XMLWebMiner：基于XML的Web数据挖掘解决方案

"该资源是一篇发表在2002年9月《系统工程理论与实践》期刊上的学术论文，作者是沈洁和薛贵荣，来自扬州大学计算机科学系。论文探讨了一种基于XML的Web数据挖掘模型，旨在解决由于HTML语言特性导致的Web信息挖掘困难问题，通过利用XML的结构化优势来提高数据挖掘效率和效果。" 在互联网的早期，HTML（超文本标记语言）的广泛应用推动了互联网的快速发展，但同时也带来了数据挖掘的挑战。HTML文档通常缺乏结构，这使得从海量网页中提取有价值信息变得极其困难。为了解决这一问题，XML（可扩展标记语言）应运而生。XML的设计目标是传输和存储数据，而非展示数据，它具有良好的结构化特性和层次性，非常适合用于组织和表示复杂的数据。 论文中提出的XMLWebMiner模型，是基于对XML语言深入理解的基础上构建的，其目的是为了更有效地进行Web数据挖掘。这个模型利用XML的结构化特性，能够更好地解析和理解网页内容，从而帮助用户快速、准确地提取所需信息。通过使用XML，数据挖掘工作可以更加系统和有序，从而提高信息的价值发现能力。 XMLWebMiner模型可能包括以下几个关键步骤： 1. 数据预处理：将HTML网页转换为XML格式，整理和清洗数据，消除噪声和无关信息。 2. 结构分析：利用XML的标签和属性来识别和提取数据的结构信息，建立数据模式或模式网络。 3. 模式发现：通过算法对XML数据进行分析，找出频繁模式或关联规则，揭示隐藏的结构和关系。 4. 结果解释与应用：将挖掘出的模式转化为可理解的信息，提供给用户，支持决策或进一步的研究。 此外，论文可能还涉及到了数据仓库的概念，数据仓库是数据挖掘的重要组成部分，用于存储和管理大量经过整合和清理的数据，以便进行分析。在Web数据挖掘中，数据仓库可能被用来集中和整理从Web上收集的XML数据，以便进行更高效的数据挖掘操作。 关键词：HTML、XML、数据挖掘、数据仓库、Web数据挖掘，表明这篇论文涵盖了这些核心概念和技术，对理解和改进Web信息的挖掘过程具有重要的理论和实践价值。