互联网驱动的Web挖掘技术概览与关键应用

"本文档深入探讨了初学者在数据挖掘领域中的Web挖掘研究。随着互联网的飞速发展，它已经成为一个全球性的、无所不在的信息中心，涵盖了新闻、广告、消费、金融、教育、政府服务、电子商务等多个方面，其丰富的超链接结构、网页访问数据以及用户行为信息为数据挖掘提供了巨大的潜在价值。Web挖掘，即从这些海量的网络数据中提取出有价值的信息模式和隐藏的知识，是数据挖掘的一个重要分支。 文章首先概述了Web挖掘的概念，强调了它在挖掘网站结构（如页面链接关系）、多层次的数据仓库方法以及深度学习下的Web-9P挖掘等方面的应用。Web-9P挖掘是一种特殊的模式挖掘技术，针对Web数据的特殊性，旨在发现更深层次的关联性和用户行为规律。 作者们详细分析了Web挖掘的最新技术和发展趋势，例如，通过结构挖掘，可以理解网页间的逻辑关系；多层次数据仓库则有助于整合和管理来自不同来源的Web数据，使其更具可分析性。此外，使用记录挖掘技术处理Web使用数据，可以帮助企业或研究者洞察用户行为，从而优化网站设计或制定市场策略。 本文还可能讨论了Web挖掘面临的挑战，如数据的异构性、动态性、实时性以及隐私保护问题。为了实现有效的Web挖掘，研究人员需要不断探索新的算法和工具，以及如何将理论应用于实际场景中。 关键词包括：数据挖掘、Web挖掘、数据仓库、Web-9P挖掘以及记录挖掘。在整个研究过程中，作者韩家炜、孟小峰等人结合理论与实践，为中国和加拿大的科研人员和从业者提供了一个深入了解Web挖掘的全面视角。 中图分类号21.35，表明本文属于计算机科学与信息技术领域，特别是数据挖掘与信息检索的研究方向。整体而言，这篇论文对于想要踏入Web挖掘领域的学生和专业人士来说，具有重要的参考价值和实用指导意义。"