Web数据挖掘与虚拟数据库在信息提取中的应用

"胡江洪和高伟峰的论文‘Web数据挖掘与虚拟数据库的应用’探讨了Web数据挖掘的原理、分类、与传统数据挖掘的区别，以及虚拟数据库在处理Web半结构化数据中的作用。该文指出，面对Web的海量、复杂、多样性的数据，传统的搜索引擎效率低下，因此需要Web数据挖掘技术来自动化地发现和过滤信息。Web数据挖掘分为内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘。虚拟数据库（VDB）技术通过整合XML文档，为构建基于Web的数据仓库提供了可能，使得数据挖掘更加高效和便捷。" 在这篇论文中，作者首先介绍了Web数据挖掘作为数据挖掘领域的一个研究焦点，其重要性在于解决Web上海量信息的高效检索和分析问题。Web数据挖掘可以被划分为三个主要类别：Web内容挖掘，关注Web文档的内容；Web结构挖掘，涉及网页之间的链接结构；Web使用挖掘，涉及用户浏览行为的分析。这些挖掘类型揭示了Web数据的多样性和潜在价值。 Web数据挖掘与传统数据挖掘的主要差异在于，Web数据通常是非结构化或半结构化的，这增加了数据处理的复杂性。传统的数据挖掘方法通常适用于结构化数据库，而Web上的数据则需要特殊的技术来解析和提取有用信息。为此，虚拟数据库技术应运而生，特别是在XML技术的支持下，VDB可以将分布在各种数据源中的半结构化数据整合成一个统一的视图，便于分析和挖掘。 论文强调了VDB在构建Web数据仓库中的关键作用。数据仓库是数据挖掘的基础，它提供了一个集中的、优化的数据环境，用于高效的数据分析。对于Web数据，由于其分布广泛、结构复杂，构建这样的仓库是一项挑战。VDB技术解决了这一问题，它能够将分散的XML文档整合成一个逻辑上的整体，从而简化了对Web数据的访问和处理，使得数据挖掘更加有效。 此外，论文还暗示了Web数据挖掘在决策支持、商业智能等领域的重要应用，因为它能够帮助用户以交互方式从多维度和多角度分析数据，发现潜在的模式和趋势，从而支持更明智的决策。尽管Web数据挖掘面临着许多复杂的计算问题，但随着技术的进步，这些问题正逐步得到解决，Web数据的价值正在被逐步释放。 这篇论文深入探讨了Web数据挖掘的理论与实践，强调了虚拟数据库在处理Web半结构化数据中的核心地位，为理解Web数据的管理和分析提供了有价值的见解。