蒲道北

【摘要】    从海量、复杂的Web数据中获取有价值的信息一直以来都是互联网研究的热点，本文在基于Web数据挖掘的研究中，优化出一种新的面向Web的数据挖掘模型，该模型利用Robot程序采集到的Web数据与特征信息进行匹配规范，然后在数据层中进行容差处理，调整差值数据，最终通过模式分析得到有用信息。实验结果表明，利用提出的模型对Web数据的挖掘结果质量上有了明显的改善和提升。

【关键词】    Web数据    数据挖掘    模型    数据智能

引言：

Web有着分布广泛的、全球性的信息，成为人们获取信息的主要渠道。然而如何在Web上搜索找到适合它使用者兴趣的信息呢？目前，人们主要通过3中主要方式查找：1.使用基于关键字或主路径浏览的搜索引擎，如百度或Google，它们通过使用关键字索引或人工建立路径来查找文档;2.查询深度Web资源。如amazon.com的书籍数据和realtor.com的固定资产数据;3.随机访问，通过网页链接一页一页浏览[1-2]。尽管基于关键字、IP地址和主题的搜索引擎支持Web信息搜索，但还存在着返回结果太多、查询质量低、查询覆盖面小、缺乏多维分析和数据挖掘支持等缺点。为了克服以上缺点，业界提出将数据挖掘技术应用在Web数据上，并形成一个新的研究方向，本文就现有的web数据挖掘技术基础上优化出一种新的Web数据挖掘的模型，该模型充分利用了XML的优点，采用Robot程序采集Web中的有用数据，并将得到的数据与特征信息进行匹配，匹配成功后在数据层中进行数据容差处理，调整差值数据，得到数据模式，通过模式分析最终得到有用数据。

一、Web数据挖掘技术

Web数据挖掘是指将数据挖掘方法运用到 Web信息挖掘上，针对web页面的内容、页面之间的关系和结构、使用者所需要访问的信息、电子商务资料等各类Web数据，应用数据挖掘手段和方法去分析并发现其所蕴含的、不可预测的、具有潜在价值的模型等过程。

1.1 Web数据挖掘的任务

为了更好地获得Web上的信息，通过Web进行商业决策，在Web上有效应用数据挖掘技术，必须完成以下任务和解决研究中的问题：

1.分析Web搜索引擎得到的数据;

2.分析Web的链接结构;

3.Web文档自动分类;

4.挖掘Web页面语义结构和内容;

5.挖掘Web动态特征;

6.建立多层和多维Web信息库。

1.2常用Web数据挖掘技术

1.路径分析技术：主要采用图进行分析，将网站上的页面定义成节点，页面之间的超链接定义成图中的边，从图中确定最频繁的路径访问模式或最大参引访问序列[1]。

2.关联规则挖掘技术：挖掘出用户在一个访问期间从服务器上访问的页面/文件之间的联系，这些页面之间可能并不存在直接的参引关系。

3.序列模式挖掘技术：要挖掘出页面上交易集之间的有时间序列的模式[2]。例如，有70%的用户访问了页面A 之后在一定的时间内又访问了页面B，也就是70%以上的用户对页面A和页面B都敢兴趣。

4.聚类分类技术：按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性，从而以挖掘出某些共同的特性。

二、Web数据智能挖掘模型和实现分析

为了更好的对Web信息进行挖掘和运用，本文对现有Web数据挖掘模型进行了优化，优化后的模型可以向用户提供个性化的深层次服务，不仅能提供原始的Web资料，还可以根据用户的需求对内容和结构进行充分的挖掘，包括数据采集层、数据层、数据分析层等。

2.1 数据采集层

整个过程主要分六个步骤[4-6]来完成：

1.用户接口：根据用户提供的目标信息，将信息与系统相连。

2. 提取特征信息：根据目标信息中的信息，提取相应的特征向量，并根据特征向量计算出对应的权值;

3.Web信息获取：即先用搜索引擎选择待采集Web站点，再利用Robot程序采集静态Web页面文档，利用XML结构信息作为搜索条件，通过对其标记的匹配率进行文档过滤。

4.信息特征匹配：即提取“文档暂存库”中的信息特征向量，将符合阀值条件的信息送入下一步。

5.数据规范：采用XML结构存储规范。例如中国电信业务可采用“电信业务cnXML”作为规范。

6.文档知识库：按照数据规范将规范好的数据存入数据库中，建立一个电子数据交换规范库，并阶段性地更新数据库中的信息。

2.2 数据层

采用XML形式存储数据，并检查、纠正数据中可能存在的错误信息，再采用矢量空间模型法（VSM）进行元数据处理，最后，将提取的元数据发送到数据分析层[7]。

2.3 数据分析层

在数据分析层中，首先是把查询结果按照优先级进行排序，再进行模式提取，得到有用的模式。在此分析的方法很多，有回归分析、遗传算法、聚类分析等数十种，在实际分析时，应针对其目标采用适当的分析方法。最后还需要将结果通过友好的界面提供给用户。

三、仿真实例及其分析

根据模型的思路开发出一个仿真系统，并在该系统上主要进行了计算机编程软件的搜索实验。并将得到数据进行分析和处理，最终得到预期的结果。

实验如下：

第一步：在仿真系统上查询java核心编程、Windows核心编程两个主题得到如下数据：

第二步：选择前100项搜索结果进行筛选，得到有用如下数据的比例：

第三步：将得到的数据建立文档知识库，采用聚类算法对采集到的数据进行有效的分析。

通過仿真实验的结果可以看出，该模型能够成功地在网上进行资源查找，并建立文档知识库，通过数据挖掘算法对文档知识库中的内容进行有效地挖掘，得到有利于数据决策地信息。达到了预期的效果。

四、结束语

由于Web信息大多数是异质、异构的半结构化或非结构化信息[8]，因而Web数据挖掘一直以来都是业界研究的热点，本文在基于Web数据挖掘的研究中，优化出一种新的面向Web的数据挖掘模型，可以提高对Web数据的采集和分析性能，可为业界Web数据挖掘提供参考。

参  考  文  献

[1]方传霞， 闫仁武. 基于Web挖掘的电子商务推荐系统研究[J]. 电子设计工程， 2015， 000（011）：30-32，35.

[2]王玉珍. 基于电子商务的Web挖掘技术研究[J]. 北京电子科技学院学报（4）：22-25.

[3]王剑锋， 乔冬， 麻丽娜，等. 基于潜在语义分析的网页文本分类研究[J]. 应用能源技术， 2009， 000（011）：41-44.

[4]王剑霞， 邢晶晶. 基于WEB数据挖掘的网络舆情分析研究[J]. 数字化用户， 2014， 000（005）：126-127，129.

[5]张丽霞. 基于Web的数据挖掘模型[J]. 菏泽学院学报， 2007， 29（2）：44-46.

[6]魏和平. Web内容大数据挖掘的特征匹配法探究[J]. 信息技术与信息化， 2020， No.242（05）：70-71.

[7]王琦超， 李广辉. 云计算在Web数据挖掘技术中的应用[J]. 九江学院学报：自然科学版， 2020（1）：74-76.

[8]刘爱琴， 赵慧敏， 尚珊. Web环境下语义挖掘模型的构建[J]. 图书馆理论与实践， 2018， 228（10）：61-65.