检索结果-内蒙古大学图书馆

WEB服务和应用近年来得到了飞速发展，其信息量呈几何级数增长，每天都有数以百万计的网页加入到WEB中。它已经成为了一个涉及教育、政府、电子商务、新闻、广告、消费信息、金融管理和许多其它信息服务的、巨大的、分布广泛、全球性的信息服务中心。WEB网页它们之间相互链接，盘根错节，组织成了一个类似于人类社会的网络，结合链接相似性分析方法，将对WEB资源挖掘进行研究，帮助人们高效的获取所需信息，寻找所需领域的权威信息。本文针对WEB结构挖掘中的四个问题进行研究：WEB页面链接预测算法、垃圾页面（SPAM）识别算法、WEB结构挖掘算法以及WEB页面聚类算法。首先，提出了基于相似性的多路径游走链接预测算法。1）提出新的衰减因子，通过使用新的衰减因子定义出新的相似度公式；2）改进Rubin算法，与新的相似度公式相结合进行相似度计算，得出节点的相似度；3）对节点相似度排序，从而进行预测可能性判断，得出预测结果。4）最后通过实验对算法进行了验证。其次，提出了页面互相链接相似度的概念，然后给出了一个Spam页面链接结构的假设，并且提出了一种基于页面互链接相似度聚类的Spam页面识别算法，该算法考虑了网页之间会出现的彼此互相连接的关系，因此更加合理；并通过实验分析，验证了所提假设，并实验验证了算法的有效性。再次，针对PageRank算法其存在的“主题漂移”和偏重旧网页现象，提出了一种基于相似度和时间反馈因子的改进PageRank算法。第一步，利用向量空间模型VSM来计算链接文本和其指向网页之间的相似度；第二步，根据网页产生时间，设计一个时间反馈因子，削弱旧网页的网页等级值，提高新网页的网页等级值；第三步，将相似度值和时间反馈因子融入到PageRank算法计算网页等级值中，根据算法流程计算改进后网页的PageRank值。最后通过实验对算法的性能进行了分析。第四，研究国内外已有的基于局部信息的启发式聚类方法研究现状，然后进行总结分析；并详细研究基于局部信息的标签传播方法，分析该算法在迭代过程中，采用随机策略为某个节点选择所属的簇结构时所存在的问题；随后提出了一种针对随机策略选择簇结构问题的改进聚类方法——基于节点属性相似度的标签传播算法；最后，为了帮助高效的发现互联网的分组信息资源，通过实验对该算法的有效性和性能进行了验证，并将其在实际的网页聚类中进行了应用。本文最后得出结论，并对未来工作进行了展望。

关键词： WEB挖掘相似性分析链接预测 SPAM页面识别结构挖掘聚类技术

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Web结构挖掘的XML实现策略

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计算机工程与设计 2006年第23期27卷 4447-4449,4460页

作者：朱德利重庆大学软件学院

XML适合于解决Web数据挖掘中数据库环境异构和信息的半结构化等难题。Web结构挖掘是整个Web信息挖掘的重要组成部分。用XML来完成Web结构信息的预处理是将Web结构信息规范化并转化为XML数据,并以此明确网站的文件构成、组织方式、内容... 详细信息

XML适合于解决Web数据挖掘中数据库环境异构和信息的半结构化等难题。Web结构挖掘是整个Web信息挖掘的重要组成部分。用XML来完成Web结构信息的预处理是将Web结构信息规范化并转化为XML数据,并以此明确网站的文件构成、组织方式、内容构成和内容的超链关系。提出基于XML的Web结构挖掘系统的实现过程,解决了XML文件通过标准接口读入到挖掘程序的关键技术。

关键词：数据挖掘 Web挖掘结构挖掘扩展标记语言半结构化信息

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Web链接结构挖掘中HITS算法的分析与改进

Web链接结构挖掘中HITS算法的分析与改进

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作者：张阿红西北师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,它为人们提供了丰富的信息资源的同时,其所具有的海量数据、复杂性、极强的动态性和用户的多态性等特点也给Web资源的发掘造成了相当的难度。因此,将数据挖掘技术和Web结合起来,进行We... 详细信息

近年来,随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,它为人们提供了丰富的信息资源的同时,其所具有的海量数据、复杂性、极强的动态性和用户的多态性等特点也给Web资源的发掘造成了相当的难度。因此,将数据挖掘技术和Web结合起来,进行Web数据挖掘也就随之成为解决Web挖掘问题的重要途径。在传统的信息检索技术己经成熟的现状下,从Web数据本身的特点出发,充分地挖掘Web上庞大的超链接资源,通过超链接进行搜索,建立有效的Web信息检索模型,从而找到我们需要的信息。但传统的基于超链接的网页搜索排序算法是纯粹地基于链接分析(即Web结构挖掘)来发现权威网页,没有考虑网页的具体内容,存在所谓的“主题漂移”问题,即算法的结果往往包含这样一些网页,它们相互链接密度较高,但在内容上却偏离了查询主题。本文通过对经典的Web结构挖掘算法HITS算法的研究学习,针对HITS算法中只考虑Web页面之间的超链接分析而忽略了Web页面的内容,从而导致分析结果出现“主题偏移”和主题之间的多重加强关系等不足,提出了一种结合超链接分析和内容相关性分析的关于HITS算法的改进算法——G-HITS算法,该算法通过对不同Web页面进行内容分析并赋予链接之间不同的权重来实现对HITS算法的改进,一定程度上改善了HITS算法的不足,更好的实现了权威网页的查找。最后通过实验证明G-HITS算法的有效性。

关键词： Web 结构挖掘超链接 HITS G-HITS

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基于微博社区的大学生情绪语义网络结构挖掘

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人类工效学 2017年第4期23卷 48-53,61页

作者：郭芳王林刘东李冠初施博文杭州职业技术学院人文社科部杭州310018 东北大学秦皇岛分校管理学院河北秦皇岛066004

目的探讨新媒体时代下的大学生情绪风险管理对策。方法选取大学生在微博社交平台上的发言、回复等作为样本数据,通过UCINET构建出大学生情绪语义网络,再从整体网网络密度、中心性和情绪、行为、结构的对比分析对语义网络进行结构挖掘。... 详细信息

目的探讨新媒体时代下的大学生情绪风险管理对策。方法选取大学生在微博社交平台上的发言、回复等作为样本数据,通过UCINET构建出大学生情绪语义网络,再从整体网网络密度、中心性和情绪、行为、结构的对比分析对语义网络进行结构挖掘。结果 (1)在大学生情绪语义网络中,影响因素主要分为学习与考试。学业、毕业与社会、手机控、集体与人际关系四个派系。(2)四大派系的情绪传染与发散、行为表现与结构均存在差异性。结论本研究对于大学生情绪管理与把控有一定启示意义,对于加强社会安全风险管理和大学生教育的发展提供了一定程度的理论指导。

关键词：大学生情绪语义网络结构挖掘行为心理健康社会治安应激管理

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基于结构挖掘的排序算法研究综述

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信息安全与技术 2013年第8期4卷 99-102页

作者：刘红莲阿坝师范高等专科学校四川汶川623002

随着Internet的迅猛发展,Web成为了人们获取信息的重要途径。但是,网页数量的与日剧增,信息量的爆炸式增长,也为人们的信息查询带来了不便。Web数据挖掘技术的引入提高了检索质量,特别是Web结构挖掘在搜索引擎中的应用,很好地帮助用户... 详细信息

随着Internet的迅猛发展,Web成为了人们获取信息的重要途径。但是,网页数量的与日剧增,信息量的爆炸式增长,也为人们的信息查询带来了不便。Web数据挖掘技术的引入提高了检索质量,特别是Web结构挖掘在搜索引擎中的应用,很好地帮助用户快速从搜索结果中锁定对自己真正有用的信息。本文对基于结构挖掘的排序算法进行了大量搜集分析,并进行了归纳总结。

关键词：结构挖掘 PageRank HITS

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Trawling算法在Web结构挖掘中的应用

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中小企业管理与科技 2009年第4期 234-235页

作者：杨焰成都职业技术学院软件学院计算机系

在Web信息检索中,如何能够提取出与某个主题信息相关的网页变得异常重要,web结构挖掘作为web数据挖掘的一个重要方面,主要挖掘web潜在的链接结构模式,通过分析一个网页链接和被链接数量以及对象来建立web自身的链接结构模式,可以用于网... 详细信息

在Web信息检索中,如何能够提取出与某个主题信息相关的网页变得异常重要,web结构挖掘作为web数据挖掘的一个重要方面,主要挖掘web潜在的链接结构模式,通过分析一个网页链接和被链接数量以及对象来建立web自身的链接结构模式,可以用于网页归类,本文探讨了Trawling算法在Web结构挖掘中的应用。

关键词： Trawling算法 web 数据挖掘结构挖掘

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Web结构挖掘算法的比较改进研究

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硅谷 2009年第19期 95-95页

作者：张禹福建财会管理干部学院计算机系

描述Web结构挖掘中的链接排序算法PageRank与HITS,并讨论两种算法的优劣,同时,介绍目前针对两种算法的缺陷而形成的改进思想。

关键词： PageRank HITS Web 结构挖掘

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一种改进的Web社区结构挖掘系统

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电子设计工程 2014年第12期22卷 34-36页

作者：罗彩君陕西职业技术学院计算机科学系陕西西安710100

针对HITS算法、传统最大流算法在挖掘Web社区时存在主题漂移、噪音页面等问题,采用基于传递概率的边容量分配最大流改进算法,开发了一个改进的Web社区结构挖掘系统,详细描述了该系统的设计和实现过程。实验表明,利用该系统进行Web社区... 详细信息

针对HITS算法、传统最大流算法在挖掘Web社区时存在主题漂移、噪音页面等问题,采用基于传递概率的边容量分配最大流改进算法,开发了一个改进的Web社区结构挖掘系统,详细描述了该系统的设计和实现过程。实验表明,利用该系统进行Web社区挖掘能较好的解决传统算法中存在的问题,进一步提高了Web社区挖掘的准确性。

关键词：结构挖掘 Web社区体系结构种子节点

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