论述了Web知识挖掘技术的挖掘原理和步骤，信息过滤技术中的信息过滤模式、信息过滤规则和信息过滤的途径，就以上论述提出了基于信息过滤的Web知识挖掘的系统结构，解决了Web知识挖掘中准确度不高、冗余性大的缺陷。 相似文献
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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。 相似文献
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Web网络中存在海量文本,需要进行合理高效的文本抽取,实现Web文本数据挖掘。由于Web文本数据的高维特性,文本抽取过程中自动分类配对困难。提出一种基于RBF神经网络隐节点共振致密配对的Web数据文本抽取算法,进行Web数据文本特征采样与关联主特征挖掘,在每次移动中形成RBF隐节点共振致密配对,得到最优文本特征选择的路径,建立RBF神经网络分类器,实现基于蚁群算法的特征抽取算法改进。实验结果表明,该算法能有效实现对隐节点的共振致密配对,特征挖掘跟踪性能较好,保障了挖掘性能,系统所提取的特征分量与其他模糊分量差距较小,文本正确抽取召回率高于传统方法,在Web网络数据文本抽取中具有优越可靠的应用价值。 相似文献
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基于Web文本挖掘的企业竞争情报获取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文从Web数据挖掘方法入手，介绍了企业竞争情报的获取方法，包括基于Web内容挖掘的获取方法、基于Web结构挖掘的获取方法和基于Web使用记录挖掘的获取方法，进而研究了基于web文本挖掘的竞争情报获取步骤，最后剖析了基于Web文本挖掘的企业竞争情报中客户知识获取的案例。 相似文献
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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。 相似文献