数据挖掘深入思考.doc

数据挖掘研究现状：1.数据挖掘的丿应用越来越广泛，金融、医疗、电信、教学、零伟、诈骗、 安全隐私等各个方面； 近年来数据挖掘的研究热点：文木挖掘，Web挖掘（例如在云平台的应用），数据挖掘算 法、数据挖掘与数据库系统的集成（数据挖掘系统的理想体系结构是与数据库系统的紧密耦 合）、对不同数据形式的处理、异构数据的处理 网络木身是一个巨大的数据库，Web挖掘是一个巨大的挑战，Web上挖掘潜在的、有用的信 息是很有应用价值的，Web又是是一个特殊的数据库，相对于传统的单个数据库，其数据类 型不同，及存在结构化数据，也存在半结构化数据：图片、文木，怎么样实现从Web中挖 掘有用的信息是关键。 我要研究的内容： 参照已有的船舶设计资料（已有的知识资源），对船舶设计知识进行分类（自定义），分 类完成后按照知识内容和知识结构存到不同的数据表屮，数据表是存储在数据库中的 待挖掘的知识资源（Web知识资源）,Web爬虫是Web挖掘中一种有效的实现方式，通过爬 虫挖掘的知识是在我们定义的范F貝内进行选择的，而且通常采取的事基于文木的分析算法 通过Web爬虫采集来的知识按照内容和结构（屈性）（数据表的类目是自定义的）存到不 同的数据表屮，然后将这些数据表存储在数据库屮，展示的时候根据表和字段查找出来 数据表中的知识类日是白定义的，分类是粗糙的，再通过可行的数据挖掘算法对这些数 据进行分析是必要的也是值得研究的，从而提炼出更有价值的结论、关系等知识，要进一步 研究的是如何对这些知识进行分析，达到知识主动推送的目的。 数据挖掘是在没冇明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，所得到的信息常常是预先 未知的、也是很难预料到的，共至是与人的直觉相违背但又非常有用的。 在用户对知识进行浏览、利用、共享等过程屮，积累了大量的历史数据，充分运用数据 挖掘技术可以实现对用户浏览记录、兴趣等进行关联挖掘分析，从屮挖掘出潜在的兴趣模式 进而预测用户需求：如在关联挖掘屮发现很多用户浏览/下载A类船舶设计知识的同时也浏 览/下载了 B类设计知识，那么对浏览/下载A类设计知识的用户，可以将B类设计知识推送 给他。 对知识的主动推送的实现过稈屮，用户的行为挖掘是关键，主要是运用关联规则挖掘技 术在待挖掘的数据库（web数据库、已有资源数据库），根据挖掘任务进行行为模式的挖掘, 关联挖掘算法是至关重要的，关联挖掘的结果就是从用户历史数据屮挖掘出用户兴趣模式 群。 当用户登录进入我的“个人屮心”时?，系统从历史信息挖掘出用户未来信息需求，依据 数据挖掘结果形成用户兴趣模型，并将符合用户需求的知识推送给用户，同时将用户对知识 资源访问的记录以LI志方式记录入库，后台再通过对这些积累的口志的分析关联挖掘出更新 模式库的关联规则。关联规则算法与爬虫技术的结合 关联规则算法：Apriori经典算法（算法描述，存在瓶颈：耗时、繁琐） Apriori更新算法FUP（算法描述） 协同的体现：主要体现在交流所展现的知识的浏览权限上，通过创建项目讨论组的形式，如 果是该项目纟FI的组员，就可以进来参与讨论与知识共享，否则就没有权限 小论文提纲：题目：面向船舶设计的Web数据挖掘研究 1、 引言（船舶设计知识、数据挖掘简介，数据挖掘的优势） 2、 数据挖掘的过程 3、 Web数据挖掘实现方式：网络爬虫， 3.1网络爬虫的运行原理 3.2网络爬虫运行过程（与船舶设计知识结合的过稈图），爬虫是根据知识内容的不同以及结 构的不同定制的 3.3网络爬虫代码，包含算法的讲解 重点：网络爬虫 通过文献阅读发现，网络爬虫主要是运用在电了商务网站知识，例如对产品价格、购买 数量、商品评论等信息的搜集与展示，将网络爬虫技术运川在船舶设计知识是一个很值得研 究的课题。 网络爬虫是一个白动抓取网页的计算机稈序，首先需要我们设定爬虫选择范伟I，根据设定的 条件抓取相应网站上的网页，从一个或若干初始网页的URL JF始，连续不断地抽取正在爬 虫正在爬行所在页血上的新URL地址放入到待抓取队列，直到满足条件停止。 首先选择比较有权威的船舶设计知识相关网站（如屮国船舶网、和船舶设计研究院），对爬 虫设定爬行范I韦I,然麻主要采用基于文木的挖掘算法，对爬虫设定选择条件，白动搜集已选 主流船舶设计网站上的设计知识信息或资讯，将设计信息有规律地组织起来（以数据表的形 式存在于后台数据库中），集中管理，分类展示，为用户提供一个垂肓有哪些信誉好的足球投注网站的展示模式。垂 直有哪些信誉好的足球投注网站就是为了满足某些塔顶人群的需求，在某一专业领域内提供的定制的信息和相关服 务。 I public void crawl () throws ThrowabJ.e { 23456 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22