Web文本挖掘关键技术与应用探讨

面向Web的文本信息挖掘技术研究是一篇深入探讨信息技术领域的论文，作者包剑主要关注于在大规模、分布式、全球性的万维网（WWW）环境下进行文本挖掘的研究。WWW作为信息服务中心，承载着丰富的文本资源，这些资源的有效利用对于信息检索和知识发现至关重要。Web挖掘作为数据挖掘的一个分支，其核心任务是从互联网上的异构、半结构化或无结构化的文本数据中提取有价值的信息，包括文本特征、分类和聚类等关键技术。 论文首先介绍了Web挖掘的基本概念，指出它区别于传统的数据挖掘，后者主要处理结构化数据库数据，而Web挖掘则需要处理更为复杂的数据源。Web文本挖掘的对象不仅包括文档内容，还涵盖了链接结构和访问行为，这使得它能够发现关于Web内容和结构的深层次模式。例如，通过分析网页的文本描述，可以识别出概念、模式、规则等，进而挖掘出潜在的知识和价值。 Web挖掘主要分为三个类别：内容挖掘、结构挖掘和访问信息挖掘。内容挖掘侧重于挖掘文档的文字信息，结构挖掘关注于网站的组织架构和链接关系，而访问信息挖掘则是从用户行为数据中获取洞察。通过这些挖掘活动，研究人员能够优化信息检索，提高准确性和效率，并为用户提供更有组织、更有深度的搜索结果。 该研究得到了辽宁工程技术大学科学技术基金的支持，表明这是一个具有实际应用前景和学术价值的研究方向。论文深入探讨了Web文本挖掘的关键技术和其在推动Web发展、知识发现以及信息管理等方面的重要作用，对于IT专业人士和信息检索系统开发者具有很高的参考价值。这篇论文是对现代信息技术发展中一个前沿领域的深入剖析，对于理解和利用Web资源具有重要的指导意义。