Web数据挖掘系统的设计及关键技术研究
Web 数据挖掘系统的设计及关键技术研究
刘敏钰，薛鸿民
（陕西教育学院计算机系，陕西西安710061）
收稿日期：2004-11-27
作者简介：刘敏钰（1964-），女，陕西合阳人，副教授，主要研究方向为信息技术教育及计算机网络。
摘 要：Web 数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术，它涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术，可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。本文在对Web 数据挖掘技术详细研究的基础上，提出了一个Web 数据挖掘的通用系统框架，并对信息收集、信息选择和预处理、模式的提取和用户接口等各个组成部分所使用的技术和存在的问题及解决的方法进行了讨论。本文结合Web 自身的特点，提出了一个智能网页收集器WebCrawier ，它除具有一般Web Robot 的基本功能外，还采用了一种既考虑文本重要性又考虑链接结构的URL 排序方法，从而确保收集的Web 页面是Web 比较优秀的部分。关键词：信息检索；数据挖掘；Web
中图分类号：TP274+.2 文献标识码：A 文章编号：1671-654X （2005）01-0059-04
引言
Internet 及WWW （Worid Wide Web ）的出现极大地改变了人们的工作、学习和生活。Web 上巨大的信息使人们处于Rich Data Poor Information 的境地。人们获取信息的主要手段———搜索引擎存在着搜索范围比较窄、搜索结果不准确、基于句法的查询接口、不能提供多媒体搜索服务等缺点，所以无法满足人们需求，而Web 数据挖掘的出现能部分解决此类问题。
Web 数据挖掘（Data Mining ）就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。数据挖掘也称为KDD ，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信
息和知识的过程［1］
。
1 发展现状及面临的问题
Web 数据挖掘有两种方法———直接对Web 文档进行挖掘和构造Web 数据仓库进行挖掘。传统的从Web 上提取信息的搜索引擎和近来的从Web 上智能提取信息的搜索工具都是直接对Web 文档进行挖掘。Web 是一个没有标准、没有结构的异构系统，可以将其转换并看作一个多层数据库，用数据库技术进行管理和挖掘。
IBM ，NEC 等机构对Web 数据挖掘进行了大量的
研究，并取得了一定的成果
［2］。S.Charkrabarti ［3］
对超文本数据挖掘进行了研究，并指出基于知识的算法将
会在Web 数据挖掘中扮演重要的角色；
B.Pinkerton ［4］
对信息的收集和评价方法进行了讨论并引入了结构挖掘来评价查询结果；Osmar.R.Zaiane 等还对Web 多媒体数据挖掘进行了研究，并提出了一个多媒体数
据挖掘的系统原型。1998年，S.Brin 和L.Page ［5］
提出
了PageRank 算法并将其应用到Googie 。
与国外相比，国内对数据挖掘的研究稍晚，主要开始20世纪90年代中期。对数据挖掘的研究要在1998年以后。南京大学、北京大学、中科院计算技术研究所等等对Web 内容挖掘进行了一定的研究，国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、复旦大学等
对Web 访问信息挖掘进行了大量研究。邹涛［6］
、王继成
［7］、王实［8］、高文［8］、张卫丰［9］
等对Web 内容挖掘以及Web 信息检索的技术进行了研究。国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学等对用户访问站点的路径访问模式进行了初步研究。此外，一些数据挖掘和智能信息检索的学术团体也十分活跃，如数据挖掘讨论组、南京大学BBS 的数据挖掘版和智能信息检索论坛等。但是国内的科研力量和研究水平与国外有一定差距，还没有提出独到而又新颖理论和方法。
本文在对Web 数据挖掘技术详细研究的基础上，提出了一个Web 数据挖掘的通用系统框架，并对信息收集、信息选择和预处理、模式的提取和用户接口等
第35卷 第1期
2005年3月
航空计算技术
Aeronauticai Computer Technigue
Voi.35No.1Mar.
2005
各个组成部分所使用的技术和存在的问题及解决的方法进行了讨论。
2 WEB 数据挖掘及分类
“Web 数据挖掘（Web Mining ）”一词是由0.Etzi-oni 在1996年提出的，他指出Web 上的信息已经“结构化”，从而能够方便有效地进行Web 数据挖掘，同时将Web 数据挖掘分为三个过程———资源发现（Source Finding ）、信息提取（Information Extraction ）和概括（Generalization ）。
2.1Web 数据挖掘的定义
Web 数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。它的一般处理过程可用图1来表示：
图1 Web 数据挖掘的处理过程
图1中，资源发现（Resource Finding ）是指从Web 获取并返回文本资源的过程。文本资源最常见的是HTML 文档，其他的还有电子邮件，新闻组，BBS 等。信息的选择和预处理（Information Selection and Pre -processing ）是对第一步所返回的资源进行的各种形式的处理过程，如去掉HTML 文档中的标签（tags ）。模式提取是从各个站点或站点间获取通用模式，它常用机器学习和传统的数据挖掘技术。最后一步的模式分析验证（Analysis ）是对获取模式的解释。从以上四步的处理过程可以看出：Web 数据挖掘是从Web 数据中发现获取潜在有用信息的整个过程，它包含了传统的知识发现（KDD ）处理过程，可以将Web 数据挖掘看成是KDD 技术在Web 数据上的应用与扩展。
2.2Web 数据挖掘的分类
Web 上各种形式的文档和用户访问信息就构成了Web 数据挖掘的对象。Web 包括三种类型的数据：Web 页面数据、Web 结构数据和Web 日志文件。根据数据挖掘对象的不同可以将Web 数据挖掘分为Web 内容挖掘（Web Content Mining ）、Web 结构挖掘（Web Structure Mining ）
和Web 访问信息挖掘（Web Usage Mining ）三类。Web 内容挖掘是指从Web 的文档中发现提取有用信息；Web 结构挖掘是指对HTML 页面间的链接结构进行挖掘；Web 访问信息挖掘是从网络访问者的交谈（session ）或活动（behavior ）中提取信息，如图2所示。
图2 Web 数据挖掘的分类
3 Web 数据挖掘系统的设计
Web 数据挖掘系统划分为四个大的子功能模块：信息资源的收集、信息选择和预处理、模式提取和用户接口（模式评价），如图3所示。
图3 Web 数据挖掘的功能结构图
信息资源的收集是从Web 获取并返回资源的整个过程，首先要确定一个起始URL 集合，然后Crawler 根据这些URL 再从Web 上进行新的收集。信息的选择和预处理是对返回资源的各种形式的预处理。模式提取就是从Web 页中发现模式，系统的目标就是找到与用户查询相关的文档（现将对用户输入的预处理包括在内）。模式的分析验证的方法有二：一是通过用户的评价，二是用通用的评价参数。以下就分别对上面的各个部分进行详细的研究和讨论。
3.1用户接口
用户接口给用户提供了一个查询接口，用户可以通过接口来加强对挖掘内容以及质量的控制。它为用户提供两个级别的选择：!宁缺毋滥，"一网打尽。
根据用户不同的选择做相应的处理。宁缺毋滥就是保证搜索的质量而不追求数量，这样的查准率较高而查全率较低；而一网打尽可以说是追求数量这样的查准率较低而查全率较高。此外查询的可视化也属于这一部分。它以简单直观的方式列出查询的结果。此外用户接口还应该支持高级用户，支持布尔操作，特定域或类的查询等。
3.2网页的收集
网页的收集一般是通过Crawler 来实现的。其基本思想是把Web 看作一个有向图，然后再根据深度优先或广度优先算法进行遍历.
Crawler 模块收集Web 上的网页以便索引模块进
?06? 航空计算技术 第35卷 第1期
行进一步的分析。Crawier以一个或一组URL为起点，对相应的Web进行访问并下载其HTML源码，从中抽取新的URL，Crawier从新的URL开始重复以上处理过程。重复这一过程直到满足一定的条件终止Crawier。由于Web自身的巨大容量以及动态性，在实际的实现过程中可能会出现许多问题，以下是在设计时几个重要的考虑因素：
3.2.l 页面的选取
任何一个Crawier都不能将整个Web上的所有页面下载下来，现在即使是最综合的搜索引擎也只能索引Web的一小部分。从而Crawier应仔细的选择要访问的Web页面，通过对访问队列中的URL进行优先级排序以便首先访问重要的页面。使得Crawier访问的那部分Web是最有价值的部分［4］。
3.2.2 页面的更新
Web是一个动态异构的数据环境，Crawier下载页面以后，应该重新访问下载的文件以探测网页的变化并更新下载的文档集。但是Web页的变化速度是不同的，Crawier就需要考虑重新访问页面的策略。理想的情况是根据各个页面的更新速度Crawier进行同步地更新。在实际实现过程中应该对页面进行更新预测，如果某一页面很少改变，Crawier重新访问的时间间隔就长一些，在较短的时间内访问那些改变更快的页。这样既保持了页面的新鲜性又节约了网络资源。
3.2.3 并行工作
由于Web的巨大容量，Crawier通常是在多台机器上运行并且并行地下载页面。在有限的时间内下载大量的页面这种并行处理是必需的。显然这些并行的Crawier应该很好地协调以避免多次访问同一个Web站点。Crawier应严格执行采用的收集策略、协调可能会导致通信过载。从而限制了同时工作的Crawier的数目。
3.3页面的存储和索引
页面存贮器是一个管理大量的由ROBOT收集到的Web页面的大规模页面存贮器。它应该为ROBOT 提供一个接口使得ROBOT能够很方便地进行页面的存贮，同时它还要为索引器提供接口使得在进行页面索引和查询时能够很容易地访问到所需的页面。
考虑到Web上信息量巨大的特征，一个有效的页面存贮器应该能够将分布在多台计算机上的存贮设备有效地组织起来。它要提供页面的随机访问和流访问两种方式，随机访问主要用于查询，当终端用户需要某一页面时，它应该能够很容易地从存贮器中得到。流访问主要用于页面的管理，如页面更新。
Web页面变化相当快，存贮器应该能够快速地更新以保持与Web的同步。但存贮器的更新策略要依
赖于ROBOT的运行方式和更新策略，一个一直运行的从不停止的ROBOT应该采用直接更新策略，将访问到的页面直接与旧的页面合并，并替换已经存在的页面。一个批处理模式的ROBOT就比较适合于间接更新策略。间接更新策略是指将ROBOT返回的页面单独存储到一个地方，当页面达到一定的数量以后，使用一个独立的过程来更新页面。
在进行索引之前，必须对网页文本进行预处理，使之成为方便索引和数据挖掘进行的形式。当前Web的文字编码相当复杂，有简体中文、BIG5、日文、英文、阿拉伯语等。根据我国的国情，只考虑简体中文和英文，这样就只需要中文和英文两个字典来进行中文的词频统计和英文的Stemming处理。
从英文单词的多种形式中提取出其基本词干的过程被称作Stemming.英文单词在具体使用时，可以有现在时、过去时等多种形式，如“waik”，“waiked”，“waiker”，“waiking”，还有的单词有名词、形容词、副词等多种形式，如“use”，“usefui”，“usefuiness”，“use-fuiiy”等，但它们的词干是相同的，因此在进行词频统计时应该作为相同的词处理。实现Stemming一般的方法是建立单词前缀、后缀表和特殊形式表，用匹配方式实现，现有的系统大部分使用Porter算法。
3.4查询结果的显示
模式匹配就是将文档与用户提交关键字进行相似度比较从而得出查询结果，在把查询结果提交给用户以前要进行优先级排序，从而将较好的页面排在结果的前面。评价的算法可以分为两类———基于内容的算法和基于结构的算法。基于内容的算法以文本统计信息为标准而不考虑结构信息，基于结构的算法只考虑结构信息而忽略了文本内容信息。本文在对两种算法进行研究的基础上提出了一种综合评价方法。
结果的可视化就是将查询结果以直观的形式显示给用户。它要提供给用户足够的信息，如页面的标题、URL、摘要、时间等。一个典型的查询结果如图4所示：
图4 查询结果图
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2005年3月刘敏钰等：Web
数据挖掘系统的设计及关键技术研究
参考文献：
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Research on the Design and Key Technigues of Web Mining System
LIU Min-yu ，XUE Hong-min
（Dept .of Computer ，Shaanxi Institute of Education ，Xi'an 710061China ）
Abstract ：Web mining is a new research area and invoives severai research communities ，such as ML ，DM ，IR ，NLP ，DB and AI.It can be used in Web retrievai ，web sites construction and e -commerce etc.Based on the whoie study of Web mining technigues ，a generai architecture of Web mining system has been presented.The technigues ，re-search issues and resoiution of each component ，resource finding ，information seiection and preprocessing ，pattern dis-covery and pattern anaiysis ，are aiso discussed in detaiis.This paper introduced a smart web page gather -WebCrawier which takes both the text and structure information into account and gets the exceiient pages of the web.
Key words ：IR （Information Retrievai ）；DM （Data Mining ）；**********************************************************************************************************************
Web
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?26? 航空计算技术 第35卷 第1期
Web数据挖掘系统的设计及关键技术研究
作者：刘敏钰， 薛鸿民， LIU Min-yu， XUE Hong-min
作者单位：陕西教育学院,计算机系,陕西,西安,710061
刊名：
航空计算技术
英文刊名：AERONAUTICAL COMPUTER TECHNIQUE
年，卷(期)：2005,35(1)
被引用次数：2次
参考文献(9条)
1.张卫丰;徐宝文元搜索引擎研究[期刊论文]-计算机科学 2001(08)
2.王实;高文Web数据挖掘[期刊论文]-计算机科学 2000(04)
3.王继成;潘金贵;张福炎Web文本挖掘技术研究[期刊论文]-计算机研究与发展 2000(05)
4.邹涛;王继成WWW上的信息挖掘技术及实现[期刊论文]-计算机研究与发展 1999(08)
5.S.Brin;L.Page The Anatomy of a Large-scale Hypertextual Web Search Engine 1998
6.Brian Pinkerton WebCrawler: Finding What People Want. Ph.D. thesis 2000
7.Soumen Charkrabarti Data mining for hypertext: A tutorial survey 2000(02)
8.Sriram Raghavan;Hector Garcia-Molina Crawling the Hidden Web 2000
9.Jiawei Han;Micheline Kamber Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers 2000
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3.蔡竞峰.John Durkin.蔡清波数据挖掘的机遇、应用和发展战略[会议论文]-2002
4.蔡霞.张森自然语言理解在Web数据挖掘中的应用[期刊论文]-计算机工程与设计2003,24(11)
5.Web数据挖掘技术研究[期刊论文]-现代电子技术2006,29(15)
6.冯迪.李晋宏.曹原WEB数据挖掘的概念与方法[会议论文]-2006
7.刘文清.包骏杰.陈晓红基于Web的数据挖掘技术与应用研究[期刊论文]-重庆三峡学院学报2004,20(3)
8.蒲筱哥.Pu Xiaoge基于Web的个性化信息智能挖掘系统的构建[期刊论文]-现代图书情报技术2005(4)
9.闫建红.YAN Jian-hong企业智能化Web商务数据挖掘引擎算法设计与实现[期刊论文]-计算机工程与设计2007,28(4)
10.贾宇波.冯志友.孙淑荣.王永利基于中间件的Web挖掘的研究现状分析[期刊论文]-计算机应用研究2003,20(2)
引证文献(2条)
1.金晓霞.金晓霞.刘路明.刘路明Web数据挖掘系统体系结构的研究与设计[期刊论文]-科技信息 2010(35)
2.李锐弢有效的Web股票信息系统建模方法的研究[学位论文]硕士 2006
本文链接：https://www.wendangku.net/doc/a813078262.html,/Periodical_hkjsjs200501016.aspx
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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。
数据仓库与数据挖掘课程设计报告书
目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)
1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
数据挖掘可视化系统设计与实现
数据挖掘可视化系统设计与实现 针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。 标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 引言 在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 1 关键技术 1.1 MapReduce离线计算框架 一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 1.2 HBase分布式数据库 一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 1.3 Mahout Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。 1.4 ECharts 一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力
数据挖掘常用的方法
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
数据仓库与数据挖掘课程设计
数据仓库与数据挖掘课 程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2 数据库仓库与数据集的概念介绍 数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,
隐私保护数据挖掘系统的设计与实现
隐私保护数据挖掘系统的设计与实现摘要：随着网络安全问题受到越来越多的关注,隐私保护数据挖掘问题已经成为数据挖掘领域中的研究热点。该文设计与实现了一个隐私保护数据挖掘系统,系统的算法可以帮助用户完成一些简单的隐私保护数据挖掘工作。在实际系统应用中,用户可以根据实际需要加入新的算法来完成隐私保护数据挖掘工作。 关键词：隐私保护;数据挖掘;数据变换Privacy Data Mining System Design and Implementation ZHONG Yi, CHEN Zhi-bin (Guangzhou Municipal Education Information Center, Guangzhou 510030, China) Abstract: With the network security issues are more and more attention, privacy preserving data mining data mining has become a hot area of research. In this paper the design and implementation of a privacy preserving data mining system, the system's algorithms can help users to complete simple privacy preserving data mining work. In actual system applications, the actual needs of the user can add new algorithms to complete the work of privacy preserving data mining. Key words: privacy protection; data mining; data transformation 在信息时代,各种信息狂轰滥炸,人们在面临更多信息的同时,在浩瀚无垠的信息海洋面前,面临艰难的选择。互联网中快速增长的信息与数据背后隐藏着众多人们所不知的知识,因此,人们都希望通过对这些数据进行深入的分析,找出这些信息内部存在的关系和规则,将数据变为对自己有用的信息,成为真正的财富。数据挖掘技术的出现使得这些变成可能。数据挖掘技术是对大量的数据进行处理,从中提取和挖掘有趣知识的有效手段。数据挖掘可以使用户准确、及时地得到所需要的信息。但凡事都有两面性,数据挖掘能够产生财富的同时,信息安全与个人隐私问题成为一个严峻的问题。 1 系统需求分析 隐私保护数据挖掘系统是一个应用于集中式数据的隐私保护数据挖掘的工具软件。系统整体包括两个独立运行的子系统:隐私保护与数据挖掘子系统。系统主要分两步完成隐私保护数据挖掘工作,如图1所示。 关系数据库中的数据表是系统的处理对象。其中,隐私保护子系统对需要保护隐私的数据表进行隐私保护,得到隐私保护输出表,并保存到数据库。输出表包含多个配套的辅助信息表和一个经隐私保护后得到的改造后的新数据表。数据挖掘子系统根据辅助信息表对新数据表进行数据挖掘,得到数据挖掘结果。 1.1 隐私保护子系统需求分析 隐私保护子系统的需求分析如下: 1)执行算法 系统执行用户预先设定好的隐私保护算法,并将隐私保护输出表保存到数据库中。 2)指定需要保护隐私的数据表(以下简称原表)输入数据库 用户根据系统界面提示,指定原表输入数据库并建立连接。 3)选择原表 系统中显示原数据库中的数据表,用户从数据表中选出原表。如果找不到原表,用户可以返回,重新指定输入数据库。 4)设定算法
Web数据挖掘在电子商务中的应用
结课论文 课程名称：数据仓库与数据挖掘 授课教师：徐维祥 论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛 学号：13120975 北京交通大学 2014年9月
Web 数据挖掘在电子商务中的应用 摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。 关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘 随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1
关于数据结构课程设计心得体会范文
关于数据结构课程设计心得体会范文 心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。下面是小编搜集的关于数据结构课程设计心得体会范文，希望对你有所帮助。 关于数据结构课程设计心得体会(1) 这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，虽然上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。 数据结构可以说是计算机里一门基础课程，据结构可以说是计算机里一门基础课程，但我觉得我们一低计算机里一门基础课程定要把基础学扎实，定要把基础学扎实，然而这次短短的上机帮我又重新巩固了 c 语言知识，让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门语言知识让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门知识，纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。 纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我觉得很基础。刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错觉得很基础。 刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错调试代码的时候误，导致整个程序不能运行，然而开始的我还没从暑假的状导致整个程序不能运行，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，甚至想到了放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，经过无数次的检查程序错误的原因后慢慢懂得了耐心是一个人成功的必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，硬件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，必须懂得件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，硬件
毕业设计数据挖掘技术开题报告 精品
毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计
摘要 在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。 关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持 Abstract Nowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system. Key words: on-line shopping system; data mining; decision support
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。
Python课程设计
智能系统开发课程设计 ￥ 通讯录信息管理系统 姓名张培琳 学院信息与电气工程学院 专业信息工程 ： 2011 年级 学号680 指导教师周树森 2014 年 12月5日
】 1 引言 (1) 课题背景 (1) 所用技术 (1) 2 系统分析 (2) 3 系统设计 (2) 结构分析 (2) 数据库设计 (3) 4 系统实现 (4) \ 步骤及截图 (4) 代码实现 (6) 5 结束语 (9)
学生信息管理系统 张培琳 （信息与电气工程学院，信息工程专业，2011级2班，680） 摘要：本文是一个通讯录信息管理系统，主要功能有后台管理员可以添加，删除修改联系人的信息，前台供用户使用的界面，用户可以根据姓名查询联系人的信息。 关键词：Eclipse；Python Django；数据库(mysql)；html； 1 引言 课题背景 通讯录已经成为是我们每个人日常不可或缺的一样东西。一个功能齐全、简单易用的通讯录信息管理系统能有效的减轻我们每个人记住联系人信息的负担，它的内容对于我们日常管理联系人来说都至关重要。所以通讯录信息管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。近年来，随着我们网络信息的发展我们每个人的社交的规模不断扩大，联系人数量急剧增加，有关的各种信息量也能成倍增长。面对庞大的信息量需要有通讯录信息管理系统来提高管理工作的效率。本系统主要用于联系人信息管理，总体任务是实现信息关系的系统化、规范化和自动化，其主要任务是用计算机对联系人各种信息进行日常管理，如查询、修改、增加、删除等，是通讯录信息的管理向着规范化、简单化、有效化的发展。 所用技术 Python是一种开源的、解析性的，面向对象的语言编程。它语法优雅，可读性强，让程序员注重功能实现，而非代码本身实现细节。现广泛运用于Web开发、运维自动化、测试自动化及数据挖掘等多个行业和领域。Python语言有很大的优势：比Java、C++简单更易于使用；比PHP易懂易学并且用途更广；比Perl 更简洁的语法、更简单的设计，更具可读性、更易于维护，有助于减少Bug。但它的性能不如Java、C、C++这类编译性语言强大。因此本系统开发选用Python 语言编写。
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
《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告模板
江西理工大学应用科学学院 《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告 题目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘 系别： 班级： 姓名： 二〇一二年六月
目录 一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1) 1.任务描述 (2) 2.建立数据仓库数据库 ................................................................................................................ 3.设置数据源 ................................................................................................................................ 二、销售数据OLAP分析............................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.设计星型架构多维数据集(Sales) ............................................................................................. 3.设计存储和数据集处理 ............................................................................................................ 4.OLAP分析................................................................................................................................. 三、人力资源数据OLAP分析....................................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设计父子维度的多维数据集(HR) ............................................................................................ 3.修改多维数据集(HR)的结构.................................................................................................... 4.设计存储和数据集处理............................................................................................................ 5.OLAP分析 ................................................................................................................................ 四、数据仓库及多维数据集其它操作 ........................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限 ................................................................................ 3.查看元数据................................................................................................................................ 4.创建对策.................................................................................................................................... 5.钻取............................................................................................................................................ 6.建立远程Internet 连接............................................................................................................ 五、数据仓库高级操作 ................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建分区 .................................................................................................................................... 3.创建虚拟多维数据集 ................................................................................................................ 4.DTS调度多维数据集处理........................................................................................................ 5.备份/还原数据仓库 ................................................................................................................. 六、数据挖掘 ................................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 .................................................................................... 3.决策树挖掘结果分析 ................................................................................................................ 4.创建聚类挖掘模型 .................................................................................................................... 5.聚类挖掘结果分析 .................................................................................................................... 6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 ................................................................................ 7.浏览“相关性网络”视图 ........................................................................................................