Web挖掘与信息抽取系统PPT课件

web挖掘和信息提取系统，英国日用品零售商GUS必须准确预测未来商品销售，以减少库存数量：通过数据挖掘技术，库存成本比原来减少3.8%，HSBC将持续增长的客户群分类，寻找每种产品最有价值的客户，将营销成本减少30%，美国国防财政部必须发现每年数百万件武器交易可能发生的欺诈现象有欺诈交易。推荐，1 web挖掘，1.1数据挖掘概述1.2 web挖掘方法1.3 web挖掘应用程序1.4 web数据挖掘系统1.5趋势，1.1概述，1.1.1数据挖掘定义窄数据挖掘是使用专门算法从数据中提取模式，然后通过解释和评估将其转换为最终用户可以理解的知识。KDD的其他阶段对数据挖掘的性能和结果的准确性有很大影响，因此数据挖掘通常包括KDD的整个过程。典型的定义数据挖掘是一个有效、新颖、潜在、有用、最终可理解的模式在大、不完整、模糊、随机数据集中识别的过程。特征效应保证了挖掘信息的可靠性。神奇性使用户理解无法直观发现的信息或知识的潜在用处可能发现的知识的实用价值和最终可理解性发现的模式，1.1.2数据挖掘是多领域的数据库技术人工智能神经网络统计模式识别知识库系统知识获取信息检索高性能计算可视化1 . 1 . 3数据挖掘一般流程数据收集：以多种方式广泛收集用户信息，构建必要的数据库和数据表，准备数据挖掘。数据处理：对收集的信息执行操作(如去噪)，以确保数据实际反映了要挖掘的对象。数据转换：将去噪数据转换为固定格式，以满足数据挖掘系统或数据挖掘软件的处理要求：使用挖掘方法分析数据，评估所需的各种规则、趋势、类别、模型等模式：评估发现的规则、趋势、类别、模型，以确定发现的模式的准确知识表示、数据收集、预处理、格式转换、数据挖掘、模式评估1.1.4数据挖掘功能数据摘要数据压缩分类模型发现领域分类群集模型发现主题群集发现研究热点关联规则发现相关序列模式，如股票市场上升和爆发DNA序列相似性发现模型相关模型发现模型，如在事件发生之前发现b事件发生异常和趋势；例如，在事务中发现欺诈行为；或根据关键字演化发现学术研究趋势；1网络信息挖掘； 1.1数据挖掘概述1.2 web挖掘方法1.3 web挖掘应用程序1.4 web数据挖掘系统1.5趋势、1.2 web挖掘、1 . 2 . 1 web挖掘(web数据挖掘)定义数据挖掘技术，自动发现和提取网络文档和服务中隐含的未知和潜在应用价值的信息的过程。 C-p、web挖掘和现有数据挖掘、web挖掘和web信息搜索、1 . 2 . 2 web挖掘分类web内容挖掘web结构挖掘web使用挖掘、web内容挖掘、web内容挖掘和web内容挖掘是在网络的内容、数据和文档中查找有用信息的过程。web信息资源由文本、图像、音频、视频等数据组成，因此web内容挖掘是多媒体数据挖掘。挖掘策略使用搜索引擎技术直接挖掘文档的内容。基于搜索引擎等工具处理，进一步处理，以获得更准确、更有用的信息。问题挖掘算法效率和可扩展性问题信息缺失和噪声数据处理问题个人数据保护问题数据安全问题等，web内容挖掘，主要应用研究内容文本摘要文本分类文本聚类相关分析分布式分析趋势预测，web内容挖掘，从文本摘要文档中提取重要信息，以简洁的形式总结或解释文档内容。这样，用户就不必浏览全文以了解文档或文档集合的全部内容。有编制截留法、上下文剪切法、论题文章提取法、模仿法等。web内容挖掘、文本分类文本分类意味着根据文档集合中每个文档的预定义主题类别确定一个类别。雅虎！使用手动分类对索引的页数有很大影响。大型搜索引擎可以使用自动分类技术快速有效地对大量文档进行分类。web内容挖掘、文本群集文本群集必须将文档集合拆分为群集，以便在同一群集内尽可能大地相似文档内容，并使不同群集之间的相似性尽可能小。与“群集假设”用户查询相关的文档通常群集得离与用户查询无关的文档更近。使用语义文本聚类技术将搜索引擎搜索结果分为集群。用户仅考虑相关群集，大大减少了需要浏览的结果数。web内容挖掘、关联文档集查找不同单词之间的关系。示例：在许多文档中，您创建了一种算法来查找一对单词同时出现的模式，从而在web上查找作者和标题出现的模式，从而发现了在Amazon网站上找不到的多本新书。使用web上的电影介绍作为测试文档，使用OEM模型从页面中提取单词，可以获得电影名字、导演、演员和编剧的一些模式。在科学论文中发掘了主题词进化模式，发现了学科发展趋势。web内容挖掘，分布式分析是指通过文档分析将特定数据分布到特定记录点的方式。例如：Feldman等使用多种分布模型挖掘了有关路透社的2万多条新闻，获得了主题、国家、组织、人和股票交易之间的相对分布。web内容挖掘，趋势预测是分析文档以获得特定数据的未来价值趋势。例Wuthrich等通过分析网络发行的权威经济文章预测每日股市指数，取得了好结果。挖掘web结构，挖掘对象网站上超链接结构之间的关系，指出文档之间的逻辑关系，而不管文档位于何处。目标查找隐藏在一页后面的链接结构模型。使用此模型，可以对网页进行重新分类，查找类似的网站，评估网站社会关系及其对应用程序的影响。web结构挖掘、web结构图G=(V，E)V是构成图形顶点的页面集合。e是构成图形角的页面之间的超链接的集合。在图表中，顶点(页面)不仅包含主题信息，边缘(超链)也包含很多潜在意义，对此的分析构成了web挖掘的重要内容结构挖掘。如果web结构挖掘、结构挖掘的主要方法页面rank一个页面没有多次引用，但被重要页面引用，则此页面可能很重要。HITS(一个页面的重要性平均划分并传递给引用的页面)将衡量网页重要性的两个元素(ranking，即权限级别(取决于指向的页面)和中心级别(取决于指向其他人的页面)ARC考虑锚点字符，并根据主题相关性进行挖掘。CLEVER在计算web权威和中心时保留相关节点，并截断无关节点。web使用挖掘、服务器访问日志记录、日志记录、用户对话或事务信息、用户问题等对象用户网络交互过程中生成的数据挖掘。挖掘目的帮助人们理解用户行为和web结构之间的相关性。指导网站建设，提高网站服务效果。挖掘方法典型的访问模式跟踪分析web访问日志以了解访问倾向，并获取web结构信息和资源提供者分组。自定义使用情况跟踪分析个人倾向，针对每个用户定制适合自己独特特征的网站、资源和信息呈现方法等。用户访问网络路径示例、1网络信息挖掘、1.1数据挖掘概述1.2 web挖掘方法1.3 web挖掘应用1.4 web数据挖掘系统1.5的发展趋势、数据挖掘应用、金融领域的应用、金融市场变化趋势观察、贷款偿还预测和客户信用分析；用户组识别及目标市场分析左图是阿尔托对房地产、金融机构参考的实时物价指数与房价指数的关联分析。数据挖掘应用、在通信行业的应用分析了用户对通信服务的使用模式，对用户基础进行了划分，进一步实现了营销策略；通过多维分析、群集分析和孤立点分析等方法识别异常模式和跟踪盗用行为。分析货币数据以规划和优化网络。在数据挖掘应用、销售领域的应用有助于分割客户群，更准确地选择潜在客户；了解顾客购买行为，发现顾客购买模式及趋势，通过相关分析改善货架陈列；提高服务质量，提高客户忠诚度和满意度。数据挖掘应用，在医学中应用DNA分析数据挖掘技术，可以进行DNA序列之间的相似搜索和比较，同时出现的基因序列的相关分析，遗传研究的路径分析等。将web链接信息挖掘应用于搜索引擎，提高收集效率通过web内容挖掘对web页面进行群集、分类、自动索引，以分析用户问题和操作记录，跟踪用户需求模型，提高用户搜索效果，数据挖掘应用程序，信息研究Google trends，信息研究Links学术趋势，其他应用程序银行数据挖掘应用程序，1网络信息挖掘，1.1数据挖掘概述1.2 web挖掘方法1.3 web挖掘应用程序1.4 web数据挖掘系统1.5的发展趋势，Netpercerptions，NetPerceotion的主要产品。 利用称为实时建议的技术，产品对象(主要是网站)可以根据用户过去的导航行为找到类似的行为，预测该用户后续的导航操作，并向用户提供自定义导航建议。因为是实时操作，随着点击率的增加，会越来越“聪明”。Accrue corporation AccrueInsight、AccrueHitList和AccrueInsight通过分析客户的行为模式，帮助站点采取措施提高客户对站点的忠诚度，从而建立长期客户关系。AccrueHitList是一个功能强大的web报告分析工具，主要用于市场分析、信息收集等。1网络信息挖掘，1.1数据挖掘概述1.2 web挖掘方法1.3 web挖掘应用1.4 web数据挖掘系统1.5趋势，发展趋势，今后研究重点web数据挖掘的内部机制研究和web知识库的动态维护，半结构更新，结构的文本数据，图形图像数据，多媒体数据的高效挖掘算法研究专门知识检索的数据挖掘语言和标准化关联规则及序列模式的应用研究，以及2.1信息提取概述2.2 IE相关研究活动2.3信息提取类型2.4信息提取系统简介2.5信息提取系统设计2.6信息提取应用程序、 # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # DOB 336014 clef-rmh-entry-key 33605 a 4 F6 d B2B 46e ab 1992 seeningeneralsurgislabout whohahahasdstectomendleftopencapsulout 必须提取what happed dr . head and dr . bigead are the same，TR (TEmplate relation)模板关系，TR基于te标识模板元素之间的关系。TR是MUC-7定义的新任务，需要提取模板元素之间的相互关系。例如，员工和组织之间的关系(employee_of)产品与生产企业之间的关系(product_of)，以及公司和地区之间的关系(location _ of) ，tr(template relations)dr . head and