一、数据挖掘技术在Web中的应用（论文文献综述）
侯东阳,武昊,陈军[1]（2020）在《时空数据Web搜索的研究进展》文中进行了进一步梳理随着移动Web和互联网模式的逐步兴起,时空大数据应运而生,如何从泛在网络中挖掘可用资源成为各界广泛关注的热点问题。而Web搜索是从互联网中精准发现并提取时空大数据的基本手段。以经典Web搜索为理论基础,针对时空数据的时空特征和多源多模态特征,分析了由此带来的空间语义特殊化、时间意图明确化和时空数据对象化3个方面的基本问题,并以此评述相关研究进展。最后,总结并展望了时空数据深层Web自适应采集、多源多标签遥感图像检索、跨模态时空数据检索、时空数据Web搜索工程化实施等方面的发展方向。
杨亚萍,郑广成[2]（2020）在《WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用》文中提出在电子商务中,怎样在海量数据中获得有价值的信息是非常必要的,WEB技术是电子商务中重要部分之一。本文就结合电子商务与WEB挖掘技术基本概述,重点分析web数据挖掘技术分类,并根据分析结果,探讨WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用,具体如下。
伍洁[3]（2020）在《Web数据挖掘技术在中国电子商务领域的应用研究综述》文中进行了进一步梳理Web数据挖掘是将传统数据挖掘技术与Web技术相结合,并综合统计学、可视化等多个学科领域的一种技术。电子商务是与Web技术紧密联系的行业,各大电商平台都应用了Web技术与用户进行交互。近年来,越来越多的学者开始关注Web数据挖掘在电子商务中的应用,主要着重于对电子商务网络营销、电子商务服务质量以及网络安全与Web数据挖掘技术相结合的3个方面进行研究。电子商务怎样与Web数据挖掘技术更好地契合、实现电商平台利益最大化和用户体验最优化成为人们关注的问题,也吸引了众多专家学者进行研究。基于此,文章通过对检索文献的整理、归纳,综述数据挖掘在电子商务领域中的应用研究现状,为进一步的研究指明方向,并指出未来的研究方向是可视化Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
刘齐[4]（2020）在《PageRank算法在Web挖掘中的研究与应用》文中指出随着计算机网络技术的快速发展,用户获取信息的途径越来越多,但面对庞大的信息资源,如何高效准确的获取对自己有用的信息成为一个难题。在Web结构挖掘中,通过分析网页间的链接关系,结合用户搜索主题,能为用户提供更全面、更精确的信息。本文以Web结构挖掘的Page Rank算法为对象,对其数学模型和实际应用情况进行深入研究,指出了存在主题漂移和偏重旧网页的不足,并提出改进算法,实验结果表明,改进后的算法提高了搜索效果。本文主要工作内容如下:（1）首先对Web数据挖掘和搜索引擎进行研究,介绍了Web数据挖掘的研究背景和发展趋势,详细介绍了其各自的应用场景、发展状况和优缺点;介绍了搜索引擎的原理和应用流程等。（2）针对主题漂移的缺点,本文基于IDF词频计算和二元检索模型提出了BM25概率检索模型,该模型区别于传统的余弦相似度计算,在计算关键字和文档的相关度的过程中,具有更灵活、更高效的优势。（3）针对偏重旧网页的不足,本文引入时间反馈因子,使用搜索引擎搜索到的周期数来替代网页的发布时间,避免了因网页结构差异而导致发布时间获取规则的不统一的问题,能有效对质量高的新网页提供补偿。（4）根据（2）（3）的工作,提出一种改进的Page Rank算法,为了验证改进算法的优势,通过网页爬虫工具Nutch抓取原始网页,进行预处理后作为数据集存储到数据库中,最后分别用原始Page Rank算法和改进的Page Rank算法进行试验,验证了改进算法的有效性。
简圣光[5]（2019）在《融入Web数据挖掘的校企人才对接平台的研究和实现》文中进行了进一步梳理过去几十年,Web数据随着互联网的迅猛发展不断激增,如何有效地从这些难以计数的Web数据之中挖掘隐藏的、有价值的信息并加以利用,已成为当前数据挖掘领域的研究热点。另一方面,据调研,仅有10%的大学生第一次就业时找到了完全适合自己的工作。这反映了当前高校大学生对所学知识与工作内容的契合度没有充分的了解。而企业也长期存在精准定位招聘人才难,招聘成本高、周期长、效果差,留住人才难、人才沟通难等问题。针对上述问题,本文提出两个Web数据挖掘算法,并通过实际调研,从当前学生和企业的普遍痛点入手,以茶歇文化为媒介,设计搭建了一个用于高校与企业的人才对接的系统平台。同时将两个Web数据挖掘算法融入其中,以持续改善用户使用体验。论文主要工作有:（1）提出一种新的基于图模型的岗位信息文档关键词提取算法以挖掘当前热门的关键词。该算法使用传统的TextRank提取出来的关键词构造顶点,以时间和点击量两个因素计算边权重,最后进行随机游走不断迭代提取出关键词。（2）提出一种改进的AprioriAll算法从Web日志中挖掘用户的偏好路径。该算法减少了数据库的扫描次数,并通过先验地剪除不满足最小支持度的侯选项集的方法仅生成有效的候选项集。实验表明,相比原算法,改进后的AprioriAll算法具有更低的时空复杂度,挖掘性能得到了提升。（3）使用Spring Boot+Mybatis+Vue.js全栈技术完整地实现了一个校企人才对接系统平台,并利用上述算法实现了岗位关键词提取和用户偏好路径挖掘模块。最后对系统进行了功能和性能测试,结果表明Web数据挖掘算法提升了校企人才对接的效率。
王建明[6]（2019）在《云计算环境下对Web数据挖掘技术的研究》文中研究指明随着互联网技术的不断发展,Web数据挖掘技术也在不断地进步,该技术在各行各业的应用越来越广泛。而作为存储技术的里程碑,云计算技术显着提升了数据存储的效率和安全性。因此,分析基于云计算的Web数据挖掘技术对互联网产业的发展来说意义重大。本文分析了基于Web数据挖掘技术的特点,探讨了基于云计算的Web数据挖掘技术。
谢宗彦,黎巎,周纯洁[7]（2017）在《社交网络中的Web数据挖掘技术》文中认为社交网络已经成为Web 2.0时代最流行的应用。文中阐述了社交网络和Web数据挖掘的时代背景,并介绍了Web数据挖掘和社交网络的技术及概念。重点讨论了应用于社交网络分析的Web数据挖掘算法,以及集中于文本内容的相关聚类算法。对目前该领域内的常用算法进行分析和比较,并分析算法目前存在的问题及研究情况。
张欣[8]（2017）在《数据挖掘技术在WEB中的应用》文中研究说明随着"互联网+"和大数据技术的飞速发展,信息化建设的推进,基于WEB的数据挖掘技术这几年快速发展起来。怎么有价值地运用互联网上丰富的信息,针对用户来提供个性化的信息服务,当下已经成为热门的研究课题。在这种情况下,数据库挖掘技术将结果应用于网站结构设计的优化,针对用户提供个性化服务,提高WEB站点运营服务质量和用户对WEB站点上页面的访问兴趣。本文介绍数据挖掘的研究背景及国内外研究现状,介绍数据挖掘技术、基于WEB数据挖掘技术和数据挖掘在WEB中个性化定制的应用,介绍数据库挖掘技术的现状、过程和其在WEB中的应用。
孟强,李海晨[9]（2017）在《Web数据挖掘技术及应用研究》文中认为大数据时代的到来,推动了Web数据挖掘技术的快速发展与应用。文章重点探讨了数据挖掘与Web数据挖掘的基本概念,阐述了Web数据挖掘的分类及挖掘流程,并对Web数据挖掘的常用技术手段及在电子商务中的具体应用进行了探讨和研究。
张素智,曲旭凯,张琳[10]（2015）在《基于电子商务的Web数据挖掘研究》文中指出随着电子商务的高速发展,互联网、无线网络、移动网络的大面积覆盖,电子商务不仅潜移默化地影响着传统的商业模式,而且产生海量的Web数据,成为目前新的研究热点。电子商务"大数据"中隐藏的巨大的价值与Web数据挖掘技术在数据分析方面的作用使得二者自然的结合在一起。Web数据挖掘在电商巨量数据的分类、聚类、数据解释等方面发展迅速,与此同时,Web数据挖掘仍面临数据复杂性、计算复杂性、系统复杂性等方面的挑战。
二、数据挖掘技术在Web中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据挖掘技术在Web中的应用（论文提纲范文）
（1）时空数据Web搜索的研究进展（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1)空间语义特殊化。 |
| 2)时间意图明确化。 |
| 3)时空搜索对象化。 |
| 1 空间语义特殊化 |
| 1.1 基础地理知识库构建 |
| 1.2 地理实体识别 |
| 1.3 地理实体消歧 |
| 1.4 地理求焦 |
| 2 时间意图明确化 |
| 2.1 时间信息抽取 |
| 2.2 时间求焦 |
| 2.3 查询时间意图识别 |
| 3 数据搜索对象化 |
| 3.1 空间和时间相关度计算 |
| 3.2 网络文本搜索 |
| 3.3 地理信息服务发现 |
| 3.4 遥感图像检索 |
| 4 结束语 |
| 1)深层Web自适应采集。 |
| 2)多源多目标遥感图像智能检索。 |
| 3)跨模态时空数据关联检索。 |
| 4)时空数据Web搜索工程化实施。 |
（2）WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 电子商务与Web数据挖掘技术概述 |
| 2 Web数据挖掘技术分类 |
| 2.1 Web内容挖掘(WebcontentMining) |
| 2.2 Web结构挖掘(WebstructureMining) |
| 2.3 Web使用挖掘(WebUsageMining) |
| 3 WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用 |
| 3.1 路径分析技术 |
| 3.2 关联分析技术 |
| 3.3 系统算法分析 |
| 4 结束语 |
（3）Web数据挖掘技术在中国电子商务领域的应用研究综述（论文提纲范文）
| 1 国内研究现状 |
| 2 关键技术 |
| 2.1 Web数据挖掘技术 |
| 2.2 电子商务 |
| 3 Web数据挖掘在电子商务中的应用 |
| 3.1 Web数据挖掘在电子商务网络营销中的应用 |
| 3.2 Web数据挖掘在提高电子商务服务质量中的应用 |
| 3.3 Web数据挖掘在电子商务网络安全中的应用 |
| 3.4 应用分析总结 |
| 4 结语 |
（4）PageRank算法在Web挖掘中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 Web数据挖掘和搜索引擎 |
| 2.1 Web数据挖掘概述 |
| 2.1.1 数据挖掘介绍 |
| 2.1.2 Web数据挖掘介绍 |
| 2.1.3 Web数据挖掘的步骤 |
| 2.1.4 Web数据挖掘的趋势 |
| 2.2 Web数据挖掘的分类 |
| 2.2.1 Web结构挖掘 |
| 2.2.2 Web内容挖掘 |
| 2.2.3 Web使用挖掘 |
| 2.2.4 Web语义挖掘 |
| 2.3 搜索引擎技术介绍 |
| 2.3.1 搜索引擎的原理 |
| 2.3.2 搜索引擎的分类 |
| 2.3.3 搜索引擎系统流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Page Rank算法的研究与分析 |
| 3.1 Page Rank算法概述 |
| 3.2 Page Rank算法解析 |
| 3.2.1 Page Rank原理 |
| 3.2.2 Page Rank算法的简单模型 |
| 3.2.3 Page Rank算法的线性代数解法 |
| 3.3 Page Rank算法的实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Page Rank的综合排序算法 |
| 4.1 Page Rank算法的优缺点 |
| 4.2 改进的Page Rank算法 |
| 4.2.1 BM25模型的相关研究 |
| 4.2.2 时间反馈研究 |
| 4.3 提出新的Page Rank算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 实验方案 |
| 5.2 实验环境搭建 |
| 5.3 实验设计 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（5）融入Web数据挖掘的校企人才对接平台的研究和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Web数据挖掘 |
| 1.2.2 关键词提取 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论介绍 |
| 2.1 Web数据挖掘 |
| 2.1.1 Web数据挖掘定义 |
| 2.1.2 Web挖掘分类 |
| 2.1.3 Web数据挖掘的目的 |
| 2.2 超图概述 |
| 2.3 Spring Boot+Mybatis+Vue.js全栈技术 |
| 2.3.1 Spring Boot、Mybatis、Vue.js简介 |
| 2.3.2 Spring Boot+Mybatis+Vue.js全栈技术简介 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于超图的岗位信息关键词提取算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 关键词提取流程 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 数据清洗 |
| 3.3.2 词性标注 |
| 3.4 候选词集的初筛 |
| 3.4.1 单字筛除 |
| 3.4.2 停用词筛除 |
| 3.5 TextRank算法 |
| 3.6 基于超图的岗位信息提取关键词提取算法 |
| 3.6.1 构造超图 |
| 3.6.2 顶点权重计算 |
| 3.6.3 超边权重计算 |
| 3.6.4 随机游走 |
| 3.7 实验与分析 |
| 3.7.1 实验环境 |
| 3.7.2 实验结果与分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于改进的AprioriAll用户偏好路径挖掘算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 日志数据格式说明 |
| 4.3 数据预处理 |
| 4.3.1 数据清洗 |
| 4.3.2 常规预处理 |
| 4.4 改进的数据挖掘算法 |
| 4.5 基于改进的AprioriAll用户频繁路径挖掘流程 |
| 4.6 实验与分析 |
| 4.6.1 实验数据与实验环境 |
| 4.6.2 实验方法 |
| 4.6.3 实验结果与分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统设计与实现 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.2 系统功能概述 |
| 5.3 系统架构设计概述 |
| 5.4 基于超图的岗位信息关键词提取模块实现 |
| 5.4.1 岗位信息数据库设计 |
| 5.4.2 数据预处理模块实现 |
| 5.4.3 算法实现模块 |
| 5.5 Web日志挖掘子模块实现 |
| 5.5.1 数据预处理模块的实现 |
| 5.5.2 Web日志挖掘实现模块 |
| 5.6 业务系统实现和测试 |
| 5.6.1 业务系统实现举例 |
| 5.6.2 业务系统软件测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 课题主要成果总结 |
| 6.2 后续工作与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）云计算环境下对Web数据挖掘技术的研究（论文提纲范文）
| 1 Web数据挖掘分类 |
| 2 基于云计算的Web数据挖掘体系 |
| 3 基于云计算的Web数据挖掘算法 |
| 3.1 WebGraph算法数据结构 |
| 3.2 WebGraph数据存储方式 |
| 3.3 Graph数据抓取 |
| 3.3.1 创建Facebook应用程序 |
| 3.3.2 开发Facebook应用程序获取用户关系 |
| 4 结论 |
（8）数据挖掘技术在WEB中的应用（论文提纲范文）
| 一、数据挖掘的背景 |
| 二、数据挖掘的过程 |
| 1. 数据收集。 |
| 2. 数据清洗和转换。 |
| 3. 模型建立。 |
| 4. 模型评估。 |
| 5. 知识表示。 |
| 6. 应用集成。 |
| 7. 模型管理。 |
| 三、WEB数据挖掘 |
| 四、数据挖掘在WEB中个性化定制的应用 |
| 五、数据挖掘技术在WEB中的应用 |
（9）Web数据挖掘技术及应用研究（论文提纲范文）
| 1 数据挖掘与Web数据挖掘 |
| 2 Web数据挖掘的分类 |
| 2.1 Web内容挖掘 |
| 2.2 Web使用记录挖掘 |
| 2.3 Web结构挖掘 |
| 3 Web数据挖掘的一般流程 |
| 3.1 Web数据资源获取 |
| 3.2 Web数据预处理 |
| 3.3 数据的转换和集成 |
| 3.4 模式识别 |
| 3.5 模式分析 |
| 4 Web数据挖掘的常用技术 |
| 4.1 路径分析 |
| 4.2 关联规则 |
| 4.3 序列模式 |
| 4.4 分类分析 |
| 4.5 聚类分析 |
| 4.6 统计分析 |
| 5 Web数据挖掘在电子商务中的应用 |
| 5.1 挖掘出潜在的客户 |
| 5.2 提供个性化的服务 |
| 5.3 改进Web站点的设计 |
| 5.4 搜索引擎的应用 |
| 5.5 广告效益评估 |
| 5.6 网络安全 |
| 6 结束语 |
（10）基于电子商务的Web数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1面向电子商务的Web数据挖掘 |
| 1.1 Web数据挖掘 |
| (1)Web数据挖掘简介 |
| (2)Web数据挖掘分类 |
| 1Web内容挖掘 |
| 2Web访问挖掘 |
| 3Web结构挖掘 |
| (3)Web数据挖掘过程 |
| 1定义问题 |
| 2数据收集和抽取 |
| 3数据预处理 |
| 4挖掘模型构建与评估 |
| 5数据挖掘 |
| 6结果分析和预测 |
| 7模型管理 |
| 1.2电子商务中Web数据挖掘的问题 |
| 1数据库异构 |
| 2数据的半结构化 |
| 1.3电子商务中Web数据挖掘应用 |
| 1发现具有潜在价值客户 |
| 2提供优质服务,延长客户的驻留站点时间 |
| (3)改进站点设计 |
| 3聚类客户分析 |
| 2电子商务中Web数据挖掘的挑战 |
| 2.1数据复杂性带来的挑战 |
| 2.2计算复杂性带来的挑战 |
| 2.3系统复杂性带来的挑战 |
| 3结语 |
四、数据挖掘技术在Web中的应用（论文参考文献）
- [1]时空数据Web搜索的研究进展[J]. 侯东阳,武昊,陈军. 地理信息世界, 2020(04)
- [2]WEB数据挖掘技术在电子商务中的应用[J]. 杨亚萍,郑广成. 信息技术与信息化, 2020(06)
- [3]Web数据挖掘技术在中国电子商务领域的应用研究综述[J]. 伍洁. 无线互联科技, 2020(09)
- [4]PageRank算法在Web挖掘中的研究与应用[D]. 刘齐. 江苏科技大学, 2020(12)
- [5]融入Web数据挖掘的校企人才对接平台的研究和实现[D]. 简圣光. 华侨大学, 2019(01)
- [6]云计算环境下对Web数据挖掘技术的研究[J]. 王建明. 现代信息科技, 2019(05)
- [7]社交网络中的Web数据挖掘技术[A]. 谢宗彦,黎巎,周纯洁. 中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会论文集, 2017
- [8]数据挖掘技术在WEB中的应用[J]. 张欣. 当代教育实践与教学研究, 2017(07)
- [9]Web数据挖掘技术及应用研究[J]. 孟强,李海晨. 电脑与信息技术, 2017(01)
- [10]基于电子商务的Web数据挖掘研究[J]. 张素智,曲旭凯,张琳. 现代计算机(专业版), 2015(09)