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2008年10月电脑学习第5期
Web文本挖掘综述
赵晓静+
摘要：介绍了Web挖掘技术．接着蔓点对Web文本挖掘的关键技术作了详细阐述。
关键词：Web挖掘文本挖掘特征提取文本分类文本聚类
中图分类号：皿393．09文献标识码：B文章编号：1002—2422(2008)05-002㈣2
ofWebText
SurveyMining
Zhao
Xiaojing
Abstract：T1leintroducestheW毛bandofwebtextindetail．
techniquesmining
paperminingtechnologyanalyzes
TextCharacterExtractionTextText
MiningMiningCategorizationClustering
Keyword：Web
1Web挖掘简介语义性特征。特征表示是指以一定的特征项来代表文档信
1．1Web挖掘的定义息，在文本挖掘时只需对这些特征项进行处理，从而实现对
非结构化的文本处理。特征表示模型有多种，常用的有布尔
Web挖掘是一项综合技术，涉及web、数据挖掘、计算
机语言学、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机逻辑型、向量空间型、概率型以及混合型等。
2．3特征提取
网络技术、信息学等多个领域。Web挖掘定义：Web挖掘是
指从大量非结构化、异构的Web信息资源中发现有效的、特征提取算法一般是构造一个评价函数，对每个特征
新颖的、潜在可用的及最终可理解的知识的非平凡过程。进行评估，然后把特征按分值高低排队，预定数目分数最高
1．2Web挖掘任务的分类的特征被选取。在文本处理中。常用的评估函数有信息增
益i期望交叉熵、互信息、文本证据权和词频等。
Web挖掘技术分为三大类：Web内容挖掘、Web访问信
息挖掘和Web结构挖掘。2．4结构分析
2Web文本挖掘技术其目的是为了更好理解文本的主题思想，了解文本所
Web文本挖掘技术如图1所示。表达内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结
构，即文本结构树，根节点是文本主题，依次为层次和段落。
征_一文本结构l解2．5文本摘要
提1分析器l臃l释用文本摘要是指从文档中抽取关键信息，用简洁的形式
取界户
爵及面对文档内容进行解释和概括。这样，用户不需要浏览全文就
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