数据挖掘提升网络智能：关键技术与挑战

"《数据挖掘支持网络智能》是一篇深入探讨数据挖掘在Web智能领域应用的经典论文。随着互联网上HTML和XML创建的数十亿网页以及底层Web数据库引擎动态生成的数据，网络几乎涵盖了人类活动的各个方面，成为数据挖掘的宝库。然而，由于这些存储在Web上的半结构化信息更为复杂和动态，相较于商业数据库系统中的信息，对它们的搜索、理解和利用构成了严峻挑战。 传统的基于关键词的索引是Web搜索引擎的基础，但这种方法已无法满足需求。因此，研究人员开始将数据挖掘技术应用于Web页面排名，以提高搜索质量。数据挖掘通过分析网页内容和用户行为模式，不仅帮助搜索引擎筛选出高相关度的网页，还提升了Web点击流分析的精准度，增强了用户体验。 然而，要实现Web的全面潜力，除了改进搜索引擎，还需提升其可理解性和易用性。随着数据挖掘技术的不断进步，它在解决网络智能开发中的复杂问题方面扮演着越来越重要的角色。例如，数据挖掘可以帮助挖掘用户的兴趣偏好，个性化推荐，以及对网络内容进行更深层次的语义分析，从而提升用户发现有价值信息的能力。此外，数据挖掘还可用于检测网络欺诈、恶意软件和网络社区的形成与演变等安全问题，进一步保障网络环境的安全性。 在未来，我们期待数据挖掘在Web智能领域的应用将更加广泛和深入，包括但不限于自然语言处理（NLP）以解析非结构化文本，社交网络分析以洞察用户行为模式，以及大数据分析以驱动实时决策支持。数据挖掘不仅是Web智能的重要支撑，也是推动网络服务不断优化和智能化的关键技术之一。"