北大NLP课程：互联网数据挖掘概述，探索Web挖掘与应用

《互联网数据挖掘课程 - 自然语言处理系列课程 第01章 互联网挖掘概述概要》是针对自然语言处理领域的入门或复习课程，旨在让学生掌握互联网数据挖掘的基础知识。本章主要介绍了以下几个核心知识点： 1. 互联网数据规模：课程强调了互联网的飞速发展，指出全球Web网站数量超过10亿，页面数量接近千亿，数据总量估计达到10万亿GB，表明互联网已成为重要的信息源。 2. Web特点：讲解了Web数据的特性，如数量巨大、类型多样（包括结构化、半结构化和非结构化数据）、链接丰富形成图结构、支持跨平台显示、动态更新、交互性强、信息冗余和噪声问题等。 3. Web数据类型：列举了不同类型的数据，如内容数据（新闻文本、博客、微博）、结构数据（表格、暗网）、用户档案数据、以及日志数据和多媒体信息。 4. Web挖掘任务：定义了Web挖掘的范畴，即通过数据挖掘技术从Web数据中提取有价值的信息和知识，如隐含模式和关系，目的是为了改善检索效果、创造新知识、理解用户行为和满足个性化需求。 5. 相关技术：课程提到了几个关键领域与Web挖掘的关系，包括Web搜索、数据挖掘、自然语言处理、信息检索以及机器学习。列举了一些重要的学术会议，如SIGIR、WWW、KDD等，展示了研究机构如高校和企业的活跃度。 6. Web挖掘应用示例：涵盖了搜索与推荐、舆情与情报分析、未来预测、机器翻译、问答与对话等多个实际场景的应用，如垂直搜索、产品搜索、个性化推荐、舆情监测和情报分析等，并举出了如2013年奥斯卡预测这样的实例。 通过本章的学习，学生将对互联网数据挖掘的基本概念、技术和应用有深入的理解，为进一步深入学习后续章节如信息检索、自然语言处理和数据挖掘打下坚实基础。课程提供全面的资源下载链接，方便学习者获取完整的学习资料。