❶ WEB挖掘的WEB挖掘-能挖到什么
· 获取竞争对手和客户信息。Web不仅由页面组成，而且还包含了从一个页面指向另一个页面的超链接。一个Web页面的作者建立指向另一个页面的指针，就可以看作是作者对另一页面的认可。把另一页面的来自不同作者的注解收集起来，就可以用来反映该页面的重要性，并可以很自然地用于权威页面的发现。另外一种重要的Web页面是一个或多个Web页面，它提供了指向权威页面的链接集合，称为Hub。Hub页面本身可能并不突出，或者说可能没有几个链接指向它们，但是 Hub页面却提供了指向就某个话题而言最为突出的站点的链接。通过分析这类信息，企业可以获得零售商、中间商、合作商以及竞争对手的信息。
· 发现用户访问模式。通过分析和探究Web日志记录中的规律，可以识别电子商务的潜在客户，提高对最终用户的服务质量，并改进Web服务器系统的性能。 Web日志记录数据库提供了有关Web动态的，基于URL、时间、IP地址和Web页面内容的丰富信息，对它们进行分析，有助于发现潜在客户、用户和市场,有助于聚类用户并将用户分门别类，以实现个性化的市场服务。
·反竞争情报活动。反竞争情报是企业竞争情报活动的重要组成部分。忽视竞争对手的竞争情报活动、低估竞争对手搜集竞争情报的能力势必导致企业失去已有的竞争优势。Web站点是企业与外界进行交流的窗口，同时也是竞争对手获取竞争情报的一个重要信息源。在竞争情报计算机系统中，可以充分利用Web挖掘技术，通过运用分析访问者的IP地址、客户端所属域、信息访问路径，统计敏感信息访问率等方法识别竞争对手，保护企业敏感性信息。
❷ web开发技术有三个层面，请问第三个层面是什么
Web开发技术大体上也可以被分为客户端技术和服务端技术两大类
WEB开发技术包括三个层面:
a) 显示层. 页面制作 ,这个通常由美工完成
b) 逻辑层.主要讨论的内容,包括Struts,Hibernate,模式,代码生成技术(Xdoclet,Middlegen),自动构建(Maven)Taglib
c) 资源层. 讨论数据库的设计,Mssql,Oracle,存储过程,触发器.]
针对网上应用开发实例，展开Web技术三个层面的应用：
Web站点构建技术。
Web编程技术。
Web 数据库应用开发技术。
❸ 数据挖掘的常用方法有哪些
1、决策树法决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。
2、神经网络法
神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。
3、关联规则法
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
4、遗传算法
遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。
5、聚类分析法
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。
6、模糊集法
模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。
7、web页挖掘
通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。
8、逻辑回归分析
反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
9、粗糙集法
是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。
10、连接分析
它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。
❹ Web数据挖掘的内容简介
《Web数据挖掘》是适用于数据挖掘学术研究和开发的专业人员的参考书，同时也适合作为高等院校计算机及相关专业研究生的教材。书中首先论述了Web的基础（包括Web信息采集机制、Web标引机制以及基于关键字或基于相似性搜索机制），然后系统地描述了Web挖掘的基础知识，着重介绍基于超文本的机器学习和数据挖掘方法，如聚类、协同过滤、监督学习、半监督学习，最后讲述了这些基本原理在Web挖掘中的应用。《Web数据挖掘》为读者提供了坚实的技术背景和最新的知识。
❺ 信息检索，web数据挖掘 文本数据挖掘的区别是什么我是一个计算机硕士，我该怎么确定方向，嘀嗒网
问题描述：才能更容易的进入国家电网内部，比如电科院一类的单
位？是信息检索还是数据挖掘
答案1：： 信息检索是一门学科，所有与信息搜索有关的都可以归为
信息检索，比如你到图书馆找你想要的书也是信息检索的一个方向；
WEB数据挖掘一般现在分为两大类，一类关系知识挖掘，就是发现网络
连接的内在模式，一类是内容知识挖掘，内容知识挖掘可以划分为结
构型、半结构型以及非结构型挖掘，文本挖掘属于非结构型挖掘。
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信息检索与数据挖掘 论文
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❻ Web技术的三个关键技术是什么
先来看看两个名词：
一、超文本（hypertext）
一种全局性的信息结构，它将文档中的不同部分通过关键字建立链接，使信息得以用交互方式搜索。它是超级文本的简称。
二、超媒体（hypermedia）
超媒体是超文本（hypertext）和多媒体在信息浏览环境下的结合。它是超级媒体的简称。用户不仅能从一个文本跳到另一个文本，而且可以激活一段声音，显示一个图形，甚至可以播放一段动画。
Internet采用超文本和超媒体的信息组织方式，将信息的链接扩展到整个Internet上。Web就是一种超文本信息系统，Web的一个主要的概念就是超文本连接，它使得文本不再象一本书一样是固定的线性的。而是可以从一个位置跳到另外的位置。你可以从中获取更多的信息。可以转到别的主题上。想要了解某一个主题的内容只要在这个主题上点一下，就可以跳转到包含这一主题的文档上。正是这种多连接性我们才把它称为Web。
Web的特点：
一、Web是图形化的和易于导航的（navigate）
Web 非常流行的一个很重要的原因就在于它可以在一页上同时显示色彩丰富的图形和文本的性能。在Web之前Internet上的信息只有文本形式。Web可以提供将图形、音频、视频信息集合于一体的特性。同时，Web是非常易于导航的，只需要从一个连接跳到另一个连接，就可以在各页各站点之间进行浏览了。
二、Web与平台无关
无论你的系统平台是什么，你都可以通过Internet访问WWW。浏览WWW对你的系统平台没有什么限制。无论从Windows平台、UNIX平台、Macintosh还是别的什么平台我们都可以访问WWW。对WWW的访问是通过一种叫做浏览器（browser）的软件实现的。如Netscape 的Navigator、NCSA的Mosaic、Microsoft的Explorer等。
三、Web是分布式的
大量的图形、音频和视频信息会占用相当大的磁盘空间，我们甚至无法预知信息的多少。对于Web没有必要把所有信息都放在一起，信息可以放在不同的站点上。只需要在浏览器中指明这个站点就可以了。使在物理上并不一定在一个站点的信息在逻辑上一体化，从用户来看这些信息是一体的。
Web 是动态的
最后，由于各Web站点的信息包含站点本身的信息，信息的提供者可以经常对站上的信息进行更新。如某个协议的发展状况，公司的广告等等。一般各信息站点都尽量保证信息的时间性。所以Web站点上的信息是动态的。经常更新的。这一点是由信息的提供者保证的。
Web动态的特性还表现在Web是交互的。
Web的交互性首先表现在它的超连接上，用户的浏览顺序和所到站点完全由他自己决定。另外通过FORM的形式可以从服务器方获得动态的信息。用户通过填写FORM可以向服务器提交请求，服务器可以根据用户的请求返回相应信息。
❼ 信息检索，web数据挖掘 文本数据挖掘的区别是什么我是一个计算机硕士，我该怎么确定方向，
信息检索是一门学科，所有与信息搜索有关的都可以归为信息检索，比如你到图书馆找你想要的书也是信息检索的一个方向；WEB数据挖掘一般现在分为两大类，一类关系知识挖掘，就是发现网络连接的内在模式，一类是内容知识挖掘，内容知识挖掘可以划分为结构型、半结构型以及非结构型挖掘，文本挖掘属于非结构型挖掘。
❽ 如何通过用数据挖掘技术来分析Web网站日志
1、数据预处理阶段根据挖掘的目的，对原始Web日志文件中的数据进行提取、分解、合并、最后转换为用户会话文件。该阶段是Web访问信息挖掘最关键的阶段，数据预处理包括:关于用户访问信息的预处理、关于内容和结构的预处理。
2、会话识别阶段该阶段本是属于数据预处理阶段中的一部分，这里将其划分成单独的一个阶段，是因为把用户会话文件划分成的一组组用户会话序列将直接用于挖掘算法，它的精准度直接决定了挖掘结果的好坏，是挖掘过程中最重要的阶段。
3、模式发现阶段模式发现是运用各种方法和技术从Web日志数据中挖掘和发现用户使用Web的各种潜在的规律和模式。模式发现使用的算法和方法不仅仅来自数据挖掘领域，还包括机器学习、统计学和模式识别等其他专业领域。
模式发现的主要技术有：统计分析（statistical analysis）、关联规则（association rules）、聚类（clustering）、归类（classification）、序列模式（sequential patterns）、依赖关系（dependency）。
（1）统计分析（statistical analysis）：常用的统计技术有：贝叶斯定理、预测回归、对数回归、对数-线性回归等。可用来分析网页的访问频率，网页的访问时间、访问路径。可用于系统性能分析、发现安全漏洞、为网站修改、市场决策提供支持。
（2）关联规则（association rules）：关联规则是最基本的挖掘技术，同时也是WUM最常用的方法。在WUM中常常用在被访问的网页中，这有利于优化网站组织、网站设计者、网站内容管理者和市场分析，通过市场分析可以知道哪些商品被频繁购买，哪些顾客是潜在顾客。
（3）聚类（clustering）：聚类技术是在海量数据中寻找彼此相似对象组，这些数据基于距离函数求出对象组之间的相似度。在WUM中可以把具有相似模式的用户分成组，可以用于电子商务中市场分片和为用户提供个性化服务。
（4）归类（classification）：归类技术主要用途是将用户资料归入某一特定类中，它与机器学习关系很紧密。可以用的技术有：决策树（decision tree）、K-最近邻居、Naïve Bayesian classifiers、支持向量机（support vector machines）。
（5）序列模式（sequential patterns）：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值。
（6）依赖关系（dependency）：一个依赖关系存在于两个元素之间，如果一个元素A的值可以推出另一个元素B的值，则B依赖于A。
4、模式分析阶段模式分析是Web使用挖掘最后一步，主要目的是过滤模式发现阶段产生的规则和模式，去除那些无用的模式，并把发现的模式通过一定的方法直观的表现出来。由于Web使用挖掘在大多数情况下属于无偏向学习，有可能挖掘出所有的模式和规则，所以不能排除其中有些模式是常识性的，普通的或最终用户不感兴趣的，故必须采用模式分析的方法使得挖掘出来的规则和知识具有可读性和最终可理解性。常见的模式分析方法有图形和可视化技术、数据库查询机制、数理统计和可用性分析等。
❾ Web挖掘在企业竞争情报中的应用
对Web的挖掘，主要通过3个途径获取竞争情报。
竞争对手Web站点的挖掘。企业网站包括企业各方面的信息，通过对竞争对手网站的挖掘，可以发现不少有价值的情报线索。如网上有关竞争对手的相关合同的具体资料、研发活动、客户信息等，通过对这些信息进行挖掘整理，从而形成有价值的情报。
第三方网站。第三方网站主要包括政府网站、专业数据库以及其他Web站点。政府网站是信息资源的最大拥有者，通过对政府网站的挖掘，可以更好地掌握行业的发展趋势、理解政府的政策，以便做出正确的决策。专业数据库主要有专利数据库、商情数据库、各种会议数据库等。从专业数据库中，可以检索到各种不同的商情信息，可以更好地挖掘出竞争对手的市场营销、成本定位、研发能力、组织结构等方面的内容。其他Web站点主要有竞争对手客户站点、网络舆情论坛、求职网站及其他商业性Web站点。
企业自身Web站点的挖掘。对企业自身Web日志的挖掘，可以从多途径了解关注本企业的潜在客户群。例如，通过对浏览者在服务器上留下信息的挖掘，可以了解用户的年龄结构、职业、爱好习惯等；运用统计学和心理学原理，可以挖掘出用户对本企业的期望程度和分析产品需要改进之处等，以便有针对性地制定出相应的决策。
❿ 数据挖掘常用的方法有哪些
1、分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。
主要的分类方法：决策树、KNN 法 (K-Nearest Neighbor)、SVM 法、VSM 法、Bayes 法、神经网络等。
2、聚类
聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，按照对象的相似性和差异性，把一组对象划分成若干类，并且每个类里面对象之间的相似度较高，不同类里面对象之间相似度较低或差异明显。我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，聚类是一种无监督学习。
聚类的方法(算法)：主要的聚类算法可以划分为如下几类，划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。每一类中都存在着得到广泛应用的算法， 划分方法中有 k-means 聚类算法、层次方法中有凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中有神经网络聚类算法。
3、回归分析
回归分析是一个统计预测模型，用以描述和评估因变量与一个或多个自变量之间的关系;反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。
回归分析的应用：回归分析方法被广泛地用于解释市场占有率、销售额、品牌偏好及市场营销效果。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
回归分析的主要研究问题：数据序列的趋势特征、数据序列的预测、数据间的相关关系等。
4、关联规则
关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。
5、神经网络方法
神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的问题，以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。
6、Web数据挖掘
web数据挖掘是一项综合性技术，指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。
7、特征分析
特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
8、偏差分析
偏差是数据集中的小比例对象。通常，偏差对象被称为离群点、例外、野点等。偏差分析就是发现与大部分其他对象不同的对象。