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【24h】

A Visual Framework for Knowledge Discovery on the Web: An Empirical Study of Business Intelligence Exploration

机译：Web上的知识发现的可视框架：商业智能探索的实证研究

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Information overload often hinders knowledge discovery on the Web. Existing tools lack analysis and visualization capabilities. Search engine displays often overwhelm users with irrelevant information. This research proposes a visual framework for knowledge discovery on the Web. The framework incorporates Web mining, clustering, and visualization techniques to support effective exploration of knowledge. Two new browsing methods were developed and applied to the business intelligence domain: Web community uses a genetic algorithm to organize Web sites into a tree format; knowledge map uses a multidimensional scaling algorithm to place Web sites as points on a screen. Experimental results show that knowledge map outperformed Kartoo, a commercial search engine with graphical display, in terms of effectiveness and efficiency. Web community was found to be more effective, efficient, and usable than result list. Our visual framework thus helps to alleviate information overload on the Web and offers practical implications for search engine developers.
机译：信息过载通常会阻碍Web上的知识发现。现有工具缺乏分析和可视化功能。搜索引擎的显示内容常常使不相关的信息淹没用户。这项研究提出了一个可视化的框架，用于在Web上进行知识发现。该框架结合了Web挖掘，集群和可视化技术，以支持有效的知识探索。开发了两种新的浏览方法并将其应用于商业智能领域：Web社区使用遗传算法将网站组织成树形格式；知识图使用多维缩放算法将网站作为点放置在屏幕上。实验结果表明，就有效性和效率而言，知识图谱优于具有图形显示的商业搜索引擎Kartoo。发现Web社区比结果列表更加有效，高效和可用。因此，我们的可视框架有助于减轻Web上的信息过载，并为搜索引擎开发人员提供实际意义。

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