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通信学论文-网络知识挖掘在数字参考咨询中的实现.doc

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通信学论文-网络知识挖掘在数字参考咨询中的实现.doc

通信学论文-网络知识挖掘在数字参考咨询中的实现【内容提要】文章着重阐述了网络知识挖掘产生的背景及其概念、技术,探讨了网络知识挖掘在数字参考咨询服务中的应用。【摘要题】信息需求与服务【关键词】数字参考咨询/数据挖掘/网络知识挖掘【正文】1网络知识挖掘产生的背景及其概念、技术对知识挖掘的设想始于20世纪80年代末。当时出现了从源数据中发掘新信息模式及算法,被称为数据中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)。这种想法的出现是由于此前的信息或知识数据库存在着种种局限,限制了对数据库中蕴涵知识的有效利用[1]。知识发现被认为是今后具有重要影响和应用前景的关键技术。知识发现(knowledgediscovery)也称数据挖掘(datamining),源自人工智能的机器学习领域,是在一个已知状态的数据集上,通过设定一定的学习算法,从数据中获取所需的知识[2]。数据挖掘广泛应用于数据仓库和分布式数据库中,根据数据间的相互关系进行数据分析,提取潜在有用的信息和知识,经挖掘后被发现的知识可用于信息管理、查询优化、科学研究、决策支持、过程控制等。现有的数据挖掘工具有:ModelQuestMiner、KnowledgeSeeker、BusinessMiner、AnserTree等几十种。数据挖掘是网络知识挖掘的基础。网络知识挖掘是指利用数据挖掘技术,自动地从由异构数据组成的网络文档中发现和抽取知识,从概念及相关因素的延伸比较上找出用户需要的深层次知识的过程[3]。网络知识挖掘可分为网络内容挖掘(WebContentMining)、网络结构挖掘(WebConstructMining)、网络使用挖掘(WebUsageMining)。一般而言,网络知识挖掘的发现技术主要包括以下几个方面。1.1路径分析可以用许多曲线图解法来进行路径分析,一个曲线代表了Web页面间或者其他事物之间的一些联系。1.2关联规则关联规则用于发现数据项之间的联系,在网络挖掘中就是发现某一顾客的引用页面和服务器上多种页面之间的联系。1.3序列模式应用序列模式是为了发现一些交互模式,如在一时间段内某一数据项后面跟着另一个数据项。在服务器日志文件中,记录了一段时间内客户的访问信息,对Web服务器中访问日志的序列模型分析可以使用企业预测用户访问模式,帮助广告进行目标定位,发现在一个时间段内访

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