zencart采集数据web发布locoy.php文件
// 以上是设置部分，注意，Zencart不同的多图插件，会导致数据格式不一样，本接口默认使用最多的Image Handler模块的数据格式，如果使用其它插件的客户，请联系我修改
@set_time_limit(1000); @ini_set('memory_limit', '100M'); require('includes/application_top.php');
if (empty($_POST)) { foreach (locoy_zen_get_category_tree() as $key => $value) { // 刷新分类列表 echo "
if (!empty($_POST['category']) && $auto_cate == true) { // 自动建立分类 $parent_id = 0; $cats = array_filter(explode('|||', $_POST['category'])); foreach ($cats as $key => $value) { $parent_id = locoy_zen_create_category($value, $parent_id, $language_id); } $_POST['category_id'] = $parent_id; }
if (empty($_POST['title']) or empty($_POST['price'])) { // 判断必填字段 exit('some is empty!!!'); } $manufacturers_id = !empty($_POST['manufacturers_name']) ? locoy_zen_create_manufacturer($_POST['manufacturers_name'], $language_id) : null; // 自动厂商$products = $db -> Execute("insert into " . TABLE_PRODUCTS . " (`specials_new_products_price`,`products_name`,`products_description`,`products_type`, `products_quantity`, `products_model`, `products_image`, `products_price`, `products_virtual`, `products_date_added`, `products_last_modified`, `products_date_available`, `products_weight`, `products_status`, `products_tax_class_id`, `manufacturers_id`, `products_ordered`, `products_quantity_order_min`, `products_quantity_order_units`, `products_priced_by_attribute`, `product_is_free`, `product_is_call`, `products_quantity_mixed`, `product_is_always_free_shipping`, `products_qty_box_status`, `products_quantity_order_max`, `products_sort_order`, `products_discount_type`, `products_discount_type_from`, `products_price_sorter`, `master_categories_id`, `products_mixed_discount_quantity`, `metatags_title_status`, `metatags_products_name_status`, `metatags_model_status`, `metatags_price_status`, `metatags_title_tagline_status`,`products_size`) VALUES('" . $_POST['sprice'] . "','".addslashes($_POST ['title'])."','" . addslashes($_POST['contents']) . "',1, '99999', '" . $_POST['model'] . "', '', '" . $_POST['price'] . "', 0, now (), 'now()', NULL, '" . $_POST['weight'] . "', 1, 0, '".$manufacturers_id."', 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, '" . $_POST ['price'] . "', '" . (int)$_POST['category_id'] . "', 1, 1, 0, 0, 0, 0,'".$_POST['options']."')"); $products_id = $db->Insert_ID(); // 发布商品!$products_id && exit('insert error'); echo "[PID] $products_id";
$db -> Execute("insert into " . TABLE_PRODUCTS_TO_CATEGORIES . " (products_id, categories_id) values ('" . (int)$products_id . "', '" . $_POST['category_id'] . "')");
if (!empty($_POST['images'])) { // 自动远程图片 $array_imgs = explode('|||', $_POST['images']); $file_imgs = remote(array_unique(array_filter($array_imgs)), $products_id, $_POST['category_id'] . "/", DIR_WS_IMAGES . "/" . $_POST ['category_id'] . "/"); foreach ($file_imgs as $key => $value) { if ($key == 0) { $products = $db -> Execute("update " . TABLE_PRODUCTS . " set products_image = '" . $value . "' where products_id = " . $products_id); } } }
function locoy_zen_create_manufacturer($name = '', $language_id = '1') { global $db; $manufacturer = $db -> Execute("select c.manufacturers_id from " . TABLE_MANUFACTURERS . " c, " . TABLE_MANUFACTURERS_INFO . " cd where c.manufacturers_id = cd.manufacturers_id and https://www.wendangku.net/doc/7513401309.html,nguages_id = '" . (int)$language_id . "' and c.manufacturers_name = '" . addslashes($_POST['manufacturers_name']) . "' Limit 0,1"); if ($manufacturer -> fields['manufacturers_id']) { return $manufacturer -> fields['manufacturers_id']; } else { $db -> Execute("insert into " . TABLE_MANUFACTURERS . " (manufacturers_name, date_added) values ('" . addslashes($_POST ['manufacturers_name']) . "', now())"); $manufacturers_id = $db->Insert_ID(); $db -> Execute("insert into " . TABLE_MANUFACTURERS_INFO . " (manufacturers_id, languages_id) values ('" . $manufacturers_id . "', '" . $language_id . "')"); return $manufacturers_id; } }
数据采集系统简介研究意义和应用.doc
一前言 1.1 数据采集系统简介 数据采集，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据采集系统是结合基于计算机（或微处理器）的测量软硬件产品来实现灵活的、用户自定义的测量系统。该数据采集系统是一种基于TLC549模数转换芯片和单片机的设备，可以把ADC采集的电压信号转换为数字信号，经过微处理器的简单处理而交予数码管实现电压显示功能，并且通过与PC的连接可以实现计算机更加直观化显示。 1.2 数据采集系统的研究意义和应用 在计算机广泛应用的今天，数据采集的在多个领域有着十分重要的应用。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。利用串行或红外通信方式，实现对移动数据采集器的应用软件升级，通过制订上位机(PC)与移动数据采集器的通信协议,实现两者之间阻塞式通信交互过程。在工业、工程、生产车间等部门，尤其是在对信息实时性能要求较高或者恶劣的数据采集环境中更突出其应用的必要性。例如：在工业生产和科学技术研究的各行业中，常常利用PC或工控机对各种数据进行采集。这其中有很多地方需要对各种数据进行采集，如液位、温度、压力、频率等。现在常用的采集方式是通过数据采集板卡，常用的有A/D 卡以及422、485等总线板卡。卫星数据采集系统是利用航天遥测、遥控、遥监等技术，对航天器远地点进行各种监测，并根据需求进行自动采集，经过卫星传输到数据中心处理后，送给用户使用的应用系统。 1.3 系统的主要研究内容和目的 本课题研究内容主要包括：TLC549的工作时序控制，常用的单片机编辑Ｃ语言，VB 串口通信COMM控件、VB画图控件的运用等。 本课题研究目的主要是设计一个把TLC549（ADC）采集的模拟电压转换成八位二进制数字数据，并把该数据传给单片机，在单片机的控制下在实验板的数码管上实时显示电压值并且与计算机上运行的软件示波器连接，实现电压数据的发送和接收功能。
信息采集系统解决方案
信息采集系统解决方案
信息采集系统解决方案 1系统概述 信息采集是信息服务的基础，为信息处理和发布工作提供数据来源支持。信息数据来源的丰富性、准确性、实时性、覆盖度等指标是信息服务的关键一环，对信息服务质量的影响至关重要。针对交通流信息数据，包括流量、速度、密度等，目前主要是基于微波、视频、地磁等固定车辆检测器以及浮动车等移动式车辆检测器进行采集，各种采集方式都存在响应的利弊。针对车驾管以及出入境数据，包括车辆信息、驾驶人信息、出入境办证进度信息等，主要是通过和公安相关的数据库进行对接，此类信息将在信息分析处理系统进行详细介绍。 针对目前交通信息来源的多样性以及今后服务质量水平发展对信息来源种类扩展要求，需要建设一套统一的，具备良好兼容性和前瞻性的交通信息统一接入接口。一方面，本期项目的各种交通信息来源可以使用该接口进行数据接入，另一方面，当新的或第三方的交通信息来源需要加入到本系统中来时，可以使用该接口进行数据接入，不需要再次投入资源进行额外开发。 统一接入接口建成后，根据各种数据来源系统的网络环境、系统技术特性和交通流信息数据特点，开发相应的交通信息数据对接程序，逐一完成微波采集系统、浮动车分析系统、人工采集等来源的交通信息数据采集接入。 2系统架构及功能介绍 2.1统一接入接口 统一接入接口的建设的关键任务包括接口技术规范制定、路网路段编码规则约定及交通信息数据结构约定等多个方面。
2.1.1接口技术规范 一方面由于本系统接入的交通信息数据来源多样，开发语言和系统运行的环境均存在差异，不具备统一的技术特性；另一方面，考虑到以后可能需要接入更多新的或第三方的信息系统作为数据来源，应当选择较成熟和通用的接口实现技术作为本项目的交通流信息采集统一接入接口实现技术。 根据目前信息系统建设的行业现状，选择Web Service和TCP/UDP Socket 作为数据传输接口的实现技术是较优的选择。Web Service和TCP/UDP Socket 具有实时性强、通用性强、应用广泛、技术支持资源丰富等优势，可以实现跨硬件平台、跨操作系统、跨开发语言的数据传输和信息交换。 项目实施时需要根据现有的信息采集系统的技术特点来具体分析，以选定采用Web Service或TCP/UDP Socket作为接口实现技术，必要时可以两种方式并举，提供高兼容度的接口形式。 为了保护接入接口及其数据传输的安全性，避免恶意攻击访问，避免恶意数据窃取，可以使用身份认证、加密传输等技术来加以保证。 统一数据采集接口的工作流程可以如下进行：
电子商务论文——浅谈基于Web的数据库技术
浅谈基于Web的数据库技术 摘要：数据库技术经历了层次数据库、网状数据库到关系数据库、面向对象数据库的发展，也经历了几代的发展模式，现在普遍应用的是B/S模式，本文对这种模式，以及XML和传统数据库的比较进行了比较浅显的分析。 关键词：Web；数据库；B/S；XML 引言 随着Internet技术的快速发展，Web数据库现已成为解决数据存储和数据处理的主流和核心技术。与传统数据库相比，现今的数据库面临着四个方面的变化，即数据容量的变化：数据量的急剧增长使数据库技术面临一个海量数据的管理问题；数据内容的变化：数据的内容呈现一个多方位的体现形式，要处理的数据的表现形式越来越丰富，也越来越复杂；系统本身的变化：系统体系结构的变化对数据库系统本身的系统结构和数据处理能力也提出了更新的要求；数据应用的变化：数据应用呈现出多样化的空间，如电子图书馆、电子政务，电子商务、网络教育等给数据库技术提出了新的问题纵观整个数据库信息系统平台的发展过程，先后共产生了以下四种模式：主机终端模式、文件服务器模式、客户机／服务器模式(client／server即c／s模式)，浏览器／服务器模式(Browser／Server即B／S模式)。其中，B／S模式是将Web技术与数据库管理系统(DBMS)有机融合在一起，充分发挥DBMS高效的数据 存储和管理能力和Web的易维护性，利用了大量已有的数据库信息资源，使用户可以在IE浏览器上就能够方便地查询和浏览数据库中的内容。所以，采用基于Web的数据库技术，开发动态的Web数据库应用已成为当今Web技术研究的热点和主流，许多基于大型数据库的信息系统正在采用这种全新的技术模式。 一、B/S模式的结构和工作原理 1、B/S模式的体系结构 基于Web的系统实际上是由两层C/S结构演变而来，其结构由浏览器、Web服务器+中间件和数据库服务器三个逻辑单元等共同组成。将Web的强大信息服务能力与数据库系统的数据管理能力有机地结合在一起，充分发挥各自的优点，避免各自固有的缺陷，从而起到事半功倍的效果。在该模式的系统中，所有数据都由现有的数据库技术存储与操作，客户机使用IE浏览器向服务器提出请求并即时返回查询结果。在Web与数据库集成系统中，最核心的部件就是Web数据库网关。Web数据库网关通过访问DBMS系统，来完成用Web 技术表达的用户请求。 2、B/S模式的工作原理 在B/S模式中，客户端首先运行浏览器软件(如IE等)。浏览器以超文本形式向Web服务器提出访问数据库的请求，Web服务器在接受到客户端请求后，通过数据库网关，将这个请求转化为SQL语法，并交给数据库服务器，数据库服务器得到请求后，验证其合法性，并进行数据处理，处理完毕之后，将结果返回给Web服务器，Web服务器再一次将得到的所有结果进行转化，并变成HTML文档形式，转发给客户端浏览器以Web页面形式显示出来，从而客户端得到所需的结果。当然，浏览器也会将更新、修改、删除、增加数据记录的请求申请到Web服务器，Web服务器通过数据库网关与数据库建立关联从而完成这些工作。 二、中间件连接W eb服务器和数据库服务器的几种方法 1、通用网关接口(CGI)
Web数据挖掘研究_李国慧
数据库与信息管理 本栏目责任编辑：闻翔军 Ｗｅｂ数据挖掘研究 李国慧 （潍坊学院数学与信息科学学院，山东潍坊２６１０６１） 摘要：基于Ｗｅｂ的数据挖掘是一个结合数据挖掘和ＷＷＷ的热门研究主题，它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。本文 阐述了Ｗｅｂ数据挖掘的定义、分类和过程，并对Ｗｅｂ数据挖掘的应用与发展前景进行了探讨。 关键词：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ；数据挖掘；Ｗｅｂ数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３０２文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）０４－１０５９２－０３ ＴｈｅＲｅａｓｅａｒｃｈｏｆＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＬＩＧｕｏ－ｈｕｉ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，ＷｅｉｆａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｅｉｆａｎｇ２６１０６１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＤａｔａＭｉｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＷｅｂｉｓａｐｏｐｕｌａｒｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｔｈａｔｊｏｉｎｓｔｈｅｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄＷＷＷｔｏｇｅｔｈｅｒ．Ｉｔｉｓｔｈｅｉｎｅｖｉｔａｂｌｅ ｏｕｔｃｏｍｅｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｒｎｓｃｉｅｎｃｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｐｅｒｍｅａｔｅｓｍｕｔｕａｌｌｙｗｉｔｈｆｕｓｉｏｎ．Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｈａｖｅｓｅｔｆｏｒｔｈｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ，ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｃｅｓｓ ｔｈａｔｔｈｅＷｅｂｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ａｎｄｈａｖｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅＷｅｂｄａｔａｍｉｎｉｎｇｗｉｔｈｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇａ ｐｒｏｓｐｅｃｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ；ＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 伴随着网络和通信技术的飞速发展，作为全球最大的信息服务平台的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ正在以前所未有的速度渗入到人类的生产和生 活的各个方面。Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的普及同时推动了ＷＷＷ（ＷｏｒｌｄＷｉｄｅＷｅｂ万维网）的迅猛发展，据统计每２个小时就有一个新的ＷＷＷ服 务器产生，ＷＷＷ作为信息发布和交流的全球性媒体，它的内容涵盖了包括科研、教育、商业、金融、军事等各个领域。Ｗｅｂ已发展成 为一个跨国界的巨大信息空间，Ｗｅｂ页面的数量以惊人的速度增长，正是由于Ｗｅｂ上包含巨大的信息量使得越来越多的用户感觉 到在ＷＷＷ上寻找自己想要的信息犹如“大海捞针”一样困难。据说，９９％的Ｗｅｂ信息相对９９％的用户来说都是无用的。用户关心的 其实只是Ｗｅｂ信息中极少的一部分，而且大量的无关信息会干扰甚至淹没用户感兴趣的内容。所以如何快速、准确且高效地从浩瀚 的Ｗｅｂ信息资源中搜寻和发现用户感兴趣的信息和知识己经成为一个迫切需要解决的问题。而将传统的数据挖掘技术与Ｗｅｂ有 机地结合在一起，进行Ｗｅｂ挖掘是解决这些问题的一个有效的途径。Ｗｅｂ数据挖掘是对已有Ｗｅｂ资源的有效利用，其主要目标是 从分散在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上的半结构化的ＨＴＭＬ页面中挖掘用户所需信息，形成结构化数据，且结构化的结果数据可用于数据库挖掘、文 本生成等后续Ｗｅｂ信息处理。 ２Ｗｅｂ数据挖掘概念 在国内对于Ｗｅｂ挖掘众说纷纭，有学者将网络环境下的数据挖掘归入网络信息检索与网络信息内容的开发，也有的在信息服 务的角度上提出“信息挖掘”，指出其有别于传统的信息检索，能够在异构数据组成的信息库中，从概念及相关因素的延伸比较上找 出用户需要的深层次的信息，并提出信息挖掘将改革传统的信息服务方式而形成一个全新的适合网络时代要求的信息服务组合。Ｗｅｂ数据挖掘（ＷｅｂＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）简称Ｗｅｂ挖掘，是数据挖掘技术在Ｗｅｂ环境下的应用，它将数据挖掘技术应用在Ｗｅｂ上，从大量 的Ｗｅｂ文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现蕴涵的、未知、有潜在应用价值的、非平凡的模式（Ｐａｔｔｅｒｎ）的过程。它所处理 的对象包括：静态网页、Ｗｅｂ数据库、Ｗｅｂ结构、用户使用记录等信息［１］。通过对这些信息的挖掘，可以得到仅通过文字检索所不能得 到的信息。 基于Ｗｅｂ的数据挖掘和传统的基于数据仓库的数据挖掘有着不同的含义。根据Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ和Ｇ．Ｐ．Ｓｈａｐｉｒｏ等人的定义，一般的 数据挖掘指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识，而这些知识是隐含的，事先未知的、潜在的有用信息，它侧重在于从己 有的信息中提取规律性的知识［２］。而Ｗｅｂ挖掘的研究对象是以半结构化和无结构文档为中心的Ｗｅｂ，这些数据没有统一的模式，数 收稿日期：２００８－０１－１２ 作者简介：李国慧，潍坊学院数学与信息科学学院教师，硕士研究生，研究方向：计算机技术。
资源数据采集技术方案
资源数据采集技术方案 公司名称 2011年7月 二O一一年七月
目录 第1 部分概述 (3) 1.1 项目概况 (3) 1.2 系统建设目标 (3) 1.3 建设的原则 (4) 1.3.1 建设原则 (4) 1.4 参考资料和标准 (5) 第2 部分系统总体框架与技术路线 (5) 2.1 系统应用架构 (6) 2.2 系统层次架构 (6) 2.3 关键技术与路线 (7) 第3 部分系统设计规范 (9) 第4 部分系统详细设计 (9)
第1 部分概述 1.1 项目概况 Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。 现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。 因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。直接将信息按照用户的要求呈现给用户。可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。 1.2 系统建设目标 在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。 如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。
激光雷达高速数据采集系统解决方案
激光雷达高速数据采集系统解决方案 0、引言 1、 当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息，如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率，由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法，可测量目标形状的对称性。雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。 1、雷达原理 目标标记： 目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定: 1、目标的斜距R； 2、方位角α；仰角β。 如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D，方位角α，高度H。 图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置
系统原理： 由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。 图1.2 雷达系统原理图 测量方法 1）.目标斜距的测量 雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。 我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为 R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或 2 r ct R
web数据挖掘考试重点
填空或简答： 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： a) 基于距离的分类方法 b) 决策树分类方法 c) 贝叶斯分类方法 d) 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： a) 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b) 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10. 数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的。 主要的相关技术： 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用 11. 衡量关联规则挖掘结果的有效性： 应该从多种综合角度来考虑： a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12. 约束的常见类型有： 单调性约束； 反单调性约束； 可转变的约束； 简洁性约束. 13. 根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为： 同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规 14. 按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法：基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。 层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法：基于数据对象的相连密度评价。 网格法：将数据空间划分成为有限个单元（Cell）的网格结构，基于网格结构进行聚类。 模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15. 类间距离的度量主要有： 最短距离法：定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法：定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法：定义两类的两个中心间的距离为类间距离。
WEB数据采集系统
WEB数据采集系统 一.概述 面对互联网海量的信息，政府机关、企事业单位和研究机构都迫切希望获取与自身工作相关的有价值信息，如何方便快捷地获取这些信息就变得至关重要了。如果采用原始的手工收集方式，费时费力且毫无效率，面对越来越多的信息资源，劳动强度和难度可想而知。因此，现代的政府和企业都迫切需要一种能够提供高质量和高效运作的信息采集解决方案。 本系统针对不同行业用户的应用需求，以抓取互联网为目的，实现在用户自定义规则下，从互联网中抓取指定信息。抓取的信息可存入数据库或直接入库发送至指定栏目，实现网站信息及时更新和数据量提升，从而使得搜索引擎收录量提升，扩大企业信息宣传推广力度。 二.典型应用 1. 政府机关 ●实时跟踪、采集与业务工作相关的信息来源。 ●全面满足内部工作人员对互联网信息的全局观测需求。 ●及时解决政务外网、政务内网的信息源问题，实现动态发布。 ●快速解决政府主网站对各地级子网站的信息获取需求。 ●全面整合信息，实现政府内部跨地区、跨部门的信息资源共享与有效 沟通。 ●节约信息采集的人力、物力、时间，提高办公效率。
2. 企业 ●实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。 ●及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。 ●为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。 ●大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存 储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。 ●提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管 ，是提高企业核心竞争力的神经中枢。 理为核心的“竞争情报数据仓库” 3. 新闻媒体 ●快速准确地自动采集数信息。 ●支持每天对数万条新闻进行有效抓取。 ●支持对所需内容的智能提取、审核。 ●实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。三. 系统构架 工作过程描述 采集的目的就是把对方网站上网页中的某块文字或者图片等资源下载到自己的站网上，这个过程需要做如下配置工作：下载网页配置，解析网页配置，修正结果配置，数据输出配置。如果数据符合自己要求，修正结果这步可省略。配置完毕后，把配置形成任务(任务以XML格式描述)，采集系统
实时数据采集系统方案
实时数据采集系统项目解决方案
目录 1、背景 (2) 1. 1、引言 (2) 1．2、项目目标 (2) 2、应用系统体系结构 (3) 2.1、实时数据采集系统的原理构架 (3) 3、实时数据采集系统的主要功能….. .............................................................. .3 4、实时数据采集系统主要技术特征 (4) 4.1、数据传输方面 (5) 4.2、数据存储方面 (5) 4.3、历史数据 (5) 4.4、图形仿真技术 (5) 5、实时数据采集系统性能特征 (5) 5.1、数据具有实时性 (6) 5.2、数据具有稳定性 (6) 5.3、数据具有准确性 (6) 5.4、数据具有开放性 (6) 6、DCS及实时数据采集机连接说明 (6) 7、系统运行环境说明 (7) 7.1系统网络环境说明 (8) 7.2硬件环境说明 (8)
1、背景 1. 1、引言 随着国家大力推进走新型工业化道路，以信息化带动工业化，以工业化促进信息化。电力企业面临着日趋激烈的竞争。降低成本，提高生产效率，快速响应市场，是电力企业不断追求的目标。要实现上述目标，必须把企业经营生产中的各个环节，包括市场分析、经营决策、计划调度、过程监控、销售服务、资源管理等全部生产经营活动综合为一个有机的整体，实现综合信息集成，使企业在经营过程中保持柔性，因此，建立全厂统一的生产实时数据平台，就成了流程企业今后生产信息化的关键。 1．2、项目目标 “实时数据采集系统”是为生产过程进行实时综合优化服务信息系统提供数据基础。 企业信息化建设的关键问题是集成，即在获取生产流程所需全部信息的基础上，将分散的控制系统、生产调度系统和管理决策系统有机地 集成起来，不同业务和系统间能够实时的交换和共享数据。 ?建立统一的企业数据模型。 ?解决分期建设的不同应用系统、不同电厂之间彼此隔离、互不匹配、 互不共享的“信息孤岛”问题。 ?保证数据来源一致性，提高数据经过层层抽取之后的可信度。 ?汇总、分析和展示企业历史的业务数据。 ?企业管理层能够直接根据各个电厂的真实数据进行统计数据、分析 逐步钻取直到数据根源。 ?透明底层的数据，监督统计分析数据的准确性。
数据库技术在Web中的应用
VF论文 数据库技术在Web方面的应用 学院国际教育学院 专业国际经济与贸易 学号 1214102050 姓名张佩仪
计算机数据库(Database)是存储在计算机内，为达到一定的目的而组织起来的有结构的数据(记录、文件等)的集合。数据库系统的特点主要有以下几个方面： 1.1数据结构化；在文件系统中，尽管其记录内部已有了某些结构，但记录之间没有联系。而数据库系统则实现了整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库与文件系统的本质区别。 1.2数据的共享性高、冗余度低、易于扩充；数据库系统从整体角度看待和描述数据，数据不再面向某个特定的应用程序，而是面向整个系统；因此，数据可以被多个用户、多个应用程序共享使用。数据共享可以大大减少数据冗余，节约存储空间。数据共享还能够避免数据之间的不相容性与不一致性。 1.3数据独立性高；数据独立性包括数据的物理独立性和逻辑独立性。物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的。也就是说，数据在磁盘上的数据库中如何存储是由DBMS管理的，用户程序不需要了解，应用程序要处理的只是数据的逻辑结构，这样一来当数据的物理存储结构改变时，用户的程序不用改变。逻辑独立性是指用户的应用程序与数据库的逻辑结构是相互独立的，也就是说，数据的逻辑结构改变了，用户程序也可以不改变。 1.4数据由DBMS统一管理和控制；数据库的共享是并发的（concurrency）共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中的同一个数据。 DBMS必须提供以下几方面的数据控制功能：数据的安全性保护（security），数据的完整性检查（integrity），数据库的并发访问控制（concurrency，）数据库的故障恢复（recovery） 2.随着计算机科学的发展，数据库技术在Internet中的应用越来越广泛，数据库在网站的建设中已经成为必不可少的重要内容。可以说数据库技术已经成为网络的核心技术，网络就是数据库。 互联网是由全球众多的计算机局域网互相连接组成的一个超大规模的网络系统，在这个系统中运行着多种应用系统，如上网使用的网页浏览系统——WWW(即万维网Internet)、上传与下载用的文件传输系统——FTP、收发电子邮件所使用的电子邮件系统——E-Mail等。互联网中运行的每一种应用系统都是由互联网中相应的服务器系统、客户机系统构成，也就是说互联网从物理连接来看是由众多的计算机组成，而从逻辑上看是由多个功能子网组成。前面所提到的几个应用系统即是一些常见的子网，其中的WWW由
数据采集系统的历史与发展
数据采集系统的历史与发展 数据采集系统起始于20设计50年代，1956年美国首先研究了用在军事上的测试系统，目标是测试中不依靠相关的测试文件，由非熟练人员进行操作，并且测试任务是由测试设备高速自动控制完成的。由于该种数据采集测试系统具有高速性和一定的 灵活性可以满足众多传统方法不能完成的数据采集和测试任务，因而得到了初步的认可。大约在60年代后期，国外就有成套的数据采集设备产品进入市场，此阶段的数据采集设备和系统多属于专业的系统。 20世纪70年代中后期，随着微型的发展，诞生了采集器，仪表同计算机溶于一 体的数据采集系统。由于这种数据采集系统的性能优良，超过了传统的自是这一类的 典型代表。这种接口系统采用积木式结构，把相应的接口卡装在专用的机箱内，然后 由一台计算机控制。第二类系统在工业现场应用较多。这两种系统中，如果采集测试 任务改变，只需将新的仪用电缆接入系统，或将新卡在添加的专业的机箱里即可完成 硬件平台中建，如果采集测试任务改变，只需将新的仪用电缆接入系统，或将新卡再 添加到专用的机箱即可完成硬件平台重建，显然，这种系统比专用系统灵活得多。20 世纪80年代后期，数据采集系统发生了极大的变化，工业计算机，单片机和大规模集成电路的组合，用软件管理，使系统的成本降低，体积减小，功能成倍增加，数据处 理能力大大加强。 20世纪90年代至今，在国际上技术先进的国家，数据采集技术已经在军事，航 空电子设备及宇航技术，工业等领域被广泛应用。由于集成电路制造技术的不断提高，出现了高性能，高可靠性的单片数据采集系统（DAS）。目前有的DAS产品精度已达16位，采集速度每秒达到几十万次以上。数据采集技术已经成为一种专门的技术，在工业领域得到了广泛的应用。该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构，根据不 同的应用要求，通过简单的增加和更改模块，并结合系统编程，就可扩展或修改系统，迅速地组成一个新的系统。该阶段并行总线数据采集系统高速，模块化和即插即用方 向发展，典型系统有VXI总线系统，PCI,PXI总线系统等，数据位以达到32位总线宽度，采用频率可以达到100MSps。由于采用了高密度，屏蔽型，针孔式的连接器和卡 式模块，可以充分保证其隐定性急可靠性，但其昂贵的价格是阻碍它在自动化领域取 得了成功的应用。 串行总线数据采集系统向分布式系统结构和智能化方向发展，可靠性不断提高。 数据采集系统物理层通信，由于采用RS485双绞线，电力载波，无线和光纤，所以其技术得到了不断发展和完善。其在工业现场数据采集和控制等众多领域得到了广泛的 应用。由于目前局域网技术的发展，一个工厂管理层局域网，车间层的局域网和底层 的设备网已经可以有效地连接在一起，可以有效地把多台数据采集设备联在一起，以 实现生产环节的在线实时数据采集与监控。
实时数据采集系统方案
实时数据采集系统方案
实时数据采集系统《项目解决方案》 实时数据采集系统 项目解决方案 0 实时数据采集系统《项目解决方案》 目录 1、背 景 ..................................................................... .................................... 2 1. 1、引 言 ..................................................................... ..................... 2 1(2、项目目 标 ..................................................................... ............. 2 2、应用系统体系结 构 ..................................................................... .............. 3 2.1、实时数据采集系统的原理构架…………………………………..3 、实时 数据采集系统的主要功 能….. ........................................................... .3 3 4、实时数据采集系统主要技术特 征 .............................................................. 4
4.1、数据传输方面……………………………………………………..5 4.2、数据存储方面……………………………………………………..5 4.3、历史数据…………………………………………………………...5 4.4、图形仿真技术……………………………………………………..5 5、实时 数据采集系统性能特 征 ...................................................................... 5 5.1、数据具有实时性…………………………………………………..6 5.2、数据具有稳定性…………………………………………………..6 5.3、 数据具有准确性…………………………………………………6 5.4、数据具有开放性…………………………………………………..6 6、DCS 及实时数据采集机连接说 明 ............................................................. 6 7、系 统运行环境说 明 ..................................................................... ................ 7 7.1 系统网络环境说明………………….……………………………....8 7.2 硬件环境说明……………………………………………………….8 1 实时数据采集系统《项目解决方案》 1、背景 1. 1、引言 随着国家大力推进走新型工业化道路，以信息化带动工业化，以工业化促进信 息化。电力企业面临着日趋激烈的竞争。降低成本，提高生产效率，快速响应市
Web数据库系统(全文)
Web数据库系统（全文） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、Web数据库系统概述 Web数据库系统，是指在互联网中以Web查询接口方式访问的数据库系统资源。 Web技术是促进Internet发展的因素之一。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等，Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务，而改变为动态网页，可提供交互式的信息查询服务，使信息数据库服务成为了可能。 Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起，使数据库系统成为Web的重要有机组成部分，从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在一起，而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。 Web数据库系统，由数据库服务器（Database Server）、中间件（Middle Ware）、Web服务器（Web Server）、浏览器（Browser）4部分组成。 其中，数据库服务器，由运行在局域网中的一台或多台计算机和数据库管理系统软件共同构成。数据库服务器为客户应用提供服务，这些服务是：查询、更新、事务管理、索引、高速缓存、查询优化、安全及多用户存取控制等。 中间件（Middleware）是提供系统软件和应用软件之间连接的软件，以便于软件各部件之间的沟通。数据库访问中间件（Database Access Middleware）支持用户访问各种操作系统或应用程序中的数据库。SQL是该类中间件的其中的一种。 Web数据库系统的工作过程，可简单地描述成：用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息，都是以网页的形式显示的。
web数据挖掘总结
一、数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的、不完全的数据集中获取隐含 在其中的有用知识的高级过程。Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用。Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从 Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从 Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式。 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，有多种分类法。 （1）根据挖掘对象分：关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时序 数据库、DNA 数据库、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及Web数据库等； （2）根据挖掘方法分：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库 方法等； a. 机器学习方法可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。 b.统计方法可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。 c. 神经网络方法可细分为：前向神经网络（BP 算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。 （3）根据开采任务分：可分为关联规则、分类、聚类、时间序列预测模型 发现和时序模式发现等。 a.关联规则：典型的关联规则发现算法是Apriori算法，该算法也称广度优先算法，是A.Agrawal和R.Srikandt于1994年提出的，它是目前除AIS 算法、面向SQL的SETM 算法外几乎所有频繁项集发现算法的核心，其基本思想是： 如果一个项集不是频繁集，则其父集也不是频繁集，由此大大地减少了需要验证的项集的数目，在实际运行中它明显优于AIS 算法。 Apriori算法是关联规则挖掘中最具有影响的一种算法.所谓关联规则就是 从事务数据库、关系数据库和其他数据存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、关联和相关性.关联规则可以分为两步: 1)找出所有频繁项集.这部分主要由后面介绍的Apriori算法来解决. 2)由频繁项集产生相关联规则:这些规则必须满足最小支持度和最小置信 度. b.分类规则：数据挖掘的一个重要任务是对海量数据进行分类。数据分类是基于一组数据的某些属性的值进行的。数据分类的方法很多，包括决策树方法、统计学方法、神经网络方法、最近邻居方法等等。其中，基于决策树的分类方法与其它的分类方法比较起来，具有速度较快、较容易转换成简单的并且易于被理解的分类规则、较易转换成数据库查询语言、友善、可得到更高的准确度等优点。
移动信息数据采集解决方案
移动数据采集解决方案 由于移动终端的携带方便，信号覆盖广，操作便捷等优势，使得移动终端已经成为生活必带随身用品，人们对其给予了越来越高的关注与期望。 企业和政府依托移动终端，采用无线数据传输技术、定位技术、通过事件分类编码体系、地理编码体系，形成科学的数据采集和更新机制，完成对流程、管理问题的表单、图像、声音和位置信息实时传递，实现精确、快捷、高效、可视化、全时段、全方位覆盖的管理模式，实现应用与管理方式的多样化。 一、移动终端应用分析 传统的数据采集方式的问题： 依赖于纸质表格和手工填报，之后输入至相关的计算机系统。这样的操作方式存在很多问题，如手段单一、数据传递不及时、无法确认数据采集的地理位置、时间等。 数据质量难以保证。 数据采集的过程无法监控。 大量繁杂的事后录入工作，不但增加了工作量，录入错误的几率也很高。
传统数据获取方式的问题： 要求复杂的数据交互，同时兼顾现场数据查询和数据录入。 需要固定场所、固定布局的企业和政府信息化建设。 人们需要在企业、政府的内网完成数据查询与阅览。而随时随地的获取所需信息至关重要。人们不可能将海量数据带在身边，尤其是当这些数据存储在内网的数据库中的时候。 二、数据采集解决方案 移动数据采集系统以移动终端为载体，结合2G/3G等移动通信网络，建立起一套可移动化的信息系统，通过将企业、政府的内部办公、业务系统扩展到移动终端的方式，帮助用户摆脱时间和空间的限制，使用户随时随地关联内网系统，获取所需任务与信息，按照标准化的工作流程，快速执行采集任务的填报工作，完成对文字、表单、图像、声音和位置信息的采集和实时传递，保证采集任务的快速构建和及时传输、摆脱地域性和网络资源设备的限制，实现精确、快捷、高效、可视化的数据采集模式。 通过整合移动数据采集、信息查询、第三方系统等，形成一套完备的移动应用平台，终端应用可完成数据录入、查询展示等功能，后台管理系统用于接收终端上报的采集数据、管理任务分类和派发、查看任务进展、信息反馈、数据统计、分析和展示以及工作监督等相关工作。
web数据库开发技术试卷及标答
考试科目：《Web数据库开发技术》（） 期末考试试卷（A） 专业姓名学号___ __ 二、填空题：（每空1 分，共 24 分） 1．常用的Web服务器有：服务器、服务器和服务器等。 2．在JSP中，对象的作用域有、、和。3．JSP注释类型有和。 4．JSP的脚本元素包括、和。5．Response对象的来源是。6．对于每个用户都共享同一个对象的是对象，而每个用户分别适用不同对象实例的是对象。 7．非可视化Bean分为和。 8．通过实现接口可实现JavaBean的持久化。 9．JavaBean通过和来读取和设置属性值。10．Servlet的优点有、、 和。 二、单选题：（每题 2 分，共 20 分） 1．下列描述中，只有（）是错误的。 A、JSP提供了多种语言支持。 B、JSP提供了多种平台支持。 C、JSP采取编译执行的方式，极大地提高了运行性能。 D、JSP提供跨平台支持，也可以在UNIX下执行。 2．以下文件后缀中，只有（）不是静态网页的后缀。 A、html B、htm C、shtml D、jsp 3．在page指令中，（）属形式可以在页面中重复的属性。 A、language B、buffer C、import D、autoFlush
4．以下选项中，哪一项不是JSP指令（） A、page B、import C、include D、taglib 5．以下选项中，哪一项不是JSP的一种组织结构（） A、脚本元素 B、指令 C、页面 D、注释 6．能够获取当前页信息并调用页面方法的对象是（）。 A、request B、page C、pageContext D、session 7．以下操作中，（）是与使用JavaBean无关的。 A、jsp:include B、jsp:useBean C、jsp:setProperty D、jsp:getProperty 8．以下方法中，哪个方法不是HTTPServelt类的方法（）。 A、doGet B、doService C、doPost D、doDelete 9．以下类中，哪个类不是javax.servlet和javax.servet.http包中提供的类或借口（）。 A、Servlet B、BaseServlet C、GenericServlet D、HTTPServlet 10．以下容器中，哪个不是J2EE定义的容器（） A、JSP容器 B、Servlet C、JavaBeans容器 D、EJB 三、简答题：（每题 8分，共 32 分） 1．首次加载JSP页面时，将经历哪几个阶段？ 2．比较Java Servlet与Applet的异同？ 3．JSP与Servlet的区别？ 4．JSP有哪些内置对象，作用是什么？（列举出5个即可）
Web数据挖掘综述
Web数据挖掘综述 摘要：过去几十年里，Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源，因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍，并分析了Web数据挖掘的应用及发展趋势。 关键词：Web数据挖掘；分类；处理流程；常用技术；应用；发展趋势 Overview of Web Data Mining Abstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining. Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;Common Techniques;Application; Development Tendency 0.引言 近些年来，互联网技术的飞速发展，带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。电脑、手机、平板电脑等终端的普及，SNS、微博等Web2.0应用的快速发展，促进了互联网信息数量的急剧增长，信息资源前所未有的丰富。但同时，海量级、碎片化的信息增加了人们获取有效信息的时间和成本[1]。因此，迫切需要找到这样的工具，能够从Web上快速有效地发现资源，发现隐含的规律性内容，提高在Web上检索信息、利用信息的效率，解决数据的应用问题，Web数据挖掘正是一个很好的解决方法。 1.Web数据挖掘概念 Web数据挖掘，简称Web挖掘，是由Oren Etzioni在1996年首先提出来的[2]。Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它利用数据挖掘技术从与Web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及数据库技术、信息获取技术、统计学、机器学习和神经网络等多个研究领域的技术[3]。 2.Web数据挖掘分类 Web上包括三种类型数据：Web页面数据、Web结构数据和Web日志文件[4]。依据在挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘可以分为Web内容挖掘，Web结构挖掘，Web 使用挖掘三类。 2.1Web内容挖掘 Web内容挖掘是从文档内容或其描述中抽取有用信息的过程。Web内容挖掘有两种策略：直接挖掘文档的内容和在其他工具搜索的基础上进行改进。根据挖掘出来的数据可以将