现代远程教育个性化Web挖掘研究

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。     

基于投影聚类算法的Web文本挖掘证券投资系统

随着信息爆炸时代的到来,如何有效的从网络上获取有价值的信息成为当前研究的热点．Web文本挖掘技术就是解决上述问题的一种方法,它从大量半结构化、异构的Web文档集中发现潜在的、有价值的知识．本文着力于研究Web文本挖掘过程中的重要技术,并通过分析当前研究热点和各种算法,提出一种改进的投影聚类算法,实验证明其正确率比k-均值算法高．最后,本文设计了基于Web文本挖掘的证券投资系统,并将改进的聚类算法应用其中．     

基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识.     

基于XML的Web数据挖掘探讨

目的：解决Web数据挖掘中的半结构化数据模型和半结构化数据模型的抽取问题．方法：运用XML作为元标志语言所提供的描述结构化资料的格式来使复杂的Web数据挖掘简单化．结果与结论：可以加强对非结构化数据如文本数据、图形图像据、多媒体数据的挖掘．     

Web文本信息抽取与挖掘方法

Web信息资源中蕴含着具有巨大潜在价值的知识。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。搜索引擎不能完全满足这一要求,为此需要开发比信息检索层次更高的新技术。文中以Web文本为研究对象,着眼于将数据挖掘技术应用于Web挖掘。兼顾中英文文本,提出了一套Web文本的特征表示、特征提取及Web页面的结构化转换方法,并将粗糙集理论应用于转换后的Web文本挖掘。     

面向隐含语义文本的WEB数据挖掘研究

针对目前Web挖掘的传统算法执行效率低、挖掘结果相关度低的缺陷,从Web挖掘的内容方面入手,在分析基于Web语义化文本数据挖掘关联规则结构的基础上,改进传统的Apriori算法,提出面向语义化的隐含文本数据挖掘算法,仿真结果表明改进后的算法具有较高的执行效率及较好的挖掘相关度,对于面向文本的Web挖掘算法研究具有一定的借鉴意义。     

基于DBSCAN聚类算法的Web文本挖掘

Web文本聚类是文本挖掘的重要组成部分。该文章分析了Web文本挖掘的方法,通过比较现有的几种聚类算法之后,着重研究了一个基于DBSCAN的聚类算法．以及它在文本挖掘中的具体实现过程。     

基于位置的特征项权重算法

Web文本分类是Web文本挖掘的主要内容,而特征项权重的计算是web文本分类中一个非常重要的步骤。Web文本一般由标题、描述和正文三部分组成。根据Web文本的这一特点,本文提出了一种基于位置的特征项权重算法,并使用此算法对Web文本进行了分类实验。实验结果表明该算法有效提高了Web文本分类系统的分类性能。     

基于树形结构的Web信息抽取

提出了一种基于树形结构的Web结构化数据抽取算法.该算法基于HTML的树形层次结构,包括HTML树构造算法,数据区域挖掘算法,数据记录挖掘算法以及数据记录模式生成算法.算法引入了页面元素布局位置等信息用于清洗页面,采用层次划分思想实现页面数据区域的挖掘,并通过树匹配生成记录模式,实现最终数据项抽取.实验表明,该方法可以有效地实现Web结构化数据抽取.     

用半监督聚类算法实现WEB文本挖掘

随着Internet网络的高速发展,海量的未标签文档和相对少量的已标签文档是当前Web文档的一个普遍情形,如何有效的利用少量的已标签文档去聚类海量的未标签文档,从而更好地获取有价值的信息,即半监督学习问题,已成为当前研究的热点.本文针对目前Web文本挖掘领域的无监督学习算法的检测率不高,而监督学习算法需要大量的标签数据又不易获得的问题,将半监督中的标签绑定技术与优化球形k-均值聚类算法相结合进行Web文本挖掘,并使用真实的测试数据对Web文本挖掘系统进行实验.结果表明本文方法对有价值文本具有较高检测率及较低的误报率,整体检测性能优于基于监督和无监督学习的Web文本挖掘算法.