Web结构挖掘

摘要： HITS算法是基于链接分析的一种权威资源提取算法.相对于其他Web结构挖掘算法来说,HITS算法优势非常明显.针对HITS算法的缺陷,可以使用基本集缩减法对HITS算法进行改进.

摘要： 信息技术的发展催生了更多更先进的数据挖掘技术,其中基于Web结构的数据挖掘技术获得业界普遍关注.文章从Web结构挖掘深入研究运用Hyperlink-Induced Topic Search(HITS)算法挖掘web数据,从而准确判断web链接页面的重要性,分析了HITS算法的基本思想和存在的问题,并提出了HITS算法的改进方案.

摘要： 针对Pagerank算法在Web结构挖掘中存在的需要大量迭代的问题,提出一种新的方法.该方法通过对原始Pagerank值的计算公式进行改进,降低了迭代次数.实验表明,在云计算环境下,新方法减少了网络通信和访问HDFS的消耗,在时间花费上优于传统的Pagerank算法.

摘要： 在信息化时代，用户访问网站一般都带有针对性与目的性，电子商务网站可以通过对用户访问的数据进行分析，从而发现潜在的客户并且了解客户需求。所以Web日志挖掘技术在电子商务上可以深入广泛地应用。

摘要： With the development of network technology, data mining technology development, get more attention and research Web data mining. Starting from the point of view of the Web structure mining algorithm Hyperlink-Induced Topic Search (abbreviation HITS) web data mining web links feedback page importance and authority, and further more in-depth research on the HITS algorithm .%　　伴随着网络技术的发展，数据挖掘技术也得到相应的发展，其中得到较多关注和研究的Web数据挖掘。本文从Web 结构挖掘的角度出发，利用Hyperlink-Induced Topic Search （英文缩写HITS）算法对web数据进行挖掘了解web链接中反馈出的页面重要性和权威性，并进一步对HITS算法进行较为深入的研究。

摘要： 概述了如何在网络中获取有用信息,Web 挖掘的基础知识及其相关比较。阐述了 Web 挖掘的发展过程、现状,以及未来趋势。介绍了 Web 内容挖掘、Web 日志挖掘,还有被视为 Web 挖掘未来的云计算挖掘。

摘要： Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用，试图从大量的Web文档集合和用户浏览Web的数据信息中发现蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的、非平凡的模式。本文介绍了Web挖掘相关原理和目前的研究现状以及正在Web流行的挖掘工具——爬虫工具及搜索引擎技术等。%Web data mining, attempts to find the implicative and non-trivial patterns with potential value from the Web files when the users browse lhe Web, is traditional data mining technology applied in the Web. This paper introduces the Web mining related principle and the research of present situation and popular mining tools in the Web -crawler tool and search engine technology, etc.

摘要： With rapid emerging of large databases,aconfilct has arised of many data but poor knoeledge. How to the trusted information is a hot issue in Web data mining.This paper discusses the basic principle of Web mining and the key tech⁃nology of Web, according to mining classification are described, discussed the Web mining mining process, application fields and development direction.%　　随着大型数据库的不断涌现，不缺数据缺知识的矛盾日益突出。大量web信息中获取有用的信息是web数据挖掘的关键问题。该文重点探讨了Web挖掘的基本原理和关键技术，针对Web挖掘的分类进行了描述，论述了Web挖掘的挖掘流程、应用领域及研究发展方向。

摘要： 随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,使各种信息可以以非常低的成本在网络何在这个全球最大的数据集合中发现有用信息成为数据挖掘研究的热点.Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,本文介绍了Web数据挖掘研究领域的现状及发展.根据对Web数据的感兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类:Web内容挖掘(Web Content mining)、Web结构挖掘(Web structure mining)、Web用法挖掘(Web usage Mining)，Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究。从资源查找(工R)的观点来看，Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发，怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。而从DB的角度讲Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行集成、建模，以支持对Web数据的复杂查询。

摘要： 随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,使各种信息可以以非常低的成本在网络何在这个全球最大的数据集合中发现有用信息成为数据挖掘研究的热点.Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,本文介绍了Web数据挖掘研究领域的现状及发展.根据对Web数据的感兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类:Web内容挖掘(Web Content mining)、Web结构挖掘(Web structure mining)、Web用法挖掘(Web usage Mining)，Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究。从资源查找(工R)的观点来看，Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发，怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。而从DB的角度讲Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行集成、建模，以支持对Web数据的复杂查询。

摘要： 随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,使各种信息可以以非常低的成本在网络何在这个全球最大的数据集合中发现有用信息成为数据挖掘研究的热点.Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,本文介绍了Web数据挖掘研究领域的现状及发展.根据对Web数据的感兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类:Web内容挖掘(Web Content mining)、Web结构挖掘(Web structure mining)、Web用法挖掘(Web usage Mining)，Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究。从资源查找(工R)的观点来看，Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发，怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。而从DB的角度讲Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行集成、建模，以支持对Web数据的复杂查询。

摘要： 随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,使各种信息可以以非常低的成本在网络何在这个全球最大的数据集合中发现有用信息成为数据挖掘研究的热点.Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,本文介绍了Web数据挖掘研究领域的现状及发展.根据对Web数据的感兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类:Web内容挖掘(Web Content mining)、Web结构挖掘(Web structure mining)、Web用法挖掘(Web usage Mining)，Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究。从资源查找(工R)的观点来看，Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发，怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。而从DB的角度讲Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行集成、建模，以支持对Web数据的复杂查询。

摘要： Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘.Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务.本文主要论述了Web使用模式挖掘。

摘要： Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘.Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务.本文主要论述了Web使用模式挖掘。

摘要： Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘.Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务.本文主要论述了Web使用模式挖掘。

摘要： Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘.Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务.本文主要论述了Web使用模式挖掘。

摘要： Web挖掘是传统数据挖掘技术在Web环境下的应用,Web挖掘分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘.Web使用模式挖掘是从用户浏览网站的数据中抽取感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构或为用户提供个性化的服务.本文主要论述了Web使用模式挖掘。

摘要： 本发明公开了基于WEB内容和结构挖掘的智能网络信息采集系统，包括，协议处理器，与协议处理器连接的网页标记提取器，URL处理器，与URL处理器连接的前沿分析器，与网页标记提取器连接的URL数据库，还包括，与URL数据库连接的采集监视器。本系统利用Web内容和超链接结构分析，来判断网页与休闲出行领域的相关性，从而决定采集的顺序，实现智能网络信息的采集。本发明还公开了采集方法，提取得到网页中的元数据；检测新的URL链接时分析上述网页中检测到的新的URL与采集主题的关联性，生成待访问的URL列表；采集过程中，监控多线程采集进程，同时通过评估采集进程，对采集进行优化，大大提高相关网页的识别率，优化整个采集过程。

摘要： 本发明公开了一种解耦WEB客户端与大数据挖掘分析的数据挖掘平台及实现方法，本方案由WEB客户端，数据挖掘服务单元，以及数据挖掘开发平台配合构成，数据挖掘服务单元分别与WEB客户端和数据挖掘开发平台数据连接，其接收并管理WEB客户端的请求，以及感知数据挖掘开发平台开发打包的相关数据挖掘算法，在WEB客户端和数据挖掘开发平台之间搭建调用通道；WEB客户端通过数据挖掘服务单元调用数据挖掘开发平台开发的相关数据挖掘算法。本方案能够将WEB客户端开发技术与大数据挖掘分析技术进行解耦，通过R数据挖掘服务把前端及分析人员的工作连接了起来，这样使得大数据挖掘分析人员专注实现R函数。

摘要： 本发明公开了一种基于Web结构特征挖掘的网页类型自动识别方法，包括以下步骤：S1、通过爬虫系统获取网页源码集；S2、对网页源码进行预处理；S3、进行网页特征提取；S4、运用机器学习中分类算法构造分类器，通过分类器完成网页类型的自动识别。本发明在提取网页特征集之前，采用深度优先遍历搜索策略搜寻需要清除的噪声标签，减轻了网页的体积，减少了待处理标签的数量，提高了提取网页特征集的性能；通过对Web结构的挖掘，从与网页结构息息相关的四个方面提取HTML文档的特征集，再运用机器学习中分类算法构造分类器完成网页类型的自动识别，与其他网页类型识别方法相比而言，本发明具有思路简单、易于实现、便于拓展、通用性强和准确率高的特点。

摘要： 本发明公开了基于WEB内容和结构挖掘的智能网络信息采集系统，包括，协议处理器，与协议处理器连接的网页标记提取器，URL处理器，与URL处理器连接的前沿分析器，与网页标记提取器连接的URL数据库，还包括，与URL数据库连接的采集监视器。本系统利用Web内容和超链接结构分析，来判断网页与休闲出行领域的相关性，从而决定采集的顺序，实现智能网络信息的采集。本发明还公开了采集方法，提取得到网页中的元数据；检测新的URL链接时分析上述网页中检测到的新的URL与采集主题的关联性，生成待访问的URL列表；采集过程中，监控多线程采集进程，同时通过评估采集进程，对采集进行优化，大大提高相关网页的识别率，优化整个采集过程。

摘要： 本发明公开了一种解耦WEB客户端与大数据挖掘分析的数据挖掘平台及实现方法，本方案由WEB客户端，数据挖掘服务单元，以及数据挖掘开发平台配合构成，数据挖掘服务单元分别与WEB客户端和数据挖掘开发平台数据连接，其接收并管理WEB客户端的请求，以及感知数据挖掘开发平台开发打包的相关数据挖掘算法，在WEB客户端和数据挖掘开发平台之间搭建调用通道；WEB客户端通过数据挖掘服务单元调用数据挖掘开发平台开发的相关数据挖掘算法。本方案能够将WEB客户端开发技术与大数据挖掘分析技术进行解耦，通过R数据挖掘服务把前端及分析人员的工作连接了起来，这样使得大数据挖掘分析人员专注实现R函数。

摘要： 靶向非结构‑结构转移位点的新药候选物质挖掘方法包括：计算机装置利用生物信息学而确定靶蛋白的非结构‑结构转移位点的步骤；上述计算机装置执行将上述非结构‑结构转移位点作为对象而联动了特定的化合物库的分子对接而在上述化合物库中选择与上述非结构‑结构转移位点能够结合的第一候选化合物的步骤；以及上述计算机装置执行对于上述第一候选化合物和上述非结构‑结构转移位点的分子动力学模拟而在上述第一候选化合物中选择第二候选化合物的步骤。

摘要： 本发明公开了一种基于网络爬虫的WEB系统数据挖掘系统，涉及电网运行数据挖掘装置技术领域，解决了通过网络爬虫对电网内部的电子数据进行挖掘时，装置内部元件运行的工作量较大，极易出现过热现象，但装置整体的散热机构较为简单且散热通道不足的问题。一种基于网络爬虫的WEB系统数据挖掘系统，包括装置主体，所述装置主体的内部设置有元件安装仓，所述元件安装仓的前方设置有防尘网安装卡槽，所述防尘网安装卡槽的内侧镶嵌设置有防尘网。本发明通过设置有可弹出散热机构、辅助清尘机构和散热风扇可以快速加大装置的散热通道的数量，加速装置内部元件的散热，避免装置内部元件过热出现故障或短路。

摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，包括以下步骤：S1、收集Web API数据集，并将其转化为异构图，将异构图输入图神经网络；S2、基于输入图神经网络的异构图，通过图神经网络进行多通道卷积操作得到若干第一图结构；S3、将若干第一图结构进行拼接堆叠，得到第二图结构；S4、将第二图结构输入图卷积神经网络得到分类结果，并根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。

摘要： 本实用新型公开了一种挖掘机回转支承黄油池结构、挖掘机回转装置及挖掘机，黄油池结构主要由转台大底板、圆筒、下封板和回转支承组成，形成环形腔体；所述黄油池结构上设有泄油口；所述黄油池结构上还设有注油口，注油枪通过注油口往黄油池结构内加注新的黄油。本实用新型挖掘机回转支承黄油池结构的密封性能好，且便于市场服务人员更换黄油。

摘要： 本实用新型提供了一种挖掘机平台边梁结构、挖掘机平台及挖掘机，属于施工机械技术领域。该挖掘机平台边梁结构包括边梁和防撞件，防撞件覆盖在边梁，且防撞件与边梁之间可拆卸连接。该挖掘机平台包括挖掘机平台本体和上述挖掘机平台边梁结构，边梁安装在挖掘机平台本体的侧壁上。该挖掘机包括上述挖掘机平台边梁结构或上述挖掘机平台。本实用新型改善了现有技术中挖掘机平台边梁上的防撞件被碰撞损坏后不易于返修的技术问题。