数据挖掘原理与算法ppt课件.ppt
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1、2022年12月27日星期二,1,第七章 Web挖掘技术 内容提要,Web挖掘的意义Web挖掘的分类Web挖掘的含义Web挖掘的数据来源 Web内容挖掘方法 Web访问信息挖掘方法 Web结构挖掘方法,2022年12月27日星期二,2,Web挖掘的价值,从大量的信息中发现用户感兴趣的信息 :因特网上蕴藏着大量的信息,通过简单的浏览或关键词匹配的搜索引擎得到的是孤立而凌乱的“表面信息” ,Web挖掘可以发现潜在的、丰富的关联信息。将Web上的丰富信息转变成有用的知识:Web挖掘是面向Web数据进行分析和知识提取的。因特网中页面内部、页面间、页面链接、页面访问等都包含大量对用户可用的信息,而这些信
2、息的深层次含义是很难被用户直接使用的,必须经过浓缩和提炼。对用户进行信息个性化:网站信息的个性化是将来的发展趋势。通过Web挖掘,可以达到对用户访问行为、频度、内容等的分析,可以得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识,用以改进Web服务方的设计,提供个性化的服务。,2022年12月27日星期二,3,第七章 Web挖掘技术 内容提要,Web挖掘的意义Web挖掘的分类Web挖掘的含义Web挖掘的数据来源 Web内容挖掘方法 Web访问信息挖掘方法 Web结构挖掘方法,2022年12月27日星期二,4,Web挖掘的类型,Web挖掘依靠它所挖掘的信息来源可以分为:Web内容挖掘(Web Conten
3、t Mining):对站点的Web页面的各类信息进行集成、概化、分类等,挖掘某类信息所蕴含的知识模式。 Web访问信息挖掘(Web Usage Mining):Web访问信息挖掘是对用户访问Web时在服务器方留下的访问记录进行挖掘。通过分析日志记录中的规律,可以识别用户的忠实度、喜好、满意度,可以发现潜在用户,增强站点的服务竞争力。Web结构挖掘(Web Structure Mining):Web结构挖掘是对Web页面之间的链接结构进行挖掘。在整个Web空间里,有用的知识不仅包含在Web页面的内容之中,而且也包含在页面的链接结构之中。对于给定的Web页面集合,通过结构挖掘可以发现页面之间的关联
4、信息,页面之间的包含、引用或者从属关系等。,2022年12月27日星期二,5,第七章 Web挖掘技术 内容提要,Web挖掘的意义Web挖掘的分类Web挖掘的含义Web挖掘的数据来源 Web内容挖掘方法 Web访问信息挖掘方法 Web结构挖掘方法,2022年12月27日星期二,6,Web挖掘的含义,WeB挖掘是一个看宽泛的概念,可以简单地描述为:针对包括Web页面内容、页面之间的结构、用户访问信息、电子商务信息等在内的各种Web数据,应用数据挖掘方法以帮助人们从因特网中提取知识,为访问者、站点经营者以及包括电子商务在内的基于因特网的商务活动提供决策支持。,2022年12月27日星期二,7,Web
5、挖掘与信息检索,两种截然不同的观点:Web上的信息检索是Web挖掘的一个方面:Web挖掘旨在解决信息检索、知识抽取以及更宽泛的商业问题,是Web上IR技术的延伸。这种观点大多来自于数据挖掘研究领域。Web挖掘是智能化的信息检索:对于IR领域的研究人员来说, Web挖掘是IR研究向着智能化的方向发展的结果。信息检索可能经常被说成是Web挖掘的初级阶段,是为了强调Web挖掘不是简单的信息索引或关键词匹配技术,而是实现信息浓缩成知识的过程,它可以支持更高级的商业决策和分析。,2022年12月27日星期二,8,Web挖掘与信息抽取,Web上的IE的研究目的是希望从众多的Web文挡中抽取可供分析的信息,
6、与Web挖掘的关系也有不同的观点:IE是Web挖掘整个过程的一部分:这是因为Web上的数据一般是半结构化或无结构的,因此需要进行规格化的信息抽取这样的预处理。Web挖掘是IE的一个特殊技术:既然IE是希望把Web蕴藏的信息抽取出来,那么Web挖掘或者文本挖掘只不过是达到这个目的的特殊技术手段。信息抽取经常被说成是Web挖掘的一个预处理阶段,那是因为在数据挖掘领域,Web挖掘的更广义的理解应该是一个知识提取的完整过程。,2022年12月27日星期二,9,第七章 Web挖掘技术 内容提要,Web挖掘的意义Web挖掘的分类Web挖掘的含义Web挖掘的数据来源 Web内容挖掘方法 Web访问信息挖掘方
7、法 Web结构挖掘方法,2022年12月27日星期二,10,Web挖掘的主要数据源,Web挖掘的数据来源是宽泛的:凡是在Web站点中对用户有价值的数据都可以成为它挖掘的数据源。由于这些对象的数据形式及含义的差异,其挖掘技术会不同。一些比较有代表性的数据源有:服务器日志数据:Web访问信息挖掘的主要数据源。,2022年12月27日星期二,11,服务器日志数据,对Web服务器的访问,服务器方将会产生3种类型的日志文件:Server logs:记录用户的访问时间、IP地址以及请求等信息。Error logs:存取请求失败的数据,例如丢失连接、授权失败或超时等 ookie logs:Cookie是由w
8、eb服务器产生的记号并由客户端持有,用于识别用户和用户的会话。,FieldDescriptionDateDate, time, and timezone of requestClient IPRemote host IP and / or DNS entryUser nameRemote log name of the userBytesBytes transferred (sent and received)ServerServer name, IP address and portRequestURI query and stemStatushttp status code returne
9、d to the clientService nameRequested service nameTime takenTime taken for transaction to completeProtocol versionVersion of used transfer protocolUser agentService providerCookieCookie IDReferrerPrevious page,Server logs的一个格式示意,2022年12月27日星期二,12,在线市场数据,在线市场数据是指和市场活动相关的信息。例如一个电子商务站点,存储相关的电子商务信息。从内容上说
10、,不同目的商务网站有不同的商务信息。但是,这类数据通常是用传统的关系数据库结构来存储数据。在线市场数据是业务数据,是进行业务相关分析的主体。用户的挖掘目标只有结合在线市场数据分析才能达到目的。,2022年12月27日星期二,13,Web页面,Web页面是网站信息的主体,但是它们的主要信息不可能像关系型数据库那样规整,因此Web页面的内容组织形式的分析是研究Web挖掘的具体方法的基础。目前的Web页面大多满足HTML标准,现有的Web挖掘方法大多是针对Web页面开展的。1998年WWW社团提出了XML语言标准(eXtensible Markup Language)。该标准通过把一些描述页面内容的
11、标记(tag)添加到HTML页面中,用于对HTML页面内容进行自描述。基于XML规范的挖掘研究也是一个重要的研究分支。,2022年12月27日星期二,14,第七章 Web挖掘技术 内容提要,Web挖掘的意义Web挖掘的分类Web挖掘的含义Web挖掘的数据来源 Web内容挖掘方法 Web访问信息挖掘方法 Web结构挖掘方法,2022年12月27日星期二,15,Web内容挖掘的主要方法,一种Web内容挖掘的分类方法是分为代理人方法和数据库方法。代理人方法使用软件系统(代理)来完成内容挖掘。例如,智能检索代理超越了简单的检索机制使用通过关键词之外的技术来完成检索,可以利用用户模版或其关心的知识领域等
12、来实现信息的抽取。信息过滤利用信息检索技术、连接结构的知识和其他方法来分析和分类文档。个性化Web代理使用有关用户的喜好的信息来指导它们的检索。数据库方法将所有的Web数据描述为一个数据库系统。意味着Web是一个多级的异构的数据库系统,可以通过多种查询语言来获得Web的信息来完成信息的抽取。,2022年12月27日星期二,16,文本挖掘是Web内容挖掘的基础,文本挖掘(TD)的方式和目标是多种多样的,基本层次有:关键词检索:最简单的方式,它和传统的搜索技术类似。挖掘项目关联:聚焦在页面的信息(包括关键词)之间的关联信息挖掘上。信息分类和聚类:利用数据挖掘的分类和聚类技术实现页面的分类,将页面在
13、一个更到层次上进行抽象和整理。自然语言处理:揭示自然语言处理技术中的语义,实现Web内容的更精确处理。,2022年12月27日星期二,17,搜索引擎与Web内容挖掘,传统的搜索引擎(Searching Engine)效率低下。由于是基于Web中超文本结构分解的:它从一个网页开始的,通过查阅和记录这个网页的所有连接并把它们排列起来,然后再从找到的新页面继续开始重复工作。利用数据挖掘技术来改进搜索引擎是有价值的。这种价值体现在许多方面。例如,通过对搜索结果进行关联分析或聚类等,对结果进行清洗和浓缩。面向主题进行搜索,即只检索与某一主题有关的页面。聚焦用户感兴趣的页面,在有限的资源下使有效内容挖掘力
14、度提高。基于搜索引擎的挖掘工作有下面一些重要方面:利用超文本链接结构进行页面内容分类,使搜索引擎检索的页面符合用户的兴趣。有些页面包含很多链接,而这些链接的页面是用户感兴趣的,因此它们需要被检索。采用合理而高效的方法对被选择的页面进行内容分析和挖掘。,2022年12月27日星期二,18,虚拟的Web视图,一个有效的解决在Web中大量无结构数据的方法是在这些数据之上建立一个MLDB(Multiple Layered Database)。这个数据库是多层次的, 每层索引都比它下一层要小。对于最底层来说,需要了解Web文档结构,而最高层则有着完善的结构并可以通过类似SQL的查询语言进行访问或挖掘。M
15、LDB提供一个被称为VMV(Virtual Web View)的视图机制,Web中的感兴趣的结构被浓缩在这个视图中。等级概念(近意词组、词汇和语义联系等)将帮助归纳过程来架构更高层的MLDB。,2022年12月27日星期二,19,个性化与Web内容挖掘,通过个性化,网页的内容和组织将更加适合用户的需要。个性化服务是Web挖掘技术的重要目标之一。通过个性化,基于用户所关心内容的广告会被发送到潜在的用户。当一个特别的用户访问一个站点时,会有一个特别为它定制的广告出现,这对那些可能购买的用户来说是一个极大的诱惑。Web内容挖掘的目的之一是基于页面内容相似度进行用户分类或聚类的,个性化的建立是通过用户
16、过去的检索内容分析而建立起来的。自动的个性化技术可以通过过去的需要和相似用户的需要来预知特定用户将来的需要。,2022年12月27日星期二,20,Web页面内文本信息挖掘,挖掘的目标是对页面进行摘要和分类。页面摘要:对每一个页面应用传统的文本摘要方法可以得到相应的摘要信息。页面分类:分类器输入的是一个Web页面集(训练集),再根据页面文本信息内容进行监督学习,然后就可以把学成的分类器用于分类每一个新输入的页面。在文本学习中常用的方法是TFIDF向量表示法,它是一种文档的词集(Bag-of-Words)表示法,所有的词从文档中抽取出来,而不考虑词间的次序和文本的结构。这种构造二维表的方法是:每一
17、列为一个词,列集(特征集)为辞典中的所有有区分价值的词,所以整个列集可能有几十万列之多。每一行存储一个页面内词的信息,这时,该页面中的所有词对应到列集(特征集)上。列集中的每一个列(词),如果在该页面中不出现,则其值为0;如果出现k次,那么其值就为k;页面中的词如果不出现在列集上,可以被放弃。这种方法可以表征出页面中词的频度。对中文页面来说,还需先分词然后再进行以上两步处理。这样构造的二维表表示的是Web页面集合的词的统计信息,最终就可以采用Naive Bayesian方法或k-Nearest Neighbor等方法进行分类挖掘。在挖掘之前,一般要先进行特征子集的选取,以降低维数。,2022年
18、12月27日星期二,21,Web页面内多媒体信息挖掘,多媒体挖掘是一个大研究分支,总的挖掘过程是先要应用多媒体信息特征提取工具,形成特征2维表,然后就可以采用传统的数据挖掘方法进行挖掘。在特征提取阶段,利用多媒体信息提取工具进行特征提取。一般地,信息提取工具能够抽取出image和video的文件名、URL、父URL、类型、键值表、颜色向量等。对这些特征可以进行如下挖掘操作:关联规则发现:例如,如果图像是“大”的而且与关键词“天空”有关,那么它是蓝色的概率为68%。分类:根据提供的某种类标,针对特征集,利用决策树可以进行分类。,2022年12月27日星期二,22,第七章 Web挖掘技术 内容提要
19、,Web挖掘的意义Web挖掘的分类Web挖掘的含义Web挖掘的数据来源 Web内容挖掘方法 Web访问信息挖掘方法 Web结构挖掘方法,2022年12月27日星期二,23,Web访问信息挖掘的特点,Web访问数据容量大、分布广、内涵丰富和形态多样一个中等大小的网站每天可以记载几兆的用户访问信息。广泛分布于世界各处。访问信息形态多样。访问信息具有丰富的内涵。Web访问数据包含决策可用的信息每个用户的访问特点可以被用来识别该用户和网站访问的特性。同一类用户的访问,代表同一类用户的个性。一段时期的访问数据代表了群体用户的行为和群体用户的共性。Web访问信息数据是网站的设计者和访问者进行沟通的桥梁。W
20、eb访问信息数据是开展数据挖掘研究的良好的对象。Web访问信息挖掘对象的特点访问事务的元素是Web页面,事务元素之间存在着丰富的结构信息。访问事务的元素代表的是每个访问者的顺序关系,事务元素之间存在着丰富的顺序信息。每个页面的内容可以被抽象出不同的概念,访问顺序和访问量部分决定概念。用户对页面存在不同的访问时长,访问长代表了用户的访问兴趣。,2022年12月27日星期二,24,Web访问信息挖掘的意义,通过分析日志文件,可以发现用户访问页面的特征、页面被用户访问的规律、用户频繁访问的页组等,以便其合理、有效地优化站点的结构,最终为用户提供一个方便快捷信息获取环境。有三方面的应用具有代表性:We
21、b服务方主要根据自己的领域知识设计Web页面的结构,而群体用户根据各自的访问兴趣访问这些页面,那么服务方的结构设计是否合理?怎样的设计以便利于群体用户的访问,更加吸引访问者?这些问题的解决是Web访问信息挖掘的主要目的。群体用户的访问存在哪些特点?如果掌握了这些特点,那么就可以利用其开展进一步的商务活动。对于每一个新的Web站点的访问者,都会在曾经访问的群体用户中找到一些最相似的相同的访问者,那么那些访问者的访问就可以给这个新的访问者提供推荐,以便利于该访问者的进一步访问。,2022年12月27日星期二,25,典型的商业价值,面向群体访问者,能够:提供高效访问:减少有用信息的检索时间,提高在大
22、负载下的服务性能。吸引访问者。保持访问者:如果网站具有更好的结构设计,就能留住用户。避免访问者离开:找到离开原因,改进网站的结构设计。地区/行业/阶层的分析:根据交易者留下的信息,可以知道访问者所在的地区、所属的行业或阶层。防止访问者迷航:访问者不能找到相应的访问目标,或者面对复杂的页面结构不知所措,那么遇到了迷航的问题。改进页面的结构设计是必要的。群体推荐:针对群体用户的访问偏好,推荐他们感兴趣的东西。针对性服务:如在合适路径上,就可以放置相应内容的广告。面向群体每一个访问者,能够:个性化推荐。用户建模:根据已有群体用户的访问,推断当前用户的特征。个性化推销(Direct Marketing
23、):识别出对某种产品或服务的可能购买者,对其推荐相应的产品或服务。,2022年12月27日星期二,26,Web访问信息挖掘的数据源,由于Web世界的分布性,用户访问行为被广泛地分布记录在Web服务器、用户客户端,和代理服务器中。在各个分布地点的不同的用户访问信息表征了不同类型的用户访问行为。挖掘工作必须针对数据的特点来决定相应的挖掘任务。用户访问信息的分布简单归结为:服务器方:一般地,在一个Web服务器上,服务器日志记录了多个用户对单个站点的用户访问行为。客户方:一般地,在客户端计算机上,客户端的代理记录了单个用户对单个站点或单个用户对多个站点的用户访问行为。客户端的Cache记录了用户访问内
24、容。客户端的BookMark也记录了单个用户对单个站点的访问偏好。客户端代理服务器:代理服务器记录了多个用户对多个站点的访问行为,同时代理服务器内部的Cache记录了多个用户对多个站点的访问内容。,2022年12月27日星期二,27,服务器方访问信息,一个Web服务器日志(Server log)反映出多个用户对单个站点的访问行为。一个从实际Web服务器上采集的Log文件片段:,IP AddressUser IDTimeMethod/URI/ProtocolStautsSize159.226.219.52- -10/Dec/1998:12:34:16 -0600GET /images/lchzh
25、i.gif HTTP/1.120044851159.226.219.52- -10/Dec/1998:12:34:32 -0600GET /graduate.htm HTTP/1.12007403159.226.219.52- -10/Dec/1998:12:34:32 -0600GET /images/sxwys2.jpg HTTP/1.120018481203.141.89.99- -10/Dec/1998:12:34:48 -0600GET /result.htm HTTP/1.020012302159.226.219.52- -10/Dec/1998:12:34:58 0600GET
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