网络数据挖掘：从超文本数据发现知识

"《Mining the Web: Discovering Knowledge From Hypertext Data》是一本关于数据挖掘的畅销书籍，由Soumen Chakrabarti撰写，属于Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems系列，由Jim Gray担任系列编辑。这本书深入探讨了如何从超文本数据中发掘知识，对WEB信息检索、搜索引擎优化以及数据挖掘技术有详尽的阐述。" 本书针对互联网上的海量信息，特别是网页数据，提供了一种有效的方法来挖掘其中隐藏的知识。"数据挖掘"是关键主题，它涉及从大量无结构或半结构化的网络数据中提取有价值的信息和模式。这一过程通常包括预处理、特征选择、模式发现和后处理等步骤。书中可能会涵盖这些步骤的细节，例如网页抓取、网页解析（如HTML解析）、文本挖掘、链接分析和聚类算法。 "WEB信息检索"部分可能讨论了搜索引擎的工作原理，如查询处理、索引构建、排名算法（如PageRank）以及用户查询行为的研究。对于搜索引擎优化（SEO），读者可能会了解到如何改进网站以提高其在搜索结果中的可见性。 "数据库管理"是另一个关键标签，这暗示书中可能会介绍如何利用关系数据库和对象-关系数据库来存储和管理来自网络的数据。这可能涉及到高级SQL特性、数据库设计、性能调优以及事务处理和并发控制等概念。 此外，"信息可视化"和"知识发现"的提及意味着书中可能还涵盖了如何将挖掘出的知识以图形化的方式呈现，以便于理解和决策。这可能涉及到各种数据可视化技术，如图表、地图和其他交互式界面。 "GIS（地理信息系统）"和"空间数据库"的提及表明书中也可能涉及地理信息的存储和查询，这对于处理包含地理位置信息的数据至关重要。 最后，"信息建模"和"关系数据库"的讨论可能涵盖从概念分析到逻辑设计的数据库设计过程，这是任何数据管理项目的基础。 《Mining the Web》是一本全面覆盖数据挖掘在WEB信息检索和搜索引擎应用中的实践指南，同时也探讨了与数据管理和知识发现相关的复杂技术。这本书对理解网络数据的价值和如何从中提取洞察力具有很高的价值。