❶ 網路信息抽取的工具
網路數據抽取工具簡介
傳統的網路數據抽取是針對抽取對象手工編寫一段專門的抽取程序，這個程序稱為包裝器(wrapper)。近年來，越來越多的網路數據抽取工具被開發出來，替代了傳統的手工編寫包裝器的方法。目前的網路數據抽取工具可分為以下幾大類(實際上，一個工具可能會歸屬於其中若干類)：
開發包裝器的專用語言(Languages for Wrapper Development)：用戶可用這些專用語言方便地編寫包裝器。例如Minerva，TSIMMIS，Web-OQL，FLORID，Jedi等。
以HTML為中間件的工具(HTML-aware Tools)：這些工具在抽取時主要依賴HTML文檔的內在結構特徵。在抽取過程之前，這些工具先把文檔轉換成標簽樹；再根據標簽樹自動或半自動地抽取數據。代表工具有Knowlesys，MDR。
基於NLP(Natural language processing)的工具(NLP-based Tools)：這些工具通常利用filtering、part-of-speech tagging、lexical semantic tagging等NLP技術建立短語和句子元素之間的關系，推導出抽取規則。這些工具比較適合於抽取那些包含符合文法的頁面。代表工具有 RAPIER，SRV，WHISK。
包裝器的歸納工具(Wrapper Inction Tools)：包裝器的歸納工具從一組訓練樣例中歸納出基於分隔符的抽取規則。這些工具和基於NLP的工具之間最大的差別在於：這些工具不依賴於語言約束，而是依賴於數據的格式化特徵。這個特點決定了這些工具比基於NLP的工具更適合於抽取HTML文檔。代表工具有：WIEN，SoftMealy，STALKER。
基於模型的工具(Modeling-based Tools)：這些工具讓用戶通過圖形界面，建立文檔中其感興趣的對象的結構模型，「教」工具學會如何識別文檔中的對象，從而抽取出對象。代表工具有：NoDoSE，DEByE。
基於本體的工具(Ontology-based Tools)：這些工具首先需要專家參與，人工建立某領域的知識庫，然後工具基於知識庫去做抽取操作。如果知識庫具有足夠的表達能力，那麼抽取操作可以做到完全自動。而且由這些工具生成的包裝器具有比較好的靈活性和適應性。代表工具有：BYU，X-tract。
❷ 軟體數據採集有哪幾種方法各自利弊是什麼
基於底層數據交換的數據直接採集方式是主流方式
原理就是通過獲取軟體系統的底層數據交換、軟體客戶端和資料庫之間的網路流量包，進行包流量分析採集到應用數據，同時還可以利用模擬技術模擬客戶端請求，實現數據的自動寫入。
使用數據採集引擎對目標軟體的內部數據交換（網路流量、內存）進行偵聽，再把其中所需的數據分析出來，經過一系列處理和封裝，保證數據的唯一性和准確性，並且輸出結構化數據。經過相應配置，實現數據採集的自動化。
基於底層數據交換的數據直接採集方式，如10 1 數據採集引擎從各式各樣的軟體系統中開采數據，源源不斷獲取所需的精準、實時的數據，自動建立數據關聯，輸出利用率極高的結構化數據，讓數據有序、安全、可控的流動到所需要的企業和用戶當中，讓不同系統的數據源實現聯動流通，為客戶提供決策支持、提高運營效率、產生經濟價值。
其他還有軟體介面對接方式、 開放資料庫方式。
介面對接方式數據可靠性較高，一般不存在數據重復的情況，且都是客戶業務大數據平台需要的有價值的數據；同時數據是通過介面實時傳遞過來，完全滿足了大數據平台對於實時性的要求。但介面對接方式需花費大量人力和時間協調各個軟體廠商做數據介面對接。
開放資料庫方式需要協調各個軟體廠商開放資料庫，其難度很大
❸ 採集數據 參數種類
採集數據參數種類是：Web數據（包括網頁、視頻、音頻、動畫、圖片等）、日誌數據、資料庫數據、其它數據。
1、web數據採集：網路數據採集是指通過網路爬蟲或網站公開 API 等方式從網站上獲取數據信息的過程。
網路會從一個或若干初始網頁的 URL 開始，獲得各個網頁上的內容，並且在抓取網頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的 URL 放入隊列，直到滿足設置的停止條件為止。
2、系統日誌採集：系統日誌採集主要是收集公司業務平台日常產生的大量日誌數據，供離線和在線的大數據分析系統使用。
3、資料庫採集：傳統企業會使用傳統的關系型資料庫 MySQL 和 Oracle 等來存儲數據。
4、其他數據：感知設備數據採集是指通過感測器、攝像頭和其他智能終端自動採集信號、圖片或錄像來獲取數據。
數據源數據同步種類是：
1、直接數據源同步：是指直接的連接業務資料庫，通過規范的介面（如JDBC）去讀取目標資料庫的數據。這種方式比較容易實現，但是如果業務量比較大的數據源，可能會對性能有所影響。
2、生成數據文件同步：是指從數據源系統現生成數據文件，然後通過文件系統同步到目標資料庫里。
3、資料庫日誌同步：是指基於源資料庫的日誌文件進行同步。現在大多數資料庫都支持生成數據日誌文件，並且支持用數據日誌文件來恢復數據。因此可以使用這個數據日誌文件來進行增量同步。
❹ 互聯網採集數據有哪幾種常見的方法
通過日誌獲取數據的，一般是伺服器，工程類的，這類型數據一般是人為制定數據協議的，對接非常簡單，然後通過日誌數據結構化，來分析或監測一些工程類的項目通過JS跟蹤代碼的，就像GA，網路統計，就屬於這一類，網頁頁尾放一段JS，用戶打開瀏覽網頁的時候，就會觸發，他會把瀏覽器的一些信息送到伺服器，基於此類數據做分析，幫助網站運營，APP優化。通過API，就像一些天氣介面，國內這方面的平台有很多，聚合就是其中一個，上面有非常多的介面。此類的，一般是實時，更新型的數據，按需付費通過爬蟲的，就像網路蜘蛛，或類似我們八爪魚採集器，只要是互聯網公開數據均可採集，這類型的產品有好幾款，面向不同的人群，各有特色吧。而說能做到智能的，一般來說，也就只有我們這塊的智能演算法做得還可以一點。（利益相關）比如自動幫你識別網頁上的元素，自動幫你加速等。埋點的，其實跟JS那個很像，一般是指APP上的，像神策，GROWINGIO之類的，這種的原理是嵌套一個SDK在APP裡面。如果對某項採集需要了解更深再說吧，說白就是通過前端，或自動化的技術，收集數據。
❺ 請問一下：資料庫之間抽取數據有哪幾種方式
隨機抽取
？
我給你講下思路好了
首先隨即值
是可以自動生成的
你知道。
先保存如下幾個變數
當前時間
資料庫總的取值范圍
也就是行數
數組
用來保存已經用過的隨機數
然後就是比對
重復的問題
不重復就取
重復的就換個隨機數
❻ 大數據挖掘常用的方法有哪些
1.基於歷史的MBR分析
基於歷史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)來預測未來案例的一些屬性(attribute)，通常找尋最相似的案例來做比較。
MBR中有兩個主要的要素，分別為距離函數(distance function)與結合函數(combination function)。距離函數的用意在找出最相似的案例;結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。
MBR的優點是它容許各種型態的數據，這些數據不需服從某些假設。另一個優點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關於新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠 的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發現最佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預測、醫學診療、反應的歸類等方面。
2.購物籃分析
購物籃分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起?商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品， 找出相關的聯想(association)規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
購物籃分析基本運作過程包含下列三點：
1. 選擇正確的品項：這里所指的正確乃是針對企業體而言，必須要在數以百計、千計品項中選擇出真正有用的品項出來。
2. 經由對共同發生矩陣(co-occurrence matrix)的探討挖掘出聯想規則。
3. 克服實際上的限制：所選擇的品項愈多，計算所耗費的資源與時間愈久(呈現指數遞增)，此時必須運用一些技術以降低資源與時間的損耗。
購物籃分析技術可以應用在下列問題上：針對信用卡購物，能夠預測未來顧客可能購買什麼。對於電信與金融服務業而言，經由購物籃分析能夠設計不同的服務組合以擴大利潤。保險業能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合並作預防。對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導致並發症的判斷依據。
3.決策樹
決策樹(Decision Trees)在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4.遺傳演算法
遺傳演算法(Genetic Algorithm)學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數(fitness function)決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 (cluster)問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5.聚類分析
聚類分析(Cluster Detection)這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
6.連接分析
連接分析(Link Analysis)是以數學中之圖形理論(graph theory)為基礎，藉由記錄之間的關系發展出一個模式，它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於 企業的研究。
7.OLAP分析
嚴格說起來，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析並不算特別的一個數據挖掘技術，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數據所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術一般，透過圖表或圖形等方式顯現，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數據轉變成信息的目標。
8.神經網路
神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。若面對新的例證，神經網路即可根據其過去學習的成果歸納後，推導出新的結果，乃屬於機器學習的一種。數據挖掘的相關問題也可采類神經學習的方式，其學習效果十分正確並可做預測功能。
9.判別分析
當所遭遇問題它的因變數為定性(categorical)，而自變數(預測變數)為定量(metric)時，判別分析為一非常適當之技術，通常應用在解決分類的問題上面。若因變數由兩個群體所構成，稱之為雙群體 —判別分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多個群體構成，則稱之為多元判別分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。
a. 找出預測變數的線性組合，使組間變異相對於組內變異的比值為最大，而每一個線性組合與先前已經獲得的線性組合均不相關。
b. 檢定各組的重心是否有差異。
c. 找出哪些預測變數具有最大的區別能力。
d. 根據新受試者的預測變數數值，將該受試者指派到某一群體。
10.邏輯回歸分析
當判別分析中群體不符合正態分布假設時，邏輯回歸分析是一個很好的替代方法。邏輯回歸分析並非預測事件(event)是否發生，而是預測該事件的機率。它將自變數與因變數的關系假定是S行的形狀，當自變數很小時，機率值接近為零;當自變數值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協 率開始減小，故機率值介於0與1之間。
❼ 常見的數據挖掘方法有哪些
數據挖掘的常用方法有：
神經網路方法
遺傳演算法
決策樹方法
粗集方法
覆蓋正例排斥反例方法
統計分析方法
模糊集方法
神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。
遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。
決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。
粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。
它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。
在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。
即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。
❽ web挖掘怎麼實現
截止到今天為止，我尚不知道有什麼有價值的web挖掘系統存在，不過您可以參考檢索引擎的挖掘演算法，比如Apache的lucene等
http://lucene.apache.org/java/docs/index.html
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並為您附錄以下信息：
近年來，隨著 Internet/Web技術的快速普及和迅猛發展，使各種信息可以以非常低的成本在網路上獲得，由於Internet/WWW在全球互連互通，可以從中取得的數據量難以計算，而且Internet/WWW的發展趨勢繼續看好，特別是電子商務的蓬勃發展為網路應用提供了強大支持，如何在WWW這個全球最大的數據集合中發現有用信息無疑將成為數據挖掘研究的熱點。
Web挖掘指使用數據挖掘技術在WWW數據中發現潛在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等。
2．Web挖掘流程
與傳統數據和數據倉庫相比，Web上的信息是非結構化或半結構化的、動態的、並且是容易造成混淆的，所以很難直接以Web網頁上的數據進行數據挖掘，而必須經過必要的數據處理。典型Web挖掘的處理流程如下[3]：
1．查找資源：任務是從目標Web文檔中得到數據，值得注意的是有時信息資源不僅限於在線Web文檔，還包括電子郵件、電子文檔、新聞組，或者網站的日誌數據甚至是通過Web形成的交易資料庫中的數據。
2．信息選擇和預處理：任務是從取得的Web資源中剔除無用信息和將信息進行必要的整理。例如從Web文檔中自動去除廣告連接、去除多餘格式標記、自動識別段落或者欄位並將數據組織成規整的邏輯形式甚至是關系表。
3．模式發現：自動進行模式發現。可以在同一個站點內部或在多個站點之間進行。
4．模式分析：驗證、解釋上一步驟產生的模式。可以是機器自動完成，也可以是與分析人員進行交互來完成。
Web挖掘作為一個完整的技術體系，在進行挖掘之前的信息獲得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE(Information Extraction)相當重要。信息獲得（IR）的目的在於找到相關Web文檔，它只是把文檔中的數據看成未經排序的片語的集合，而信息抽取(IE)的目的在於從文檔中找到需要的數據項目，它對文檔的結構合表達的含義感興趣,它得一個重要任務就是對數據進行組織整理並適當建立索引。
信息獲得（IR）和信息抽取(IE)技術的研究已近有很長時間，隨著Web技術的發展，基於Web技術的IR、 IE得到了更多的重視。由於Web 數據量非常大，而且可能動態變化，用原來手工方式進行信息收集早已經力不從心，目前的研究方向是用自動化、半自動化的方法在Web上進行IR和IE。在 Web環境下既要處理非結構化文檔，又要處理半結構化的數據，最近幾年在這兩方面都有相應的研究成果和具體應用，特別是在大型搜索引擎中得到了很好的應用。
3．Web挖掘分類及各自的研究現狀及發展
根據對Web數據的感興趣程度不同，Web挖掘一般可以分為三類：Web內容挖掘（Web Content mining）、 Web結構挖掘（ Web structure mining）、 Web 用法挖掘（Web usage Mining）
3．1、Web內容挖掘：
指從Web內容/數據/文檔中發現有用信息，Web上的信息五花八門，傳統的Internet由各種類型的服務和數據源組成，包括WWW、FTP、Telnet等，現在有更多的數據和埠可以使用，比如政府信息服務、數字圖書館、電子商務數據，以及其他各種通過 Web可以訪問的資料庫。Web內容挖掘的對象包括文本、圖象、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數據。其中針對無結構化文本進行的Web挖掘被歸類到基於文本的知識發現（KDT）領域，也稱文本數據挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比較重要的技術領域，也引起了許多研究者的關注。最近在Web多媒體數據挖掘方面的研究成為另一個熱點。
Web內容挖掘一般從兩個不同的觀點來進行研究。從資源查找（IR）的觀點來看，Web內容挖掘的任務是從用戶的角度出發，怎樣提高信息質量和幫助用戶過濾信息。而從DB的角度講Web內容挖掘的任務主要是試圖對Web上的數據進行集成、建模，以支持對Web數據的復雜查詢。
3．1．1從資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘非結構化文檔：
非結構化文檔主要指Web上的自由文本，包括小說、新聞等。在這方面的研究相對比較多一些，大部分研究都是建立在詞彙袋（bag of words）或稱向量表示法（vector representation）的基礎上，這種方法將單個的詞彙看成文檔集合中的屬性，只從統計的角度將詞彙孤立地看待而忽略該詞彙出現的位置和上下文環境。屬性可以是布爾型，根據詞彙是否在文檔中出現而定，也可以有頻度，即該詞彙在文檔中的出現頻率。這種方法可以擴展為選擇終結符、標點符號、不常用詞彙的屬性作為考察集合。詞彙袋方法的一個弊端是自由文本中的數據豐富，詞彙量非常大，處理起來很困難，為解決這個問題人們做了相應的研究，採取了不同技術，如信息增益，交叉熵、差異比等，其目的都是為了減少屬性。另外，一個比較有意義的方法是潛在語義索引（Latent Semantic Indexing），它通過分析不同文檔中相同主題的共享詞彙，找到他們共同的根，用這個公共的根代替所有詞彙，以此來減少維空間。例如： 「informing」、「information」、「informer」、「informed」可以用他們的根「inform」來表示，這樣可以減少屬性集合的規模。
其他的屬性表示法還有詞彙在文檔中的出現位置、層次關系、使用短語、使用術語、命名實體等，目前還沒有研究表明一種表示法明顯優於另一種。
用資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘半結構化文檔：
與非結構化數據相比，Web上的半結構化文檔挖掘指在加入了HTML、超連接等附加結構的信息上進行挖掘，其應用包括超連接文本的分類、聚類、發現文檔之間的關系、提出半結構化文檔中的模式和規則等。
3．1．2從資料庫（Database）的觀點挖掘非結構化文檔：
資料庫技術應用於Web挖掘主要是為了解決Web信息的管理和查詢問題。這些問題可以分為三類：Web信息的建模和查詢；信息抽取與集成；Web站點建構和重構。
從資料庫的觀點進行Web內容挖掘主要是試圖建立Web站點的數據模型並加以集成，以支持復雜查詢，而不止是簡單的基於關鍵詞的搜索。這要通過找到Web文檔的模式、建立Web數據倉庫或Web知識庫或虛擬資料庫來實現。相關研究主要是基於半結構化數據進行的。
資料庫觀點主要利用OEM(Object Exchange Model)模型將半結構化數據表示成標識圖。OEM中的每個對象都有對象標識（OID）和值，值可以是原子類型，如整型、字元串型、gif、html 等，也可以是一個復合類型，以對象引用集合的形式表示。由於Web數據量非常龐大，從應用的角度考慮，很多研究只處理辦結構化數據的一個常用自集。一些有意義的應用是建立多層資料庫（MLDB），每一層是它下面層次的概化，這樣就可以進行一些特殊的查詢和信息處理。對於在半結構化數據上的查詢語言研究也得到了人們的重視並做了專題研究。
由於在資料庫觀點下數據的表示方法比較特殊，其中包含了關系層次和圖形化的數據，所以大部分建立在扁平數據集合之上的數據挖掘方法不能直接使用，目前已經有人針對多層資料庫挖掘演算法進行研究。
3．2、Web結構挖掘：
Web結構挖掘的對象是Web本身的超連接，即對Web文檔的結構進行挖掘。對於給定的Web文檔集合，應該能夠通過演算法發現他們之間連接情況的有用信息，文檔之間的超連接反映了文檔之間的包含、引用或者從屬關系，引用文檔對被引用文檔的說明往往更客觀、更概括、更准確。
Web結構挖掘在一定程度上得益於社會網路和引用分析的研究。把網頁之間的關系分為incoming連接和 outgoing連接，運用引用分析方法找到同一網站內部以及不同網站之間的連接關系。在Web結構挖掘領域最著名的演算法是HITS演算法和 PageRank演算法。他們的共同點是使用一定方法計算Web頁面之間超連接的質量，從而得到頁面的權重。著名的Clever和Google搜索引擎就採用了該類演算法。
此外，Web結構挖掘另一個嘗試是在Web數據倉庫環境下的挖掘，包括通過檢查同一台伺服器上的本地連接衡量 Web結構挖掘Web站點的完全性，在不同的Web數據倉庫中檢查副本以幫助定位鏡像站點，通過發現針對某一特定領域超連接的層次屬性去探索信息流動如何影響Web站點的設計。
3．3、Web用法挖掘（Web usage Mining）：
即Web使用記錄挖掘，在新興的電子商務領域有重要意義，它通過挖掘相關的Web日誌記錄，來發現用戶訪問 Web頁面的模式，通過分析日誌記錄中的規律，可以識別用戶的忠實度、喜好、滿意度，可以發現潛在用戶，增強站點的服務競爭力。Web使用記錄數據除了伺服器的日誌記錄外還包括代理伺服器日誌、瀏覽器端日誌、注冊信息、用戶會話信息、交易信息、Cookie中的信息、用戶查詢、滑鼠點擊流等一切用戶與站點之間可能的交互記錄。可見Web使用記錄的數據量是非常巨大的，而且數據類型也相當豐富。根據對數據源的不同處理方法，Web 用法挖掘可以分為兩類，一類是將Web使用記錄的數據轉換並傳遞進傳統的關系表裡，再使用數據挖掘演算法對關系表中的數據進行常規挖掘；另一類是將Web 使用記錄的數據直接預處理再進行挖掘。Web 用法挖掘中的一個有趣的問題是在多個用戶使用同一個代理伺服器的環境下如何標識某個用戶，如何識別屬於該用戶的會話和使用記錄，這個問題看起來不大，但卻在很大程度上影響著挖掘質量，所以有人專門在這方面進行了研究。通常來講，經典的數據挖掘演算法都可以直接用到Web 用法挖掘上來，但為了提高挖掘質量，研究人員在擴展演算法上進行了努力，包括復合關聯規則演算法、改進的序列發現演算法等。
在[4]中，根據數據來源、數據類型、數據集合中的用戶數量、數據集合中的伺服器數量等將Web 用法挖掘分為五類：
●個性挖掘：針對單個用戶的使用記錄對該用戶進行建模，結合該用戶基本信息分析他的使用習慣、個人喜好，目的是在電子商務環境下為該用戶提供與眾不同的個性化服務。
●系統改進：Web服務（資料庫、網路等）的性能和其他服務質量是衡量用戶滿意度的關鍵指標，Web 用法挖掘可以通過用戶的擁塞記錄發現站點的性能瓶頸，以提示站點管理者改進Web緩存策略、網路傳輸策略、流量負載平衡機制和數據的分布策略。此外，可以通過分析網路的非法入侵數據找到系統弱點，提高站點安全性，這在電子商務環境下尤為重要。
●站點修改：站點的結構和內容是吸引用戶的關鍵。Web 用法挖掘通過挖掘用戶的行為記錄和反饋情況為站點設計者提供改進的依，比如頁面連接情況應如何組織、那些頁面應能夠直接訪問等。
●智能商務：用戶怎樣使用Web站點的信息無疑是電子商務銷售商關心的重點，用戶一次訪問的周期可分為被吸引、駐留、購買和離開四個步驟，Web用法挖掘可以通過分析用戶點擊流等Web日誌信息挖掘用戶行為的動機，以幫助銷售商合理安排銷售策略。
●Web特徵描述：這類研究跟關注這樣通過用戶對站點的訪問情況統計各個用戶在頁面上的交互情況，對用戶訪問情況進行特徵描述。
4．結束語
盡管Web挖掘的形式和研究方向層出不窮，但我認為隨著電子商務的興起和迅猛發展，未來Web挖掘的一個重要應用方向將是電子商務系統。而與電子商務關系最為密切的是用法挖掘（Usage Mining），也就是說在這個領域將會持續得到更多的重視。另外，在搜索引擎的研究方面，結構挖掘的研究已經相對成熟，基於文本的內容挖掘也已經有許多研究，下一步將會有更多的研究者把多媒體挖掘最為研究方向。
❾ 數據採集系統有哪幾種採集方式，各自有什麼特點
1、設備類：
指從感測器和其它待測設備等模擬和數字被測單元中自動採集信息的過程。數據採集系統是結合基於計算機的測量軟硬體產品來實現靈活的、用戶自定義的測量系統。比如條碼機、掃描儀等都是數據採集工具（系統）。
2、網路類：
用來批量採集網頁，論壇等的內容，直接保存到資料庫或發布到網路的一種信息化工具。可以根據用戶設定的規則自動採集原網頁，獲取格式網頁中需要的內容，也可以對數據進行處理。
數據採集系統包括了：可視化的報表定義、審核關系的定義、報表的審批和發布、數據填報、數據預處理、數據評審、綜合查詢統計等功能模塊。
通過信息採集網路化和數字化，擴大數據採集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和准確性；最終實現相關業務工作管理現代化、程序規范化、決策科學化，服務網路化。
(9)基於web的數據抽取有幾種方式擴展閱讀
數據採集系統特點：
a、數據採集通用性較強。不僅可採集電氣量，亦可採集非電氣量。電氣參數採集用交流離散采樣，非電氣參數採集採用繼電器巡測，信號處理由高精度隔離運算放大器AD202JY調理，線性度好，精度高。
b、整個系統採用分布式結構，軟、硬體均採用了模塊化設計。數據採集部分採用自行開發的帶光隔離的RS-485網，通信效率高，安全性好，結構簡單。
後台系統可根據實際被監控系統規模大小及要求，構成485網、Novell網及WindowsNT網等分布式網路。由於軟、硬體均為分布式、模塊化結構，因而便於系統升級、維護，且根據需要組成不同的系統。
c、數據處理在WindowsNT平台上採用VisualC++語言編程，處理能力強、速度快、界面友好，可實現網路數據共享。
d、整個系統自行開發，符合我國國情。對發電廠原有系統的改動很小，系統造價較低，比較適合中小型發電廠技術改造需要。