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基于WEB的数据挖掘技术
作者：许玲凤来源：《中小企业管理与科技上旬刊》2015年第10期
摘要：随着经济的不断发展，WEB使用挖掘已经是实现个性化推荐系统的有效途径。通过对网站日志数据进行挖掘发现频繁访问模式，再结合活动用户的访问页面序列来实现个性化的在线推荐。本文将就基于WEB的数据挖掘技术进行相关探讨。
关键词：WEB使用挖掘在线网站应用
0引言
随着经济和科技的快速发展，互联网技术的应用也越来越广泛，但是由于互联网内容的日益扩增，信息的过载现象越来越明显，信息的迷失对于人们的互联网利用来说有所制约，互联网中广阔的空间和信息如何得到有效和充分的利用，如何对个人兴趣或者需求快速的定位并实现是一个非常重要的问题，WEB数据挖掘是这种大环境下推出的一项综合性技术，主要就是指WEB从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P看做是输出，那么WEB挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。基于WEB的数据挖掘技术就应运而生。
1基于WEB的数据挖掘技术的概况
数据的挖掘顾名思义就是从大量的、模糊的、随机的、不确定性的信息数据库中选择有价值的数据信息和知识，这是一个寻找的过程，也是一个决策支持的过程，数据挖掘的实现依赖于人工智能、机器学习、模式学习、统计学等技术。数据挖掘的基本原理就是通过对大量数据的分析进行推理和预测，这种分析是自动化的，大大减轻了人工的负担提高了工作的效率，从分析中对潜在模式和有用信息进行有效的挖掘，对于企业、商家以及各方面的用户来说都具有非常重要的意义，是决策的一个科学基础，很多领域都已经应用到了WEB数据挖掘技术，解决了相当多的相关难题，常用的数据挖掘技术有回归分析、神经网络、聚类等，这些方法能够对数据进行不同角度的全方位挖掘，实现数据的可视化和精确。
WEB在数据的挖掘过程中通常是三个阶段，包括数据的预处理、数据的模式发现、模式的应用分析。
11数据预处理该服务器的应用并不是针对数据挖掘而设定的，这就需要在WEB使用的过程中首先要进行过滤处理，对于数据的不完整以及模糊、不一致等问题进行一个初步的筛选，从而生成一个新的数据库，这就是数据的预处理工作，预处理的工作对于后续工作来说是一个重要的基础，能够对挖掘算法的产生模式和规则直接影响。
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12模式发现挖掘算法的重要过程之一就是模式发现，这是挖掘算法的实施内容，r