基于xml的web挖掘

基于xml的web挖掘

ID:32987077

大?。?.01 MB

頁數(shù):38頁

時(shí)間:2019-02-18

基于xml的web挖掘_第1頁
基于xml的web挖掘_第2頁
基于xml的web挖掘_第3頁
基于xml的web挖掘_第4頁
基于xml的web挖掘_第5頁
資源描述:

《基于xml的web挖掘》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、東北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于XML的Web挖掘姓名:王石申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):電路與系統(tǒng)指導(dǎo)教師:衛(wèi)金茂20050501摘要隨著Internet的飛速發(fā)展,它成為了迄今為止最密集、最豐富的信息來源。那么從這些海量數(shù)據(jù)中找到使用者感興趣的信息逐漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。作為從Web文檔和Web活動中抽取感興趣的潛在的有用模式和隱藏信息的有效技術(shù),Web挖掘悄然興起,備受關(guān)注。而XML由于具有可擴(kuò)展性、結(jié)構(gòu)化和有效性等特性,建立了一種傳輸結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方法,從而使用戶能夠?qū)eb信息實(shí)施精確查詢與模型抽取。因此XML與Web挖掘

2、的結(jié)合將在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行的研究推向了一個(gè)新的高潮。本文首先從Web挖掘研究背景入手,介紹了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念,相比HTML而言XML在Web挖掘應(yīng)用中的優(yōu)越性,以及Web挖掘的內(nèi)涵和復(fù)雜性分析,Web挖掘原理、特點(diǎn)、分類等等。接著,闡述了如何實(shí)現(xiàn)Web內(nèi)容挖掘的問題。提出了使用標(biāo)準(zhǔn)web技術(shù)—HTML,半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型、XML,Java-開發(fā)的一種基于Web的數(shù)據(jù)挖掘方法。利用對象交換模型OEM將Web頁轉(zhuǎn)換為XML文檔,然后用Java實(shí)現(xiàn)從XML文檔中抽取感興趣的信息。通過選擇可靠的數(shù)據(jù)源以及在這些數(shù)據(jù)源中選取與內(nèi)容

3、相關(guān)但與格式無關(guān)的引用點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)抽取的任務(wù)。最后討論了結(jié)構(gòu)化信息的挖掘。使用有序樹作為數(shù)據(jù)模型,提供一種從有序樹中挖掘頻繁引導(dǎo)子樹的方法,幫助人們更有效的獲取Web上的信息。關(guān)鍵詞:Web挖掘;XML;挖掘結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)AbstractByrapidprogressofInternet,ithasbeenthedensestandabundantinformationsource.Thenfindingtheinformationfromlargedatathattheuserscanbeinterestedinhas

4、beenattractingmoreandmoreatention.Webminingisanefectivetechnologyofextractingusefulpaternsandinformation.XMLcantransportstructuraldatabecauseitisextensible,structural,efective.SothecombinationofXMLandWebmininghasbeenthesolutionofextractinginformation.First,westar

5、twiththestudyingbackgroundofWebminingandintroducethecorrespondingconceptionofdataminingandWebmining.WealsopresentthatXMLissuperiortoHTMLSecond,WeexpatiatehowtoimplementWebcontentmininganddevelopaWebminingtechnologybasedonHTML,semi-structureddatamodel,XML,Java.Wet

6、ransformWebpagetoXMLdocumentandextractusefulinformationfromXMLbyselectingreliantdatasourceandanchor.Last,westudytheproblemofminingstructuraldata.Weuselabeled,orderedtreesasdatamodelandpresentamethodofminingfrequentinducedsubtreesfromorderedtreestohelppeopleacquir

7、etheusefulinformation.Keywords:mining;XML;Miningstructuraldataif獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得東北師范大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示謝意口卯o5S.n學(xué)位論文作者簽名:于毛日期:學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者

8、完全了解東北師范大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,即:東北師范大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和磁盤,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)東北師范大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動畫的文件,查看預(yù)覽時(shí)可能會顯示錯(cuò)亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權(quán)有爭議請及時(shí)聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進(jìn)行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時(shí)可能由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因無法下載或下載錯(cuò)誤,付費(fèi)完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。