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Web 文本挖掘是Web 數據挖掘的一個重要研究領域。文本挖掘的主要方法是文本分類
和聚類。本文主要討論了在文本挖掘中文本的表示,以及文本聚類的算法描述。
關鍵詞:Web 文本挖掘,分類,聚類
隨著 Internet 的迅速發展及Web 的全球普及,使得Web 上的信息量無比豐富,通過對Web
的挖掘,可以對Web 上的大量數據進行分析和處理,以便識別、分析、獲取、存儲有用信息,并將其轉化為知識。Web 挖掘依靠它所挖掘的站點信息來源可以分為三類:Web 內容挖掘、Web 結構挖掘和Web 使用挖掘。
Web 內容挖掘研究的對象是網頁本身的內容以及Web 搜索的結果。Web 的頁面信息主
要包括文本信息和多媒體信息,所以挖掘主要包括對頁面文本信息的挖掘和多媒體挖掘,其中以Web 文本內容挖掘為主。而網頁中最主要的信息資源是文本,因此Web 文本挖掘又成為Web 數據挖掘的一個重要研究領域。
和聚類。本文主要討論了在文本挖掘中文本的表示,以及文本聚類的算法描述。
關鍵詞:Web 文本挖掘,分類,聚類
隨著 Internet 的迅速發展及Web 的全球普及,使得Web 上的信息量無比豐富,通過對Web
的挖掘,可以對Web 上的大量數據進行分析和處理,以便識別、分析、獲取、存儲有用信息,并將其轉化為知識。Web 挖掘依靠它所挖掘的站點信息來源可以分為三類:Web 內容挖掘、Web 結構挖掘和Web 使用挖掘。
Web 內容挖掘研究的對象是網頁本身的內容以及Web 搜索的結果。Web 的頁面信息主
要包括文本信息和多媒體信息,所以挖掘主要包括對頁面文本信息的挖掘和多媒體挖掘,其中以Web 文本內容挖掘為主。而網頁中最主要的信息資源是文本,因此Web 文本挖掘又成為Web 數據挖掘的一個重要研究領域。
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