2010年Web数据挖掘研究综述：内容、结构与使用

"2010年发表的《Web Data Mining Research: A Survey》是一篇深度探讨Web数据挖掘领域的研究综述论文。作者Brijendra Singh和Hemant Kumar Singh来自印度的卢克诺大学计算机科学系以及Azad IET的计算机应用系，他们的电子邮件地址分别为drbri_singh@hotmail.com和hemantbib@gmail.com。 该论文指出，Web数据挖掘是数据挖掘的重要分支，主要关注从万维网中提取有价值的知识。它被划分为三个核心类型：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用模式挖掘。论文的目标是回顾过去的研究成果，评估当前状态，并展望这三个方面的未来发展趋势。 首先，内容部分介绍了Web内容挖掘，即从网页文本、图像、音频等多媒体数据中发现隐藏的信息；Web结构挖掘则聚焦于分析网页链接结构，揭示网络的组织和关联；而Web使用模式挖掘则涉及用户行为和交互模式的挖掘，帮助理解用户需求和行为趋势。 论文还对比和总结了各种Web数据挖掘方法的应用实例，为读者提供了研究进展的概览，同时指出了一些重要的研究议题。这些议题可能包括提高数据处理效率，处理大规模、异构的Web数据，开发更为智能的搜索引擎，以及在语义Web背景下实现更深层次的知识发现。 随着计算机存储和数据库中的数据量以惊人的速度增长，Web数据挖掘的重要性与日俱增。它不仅应用于商业决策、个性化推荐、广告定向等领域，还在学术研究中扮演着关键角色，推动了大数据分析和人工智能技术的发展。 《Web Data Mining Research: A Survey》为读者提供了一个全面的框架，帮助他们理解和把握Web数据挖掘领域的前沿动态，以及如何在这个快速变化的领域中寻找新的研究机遇。"