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Web 文本挖掘是Web 数据挖掘的一个重要研究领域。文本挖掘的主要方法是文本分类
和聚类。本文主要讨论了在文本挖掘中文本的表示,以及文本聚类的算法描述。
关键词:Web 文本挖掘,分类,聚类
随着 Internet 的迅速发展及Web 的全球普及,使得Web 上的信息量无比丰富,通过对Web
的挖掘,可以对Web 上的大量数据进行分析和处理,以便识别、分析、获取、存储有用信息,并将其转化为知识。Web 挖掘依靠它所挖掘的站点信息来源可以分为三类:Web 内容挖掘、Web 结构挖掘和Web 使用挖掘。
Web 内容挖掘研究的对象是网页本身的内容以及Web 搜索的结果。Web 的页面信息主
要包括文本信息和多媒体信息,所以挖掘主要包括对页面文本信息的挖掘和多媒体挖掘,其中以Web 文本内容挖掘为主。而网页中最主要的信息资源是文本,因此Web 文本挖掘又成为Web 数据挖掘的一个重要研究领域。
和聚类。本文主要讨论了在文本挖掘中文本的表示,以及文本聚类的算法描述。
关键词:Web 文本挖掘,分类,聚类
随着 Internet 的迅速发展及Web 的全球普及,使得Web 上的信息量无比丰富,通过对Web
的挖掘,可以对Web 上的大量数据进行分析和处理,以便识别、分析、获取、存储有用信息,并将其转化为知识。Web 挖掘依靠它所挖掘的站点信息来源可以分为三类:Web 内容挖掘、Web 结构挖掘和Web 使用挖掘。
Web 内容挖掘研究的对象是网页本身的内容以及Web 搜索的结果。Web 的页面信息主
要包括文本信息和多媒体信息,所以挖掘主要包括对页面文本信息的挖掘和多媒体挖掘,其中以Web 文本内容挖掘为主。而网页中最主要的信息资源是文本,因此Web 文本挖掘又成为Web 数据挖掘的一个重要研究领域。
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