Web挖掘技术探析：文本挖掘与WebMiner系统

"本文主要探讨了Web挖掘技术，特别是Web文本挖掘的方法，以及一个名为WebMiner的系统原型。文章作者是王继成、潘金贵和张福炎，他们分别在信息检索与挖掘、中间件和Agent技术、数字化图书馆及多媒体技术方面有深入研究。" Web挖掘是一种从海量Web信息中提取有价值知识的技术，它涵盖了多个领域，包括信息检索、数据挖掘和人工智能。Web挖掘可以分为三个主要任务：Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web使用挖掘。Web结构挖掘关注网页之间的链接结构；Web内容挖掘则主要处理文本、图像等非结构化数据；Web使用挖掘通过分析用户浏览行为来理解用户需求。 在Web内容挖掘中，Web文本挖掘是核心部分。它涉及到文本的预处理（如清洗、标准化）、特征表示（如词袋模型、TF-IDF）、文本分类（如朴素贝叶斯、支持向量机）和文本聚类（如K-means、层次聚类）。这些方法旨在对文本进行自动分类和组织，以便更好地理解和利用Web上的信息。 文中提到的WebMiner是一个基于多Agent体系结构的文本挖掘系统。多Agent系统允许不同Agent协同工作，分别执行特定任务，如文本分析和挖掘。WebMiner结合了多维文本分析和文本挖掘技术，这有助于提高对HTML文档的处理效率和准确性，使得用户能够更快速、有效地从Web上获取所需信息。 此外，Web挖掘与传统的信息检索有所不同，后者主要关注找到用户查询的精确匹配，而Web挖掘的目标是发现隐藏的模式和趋势，为决策提供依据。随着Web数据的爆炸性增长，Web挖掘技术的重要性日益凸显，对于信息管理和知识发现具有深远影响。 关键词：Web挖掘、文本挖掘、文本分类、文本聚类、多维文本分析，这些都是该领域的关键概念和技术，表明了作者对Web文本挖掘的深入研究和理解。 Web挖掘是一个涉及多种技术和算法的复杂领域，包括信息检索、数据挖掘和机器学习等，其目标是通过分析Web数据来提取有用的知识。Web文本挖掘则是这一领域的关键组成部分，它依赖于有效的文本表示方法和分类、聚类算法。WebMiner作为一款实际应用，展示了这些理论在实践中的应用，推动了Web挖掘技术的发展。