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      數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用

      2013-04-29 00:44:03張欣郭廣楠張瑜
      電腦迷 2013年5期
      關(guān)鍵詞:信息檢索網(wǎng)頁文檔

      張欣 郭廣楠 張瑜

      摘 要 本文闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論,及其在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用,分析了數(shù)據(jù)挖掘?qū)W(wǎng)絡(luò)信息資源、網(wǎng)絡(luò)信息檢索結(jié)果、用戶檢索需求等方面性能的提升,并對網(wǎng)絡(luò)信息檢索未來發(fā)展進行了展望。

      關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘 網(wǎng)絡(luò)信息檢索 數(shù)據(jù)挖掘

      中圖分類號:TP311.138 文獻標識碼:A

      目前,網(wǎng)絡(luò)信息資源數(shù)據(jù)形式豐富多樣,數(shù)量巨大,并呈幾何級數(shù)的速度增長,基本滿足了人們的信息檢索的量的需求,然而如何快速、高效地找到自己所需要的信息,網(wǎng)絡(luò)信息檢索在查全率和查準率上還相對欠缺。網(wǎng)絡(luò)搜索引擎通常會返回給用戶成千上萬檢索到的網(wǎng)頁,其中大部分與用戶的檢索要求無關(guān),另外就網(wǎng)絡(luò)上的知識發(fā)現(xiàn)而言,即使檢索精度再高,搜索引擎也不能夠勝任。因此,人們需要比信息檢索更精確高效的、能包含網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫在內(nèi)的新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘正是在這樣的應(yīng)用需求下產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來的。但是,數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所涉及的多是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),為了處理網(wǎng)絡(luò)上的異質(zhì)、非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘成為數(shù)據(jù)挖掘研究的一個重要分支。

      1 網(wǎng)絡(luò)信息檢索

      網(wǎng)絡(luò)信息檢索一般指因特網(wǎng)檢索,是通過網(wǎng)絡(luò)接口軟件,用戶可以在一處終端查詢各地上網(wǎng)的信息資源。網(wǎng)絡(luò)信息檢索主要依靠計算機科學技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)的確切特征來創(chuàng)建相應(yīng)的索引結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫等,能很好地處理已經(jīng)發(fā)生或存在的靜態(tài)信息。網(wǎng)絡(luò)信息檢索工具包括傳統(tǒng)的服務(wù)工具:遠程登錄、文件傳輸服務(wù)、電子郵件、電子公告牌、廣域消息服務(wù)、Gopher、WWW、基于Z39.50的信息檢索服務(wù)、代理服務(wù)器和NAT,以及搜索引擎和中外著名網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫檢索。這些工具都能有效地組織和檢索海量數(shù)據(jù),但對數(shù)據(jù)未來的變化趨勢等動態(tài)信息缺乏有效的統(tǒng)計和預測。

      2 數(shù)據(jù)挖掘及Web數(shù)據(jù)挖掘

      數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),即從大量模糊的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的規(guī)律性內(nèi)容,解決數(shù)據(jù)的應(yīng)用質(zhì)量問題的技術(shù),是一種還處于發(fā)展中,已經(jīng)部分投入實際生產(chǎn)實踐的技術(shù)框架。

      Web數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展而來,簡單地說是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到Web上,也稱為Web挖掘。其技術(shù)性的定義是:Web數(shù)據(jù)挖掘,是一項涉及Web、數(shù)據(jù)挖掘、信息學、計算機語言學等多個領(lǐng)域的綜合技術(shù)。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了揭示網(wǎng)絡(luò)信息中隱含的知識,它是比信息檢索層次更高、更精確的一種技術(shù)。它能夠根據(jù)用戶個性化定義的要求,根據(jù)目標的特征信息在網(wǎng)絡(luò)上或者數(shù)據(jù)庫中進行有目的的信息檢索。Web數(shù)據(jù)挖掘中幾種常用的技術(shù)是:關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)、分類技術(shù)、聚類技術(shù)、路徑分析技術(shù)和序列模式技術(shù)。

      3 數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用

      目前,作為網(wǎng)絡(luò)信息檢索最重要最常用的工具:搜索引擎,只能處理用戶給出的特定關(guān)鍵詞形式表示的簡單目標,而無法處理用戶給出的樣本形式的復雜模糊目標,對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)未來的變化趨勢等動態(tài)信息也缺乏有效的統(tǒng)計和預測。而將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用的網(wǎng)絡(luò)信息檢索中,可以使網(wǎng)絡(luò)信息檢索過程及結(jié)果更加快速、精確、個性化。

      (1)數(shù)據(jù)挖掘提高網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容自動摘要的準確率。網(wǎng)絡(luò)信息資源一般都有關(guān)鍵詞和內(nèi)容摘要供用戶檢索選擇之用,但大部分的自動摘要都是簡單的抽取網(wǎng)頁文檔的前幾句內(nèi)容,而僅僅是通過位置來確定的,這種方式很不準確,不能精確的反映網(wǎng)頁的全部內(nèi)容,所以保證自動摘要的正確性非常重要。數(shù)據(jù)挖掘中的文本抽取就是從文檔中抽出關(guān)鍵信息,對文檔本身的內(nèi)容而不是位置來進行文本內(nèi)容的總結(jié),以自然語言理解為基礎(chǔ),更可揭示網(wǎng)絡(luò)信息的主題特征知識及其之間的相互關(guān)聯(lián)知識,對文檔進行語義甚至語用的標注,因此它更能反映出Web文檔中的真正信息,然后以簡單的形式進行摘要或表示,可以提煉出文檔最重要的信息生成關(guān)鍵字或摘要,使自動摘要的質(zhì)量和準確性很大的提高。

      (2)數(shù)據(jù)挖掘拓寬網(wǎng)絡(luò)信息資源量。網(wǎng)絡(luò)信息資源數(shù)量眾多,分布范圍很廣,大部分可以直接用網(wǎng)絡(luò)信息檢索工具查詢到的信息都是網(wǎng)頁中的文字、表格、圖形、圖像、聲音、視頻或好友網(wǎng)頁的鏈接及目錄結(jié)構(gòu)等。但是還有一些潛在網(wǎng)絡(luò)信息不容易被搜索引擎等工具查詢到,如用ASP,JSP或PHP生成的動態(tài)網(wǎng)頁;一些專業(yè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù);在Robot Exclusion框架協(xié)議下被拒絕搜索訪問的網(wǎng)站;由用戶的提問而動態(tài)生成的結(jié)果;存在于商業(yè)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)等,它們無法被索引,從而無法提供有效的檢索方式,這些結(jié)構(gòu)化的或用html標記的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都可以用數(shù)據(jù)挖掘中的內(nèi)容挖掘進行處理,網(wǎng)絡(luò)頁面內(nèi)容挖掘常采用的技術(shù)是文本挖掘和多媒體挖掘,可為這些網(wǎng)絡(luò)信息提供明確的摘要或索引,使得本來不容易搜索到,潛在隱藏的信息能被明確的搜索到,從而大大拓寬了網(wǎng)絡(luò)信息的資源量。

      4 網(wǎng)絡(luò)信息檢索的未來展望

      數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中隱含的有價值的信息和知識,從而提高標引、自動摘要、自動分類和自動聚類等的準確率;能促進用戶興趣模型的構(gòu)建,從而為用戶提供更好的個性化信息服務(wù)。此外,它獨特的分析方法能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)知識之間的各種關(guān)系,使網(wǎng)站建設(shè)和檢索結(jié)果的分布更加合理。隨著本體、網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、信息可視化和人工智能等技術(shù)的發(fā)展,將數(shù)據(jù)挖掘與這些技術(shù)進行結(jié)合,未來的網(wǎng)絡(luò)信息檢索將朝這更加精準、個性和智能化方向發(fā)展。

      參考文獻

      [1] 陳維.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[J].現(xiàn)代情報,2009(5).

      [2] 李村合.網(wǎng)絡(luò)信息挖掘技術(shù)及其應(yīng)用研究[J].情報科學,2008.

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