Web挖掘:从超文本中发现知识的关键技术

需积分: 10 1 下载量 195 浏览量 更新于2024-07-25 收藏 1.72MB PDF 举报
"《挖掘网络:从超文本数据中发现知识》是一本由Morgan Kaufmann出版社出版的专业书籍,隶属于数据管理系统系列,由Jim Gray担任系列编辑,该系列专注于深化理解数据库和数据处理技术。本书的核心主题是Web挖掘,这是信息技术领域的一个重要分支,旨在从互联网上的海量超文本数据中提取有价值的信息和知识。 作者Soumen Chakrabarti以其深入浅出的方式,详细探讨了Web挖掘的各种技术,包括如何利用机器学习、数据挖掘算法和技术来解析网页结构、抓取链接、分析用户行为等。书中可能会涉及的内容包括爬虫技术、PageRank算法、模式识别以及关联规则挖掘等关键概念。 此外,书中可能还会对比和解释与Web挖掘相关的其他领域,如搜索引擎优化(SEO)和搜索引擎架构,这些都是支撑Web挖掘的基础。对于数据库技术的支持,读者可以了解到如何通过高级SQL(如对象关系模型和复杂查询功能)来管理和处理挖掘过程中产生的大量数据。 对于数据库管理和优化,如《高级SQL:理解对象关系和其他高级特性》、《数据库调优:原则、实验和故障排除技巧》等,这些著作可能为Web挖掘提供有效的数据存储和查询策略。同时,书中也可能探讨信息可视化在数据挖掘中的应用,帮助用户更直观地理解和展示挖掘结果。 《事务性信息系统:理论、算法及并发控制和恢复实践》则可能涵盖了处理Web数据中的并发问题和数据一致性挑战。空间数据库和地理信息系统(GIS)的应用,如《空间数据库:与GIS应用》也可能是书中的亮点,强调了在Web挖掘中如何处理地理位置相关数据。 最后,书中的《信息建模与关系数据库:从概念分析到逻辑设计》可能提供了理论基础,讲解如何将复杂的业务需求转化为可操作的数据模型,这对于Web挖掘项目的整个生命周期都至关重要。而《组件数据库系统》的编辑工作,强调了数据管理的系统性和整体性。 《挖掘网络》是一本全面而深入的指南,不仅覆盖了Web挖掘的核心技术,还涵盖了与之相关的数据库管理、搜索引擎优化和信息处理等多个方面,对于那些希望在互联网大数据时代探索知识的人来说,这是一本不可多得的参考资料。"