网络信息挖掘技术探讨

介绍了知识发现和数据挖掘的概念及网络知识发现与网络信息挖掘,论述了网络信息挖掘中的关键技术,最后指出了网络信息挖掘应用现状和未来的应用方向.     

网络信息挖掘系统IDGS的实现

网络信息挖掘是网络信息处理领域中的一项新课题。介绍一个基于ＷＷＷ的信息挖掘系统ＩＤＧＳ的设计与实现,并讨论了基于统计的文本信息特征提取技术和ＢＰ神经网络模型在网络信息挖掘中的应用,及在ＷＷＷ上进行信息挖掘所需采用的方法和策略。     

网络信息挖掘的实践

本文介绍了数据挖掘和网络信息挖掘的概念,特别介绍了搜索引擎以及网络地址URL的使用技巧,最后推荐了一些Web网上的检索与查询资源。     

文本挖掘技术综述

文本挖掘，是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程．对其进行深入的研究势必将极大地提高人们从海量的文本数据中提取信息的能力，具有很高的商业价值．首先介绍了文本数据挖掘的研究情况，然后给出了文本挖掘的框架，对文本挖掘中信息的抽取技术以及文本挖掘中使用的相关技术、评估方法等都作了详细的介绍，最后指出了文本挖掘在知识发现中的重要意义，展望了文本挖掘在信息技术中的发展前景．     

网络信息挖掘技术在数字图书馆中的应用

介绍了网络信息挖掘技术,探讨了网络信息挖掘技术在数字图书馆的资源建设、管理系统和个性化服务等方面的应用。     

数据挖掘理论及挖掘过程浅析

数据挖掘作为当前国际学术界的一个研究热点,本文对它的研究意义、定义、分类等概念做了深入的阐述,详细介绍了数据挖掘的全过程,为深入研究数据挖掘的应用奠定了基础。     

基于Web信息挖掘的网络舆情分析技术

网络舆情分析是有效掌控网络、促进社会主义和谐社会建设的重要手段。Web信息技术的特点决定了其适用于网络舆情分析。利用Web信息挖掘,可以发现网络舆情、分析网络舆情的起源、发现网络舆情受众及其特点、研究舆情在网络上的传播扩散模式以及评估舆情影响效果。     

数据挖掘理论及挖掘过程浅析

数据挖掘作为当前国际学术界的一个研究热点,本文对它的研究意义、定义、分类等概念做了深入的阐述,详细介绍了数据挖掘的全过程,为深入研究数据挖掘的应用奠定了基础。     

基于网络的信息资源开发与服务

从信息利用的角度分析了网络信息资源的基本结构和组织方式，论述了基于网络信息资源的数据挖掘类型和图书馆应用实践，对网络信息资源利用的一些基础问题进行了比较详实的探讨。     

社会保险系统信息挖掘研究

本文概述了社会保险系统信息挖掘的意义、方法以及数据挖掘对社会保险信息的作用,并介绍了如何挖掘社会保险数据的方法,并分析社会保险数据挖掘的结果。在金保工程建设过程中,可利用社会保险系统信息数据挖掘,为民生服务,为政府决策提供客观依据。     

个性化搜索引擎与Web挖掘技术

Web挖掘技术是将传统的数据挖掘技术与Web技术相结合。本文分析了与Web挖掘有关的几个重要问题,并详细论述了web挖掘在个性化搜索引擎中的应用。     

基于Web的挖掘研究

首先描述了数据开采，及Web数据挖掘，最后提出了Web数据挖掘的发展方向和趋势。     

Web数据挖掘技术初探

Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点,它是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果。讨论Web数据挖掘技术中各种类型的Web数据挖掘的基本过程以及它们所使用的一些相关技术,分析Web数据挖掘的特点及面临的挑战.     

网络用法挖掘及其应用

介绍了数据挖掘、网络挖掘和网络用法挖掘技术的理论发展及其它们在实际中的应用情况,并在挖掘算法的改善提高过程中进行了探索性的研究.为了有效地帮助Web站点管理员管理Web站点,帮助商家调整整个市场策略,提出了一种在给定的Web日志中利用事务数据库中的挖掘序列模式的方法来发现所有的大访问路径的算法.结果证明该算法是行之有效的.     

一种有效的Web使用挖掘体系结构

对Web挖掘的特征、分类及与其相关的技术和工具进行了分析,针对现有的Web使用挖掘研究中缺乏统一而有效的结构模型的问题,提出了一种有效的Web使用挖掘的体系结构,并详细地分析了利用该结构模型处理Web使用挖掘的过程,最后,利用某大学网站的Web日志数据验证了该结构的有效性.     

主动时态数据库在数据挖掘中的技术和应用

针对目前数据越来越多 ,而提取有用数据越来越困难的现状 ,参照流行的观点 ,提出了解决该问题的数据挖掘 (DM)和知识发现 (KDD)的一种方法 .在DM和KDD中应用主动时态数据库技术 ,提出构造一个原型系统的模型     

数据挖掘技术及其所面临的问题

数据库系统、数据仓库和WWW已经成为信息处理系统的主流。海量数据的处理问题使知识发现和数据挖掘 (DataMining)成为目前网络数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。数据挖掘是一个多学科交叉领域 ,被认为是信息产业 2 1世纪最有前途的学科。本文主要介绍了数据挖掘有关概念及其发展 ,并对数据挖掘面临的相关问题进行了研究与探讨     

挖掘频繁波动的Web访问模式算法研究

考虑到Web访问数据的动态特性,给出了一个从Web访问日志历史演变中挖掘频繁波动的Web访问模式的方法.首先采用无序树结构表示用户历史访问页面序列集合,然后给出了频繁波动Web访问模式的详细定义以及挖掘算法描述,最后,根据数据集中访问序列的大小和数量变化对于算法扩展性和性能的影响进行了实验.结果表明,该算法具备良好扩展性的同时,能够比较高效地提取出频繁波动的Web访问模式.     

基于Multi-Agent技术的个性化数据挖掘系统

设计基于Multi Agent技术的个性化数据挖掘系统,介绍了该系统构造的基本思想和Agent的状态转变关系及其它们之间的通信协议;利用用户Agent和挖掘Agent得到个性化数据挖掘系统MAS,并给出了系统的算法.该类系统的特点是:用Agent模拟人,实现用户在系统中的智能代理.结果表明,它能够实现数据挖掘的个性化服务功能,提供对用户真正有价值的知识,有效地避免了用户的重复劳动和精力耗费;同时,避免了系统对无用数据的挖掘,提高了系统的运行效率.