王晓艳

摘 要 随着我国信息技术的不断发展，Web挖掘技术被广泛应用，为此，文章对Web挖掘技术进行分析，主要从Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘三方面展开论述。

关键词 Web数据挖掘；技术模型；具体解析

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）03-0055-01

Web框架下的数据挖掘，主要经由对数据挖掘类技术的现实利用，从网络供应的服务，以及现有的网络文档中，发觉并提炼信息。数据挖掘含有的对象不同，可以将现有的Web挖掘，分为三个类别：Web框架下的内容挖掘、Web框架下的信息挖掘、Web带有的结构挖掘。

1 新颖的内容挖掘

伴随信息技术延展，Web框架下的数据类别也在递增，从本源层级上来讲，主要涵盖了图像类、文本类、声音类、元数据类、视频类等。在不同类别的数据以内进行挖掘，就构造出了多媒体属性的数据挖掘。

1） Web框架下的文本挖掘。数据挖掘，应指代在很不完备的、数目偏多的、很含糊的、带有杂声的、带有随机特性的数据内，将其中潜藏着的各类别信息及关联知识，予以提炼。若数据挖掘的目标对象，只归属于文本，便构造出文本属性的数据挖掘。挖掘对象，涵盖着半结构类、非结构类、结构化框架下的数据；而非结构化属性的数据，是侧重的挖掘成分。

在IR这一领域中，文档采纳了空间向量模型这一独有的形式，空间配有的向量，便归属于文档。对文档含有的特征集，予以提炼时，常常会多遍扫描，而获取到特征向量，其现有维数非常高，这就增添了必备的处理时段。……