基于Web的文本挖掘系统的研究与实现
文本挖掘论文：WEB文本信息的提取
文本挖掘论文：WEB文本信息的提取 【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 web 信息处理 一引言 web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是，web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。 二 web文本挖掘系统的设计 web文本挖掘系统能自由漫游web站点，在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图，见图1。 1．文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。
2．文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。 3．文本分类器 利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4．文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5．多维文本分析引擎 web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6．用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视
web数据挖掘考试重点
填空或简答： 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： a) 基于距离的分类方法 b) 决策树分类方法 c) 贝叶斯分类方法 d) 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： a) 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b) 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10. 数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的。 主要的相关技术： 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用 11. 衡量关联规则挖掘结果的有效性： 应该从多种综合角度来考虑： a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12. 约束的常见类型有： 单调性约束； 反单调性约束； 可转变的约束； 简洁性约束. 13. 根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为： 同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规 14. 按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法：基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。 层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法：基于数据对象的相连密度评价。 网格法：将数据空间划分成为有限个单元（Cell）的网格结构，基于网格结构进行聚类。 模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15. 类间距离的度量主要有： 最短距离法：定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法：定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法：定义两类的两个中心间的距离为类间距离。
基于情感文本挖掘和分析的系统设计
摘要：如何对网络中大量的文本数据进行挖掘和分析是大数据应用一个热点的问题，本文提供一种对文本数据进行挖掘和分析的新思路。以汽车口碑的文本数据为例，将采集的数据存入sql server 2008数据库，采用自然语言处理的方法处理数据，结合最大熵算法和支持向量机（support vector machine， svm）算法对数据进一步挖掘和分析。 关键词：文本分析；数据挖掘；汽车大数据；svm 一、研究背景 情感文本挖掘和分析是自然语言处理中的一个研究领域[1]。如何有效地挖掘网络情感文本中的数据，是当今网络舆情分析所面临的关键问题。[2]本文借鉴现有的研究成果，提出一种基于最大熵算法结合svm的文本情感分析新思路，设计出一个基于情感文本挖掘和分析的系统。 二、基于情感文本挖掘和分析的系统设计 （一）数据的采集 （二）数据的预处理 本系统创新地运用了hashset类来存储不重复的对象[3]；采用基于ansj的分词算法进行中文分词；使用基于哈工大停用词表的改进型停用词表进行停用词过滤操作。 （三）特征词的提取 针对“知网情感词典”和“台湾大学简体中文极性词典ntusd”合并后的词典，我们通过人工添加新词的方法构建更合理的情感词典，提取评论的特征词。 （四）文本向量化 为了使计算机处理文本数据，我们需要将数据进行向量化。本文使用了著名的权值计算方法――词频-逆向文档频率（term frequency?cinverse document frequency ， tf-idf[4]）实现汽车口碑的向量化。tf-idf是一种统计方法，用以评估特征词对于汽车口碑中情感倾向的重要程度。 tfidf的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率tf高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。特征词的重要性随著它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随著它在语料库中出现的频率成反比下降。 （五）情感分析 1基于最大熵算法的情感分类 这里我们使用的是softmax回归模型，逻辑回归（softmax）是最大熵对应类别为两类时的特殊情况 [5]。在softmax回归中，类型标记y可以取k个不同的值。于是，对于我们的训练集便有。首先计算softmax回归概率值，其中是模型的参数。这一项对概率分布进行归一化，所有概率之和为1。然后添加一个权重衰减项来修改原代价函数，让参数值保持比较小的状态，这个衰减项会惩罚过大的参数值，得到新的代价函数，利用求偏导数，求最小化，从而实现一个可用的softmax回归模型。 2基于svm的情感细粒度分析 假设存在训练样本，可以被某个超平面没有差错地分开，其中，m为样本个数，为n维实数空间，是分类间隔。因此和两类最近的样本点距离最大的分类超平面称为最优超平面。在条件下对求解一下最大的函数值，为拉格朗日乘子，再根据公式求解最优分类函数，是偏移量，是是共轭表达。从而得到svm分类器[6]。 三、结果分析 本文对网上7种车型的口碑进行爬取，利用最大熵算法的softmax分类器进行情感倾向分类得到结果如下。
谢运洁-浅论Web使用挖掘
浅Web使用挖掘 谢运洁 （武汉大学信息管理学院，重庆教育学院图书馆重庆 400067） 摘要：系统介绍了Web使用挖掘的相关概念、基本流程以及各种方法在Web使用挖掘中的应用。 关键词：信息分析数据挖掘 Web使用挖掘 正文： 0引言 随着Internet和网络技术的进一步发展，许多企业机构都拥有了自己的Web站点，向用户提供各种基于Web的信息服务，如电子商务、网上银行、用户反馈、技术支持等等，对他们来讲，如何更好地向用户提供更具有针对性的服务，根据用户的网络行为来推测企业未来的发展策略变得十分重要。同时，Web网页在以惊人的速度增长，新闻、广告、教育、经济等各种信息充斥在用户面前，加上其更新速度也越来越快，使得用户在信息的海洋中无所适从，如何把信息在恰当的时间、恰当的地点以恰当的方式提供给用户更是我们必须解决的问题。Web使用挖掘，其任务是挖掘Web用户的行为模式，根据挖掘结果改进站点结构，减少用户在获取所需信息或产品之前的寻找时间，向特定用户主动提供个性化服务。 1基本概念 1.1Web数据挖掘 Web数据挖掘是指利用数据挖掘技术对Web存取模式、Web结构和规则，以及动态Web内容的查找。一般地，根据挖掘对象的不同，可以将Web数据挖掘分为三大类：Web内容挖掘（Web Content Mining）、Web结构挖掘（Web Structure Mining）和Web使用挖掘（Web Usage Mining），另外web结构挖掘可以被认为是Web内容挖掘的一部分，这样可以简单的把Web挖掘分为Web 内容挖掘和Web使用挖掘。 1.2Web使用挖掘 Web使用挖掘是指利用数据挖掘技术对Web服务器中的日志记录进行分析，发现各种用户使用模式的过程，其目的在于更好的为用户提供各种服务。Web使用挖掘可以挖掘出用户的隐藏信息，根据用户行为趋势确定企业未来的战略方向。Web使用挖掘的基本流程主要包括数据准备、数据预处理、模式发现和模式分析几个步骤。 2数据准备 Web使用挖掘的数据来源大致可分为三大块：服务器端(Server Log File)、中介代理端(Intermediary Data)以及客户端(Client Side Data)。 2.1服务器端数据 2.1.1服务器日志文件（Server Log File） Web服务器日志文件是一个存储用户基本信息、描述用户浏览行为信息的文件。特别是，它可以存储用户浏览网页时沿着网页链接所产生的点击流序列信息，是Web使用挖掘的主要数据来源。Web服务器日志通常以两种格式存储文件：普通日志文件格式（Common Log File Format），它可以存储用户IP、用户名、请求文件名、文件大小及服务器名等最基本的信息；扩展日志格式（Extended Log Format），存储了一些额外的信息，比如主机地址、请求日期和时间、用户名、传输字节数、事务完成时间等。Web使用挖掘把Web服务器日志作为主要
web日志分析常用方法及应用
Web日志挖掘分析的方法 日志文件的格式及其包含的信息 ①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico ⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv： 1.8.0.3)+Gecko/20060426 +Firefox/1.5.0.3。 ①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)； ⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。 一、日志的简单分析 1、注意那些被频繁访问的资源 2、注意那些你网站上不存在资源的请求。常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等： 3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况 4、观察访客行为 应敌之策： 1、封杀某个IP 2、封杀某个浏览器类型（Agent） 3、封杀某个来源（Referer） 4、防盗链 5、文件重命名 作用： 1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。 2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。 3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。 4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。 二、Web挖掘 根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。 ①Web内容挖掘。Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。Web
数据挖掘在Web中的应用案例分析
[数据挖掘在Web中的应用] 在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦？什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗？“知己知彼，才能百战不殆”，你真的了解自己吗？挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能。如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。 [问题]： 1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中，我们能做哪些有意义的数据分 析？ 基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同，基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。这些数据包括：网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘，从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。我们前面所举的例子正属于这一种类型。 基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n-grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式. 基于WEB 结构的挖掘:半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP (修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类. 基于WEB 使用的挖掘:交互形式\服务器日志记录浏览器日志记录\关系型表图形\Proprietary 算法机器学习统计学(修改后的）关联规则\站点建设改进与管理销建立用户模式. 2.根据你所学的数据挖掘知识，谈谈哪些数据挖掘技术可以应用于Web中，以这些数据挖 掘技术可以完成哪些功能？ Web Mining 技术已经应用于解决多方面的问题，比如基于WEB 内容和结构的挖掘极大的帮助了我们从浩瀚的网络资源中更加快速而准确的获取所需要的资料，而基于使用的数据挖掘之威力，更是在商业运作上发挥的淋漓尽致，具体表现在： （1）对网站的修改能有目的有依据稳步的提高用户满意度 发现系统性能瓶颈，找到安全漏洞，查看网站流量模式，找到网站最重要的部分，发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，根据用户访问模式修改网页之间的连接，把用户想要的东西以更快且有效的方式提供给用户，在正确的地方正确的时间把正确的信息提供给正确的人。 （2）测定投资回报率 测定广告和促销计划的成功度 找到最有价值的ISP 和搜索引擎 测定合作和结盟网站对自身的价值
玩玩文本挖掘
玩玩文本挖掘-wordcloud、主题模型与文本分类 Askyer(QQ:642874367) 序 本文主要介绍文本挖掘的常见方法，主要包括词频分析及wordcloud展现、主题模型、文本分类、分类评价等。分类主要包括无监督分类（系统聚类、KMeans、string kernals），有监督分类（knn、SVM）。 文本挖掘概念 将数据挖掘的成果用于分析以自然语言描述的文本，这种方法被称为文本挖掘(Text Mining)或文本知识发现(Knowledge Discovery in Text)。 文本挖掘主要过程：特征抽取、特征选择、文本分类、文本聚类、模型评价。 主题模型（Topic Mode）介绍 主题模型是专门抽象一组文档所表达“主题”的统计技术。 最早的模型是probabilistic latent semantic indexing (PLSI)，后来Latent Dirichlet allocation (LDA，潜在狄利克雷分配模型) 模型成为了最常见的主题模型，它可以认为是PLSI 的泛化形式。LDA 主题模型涉及到贝叶斯理论、Dirichlet 分布、多项分布、图模型、变分推断、EM 算法、Gibbs 抽样等知识。
实例分析 0.数据预处理 数据来源于sougou实验室数据。 数据网址：https://www.wendangku.net/doc/d511569448.html,/dl/sogoulabdown/SogouC.mini.20061102.tar.gz 文件结构 └─Sample ├─C000007 汽车 ├─C000008 财经 ├─C000010 IT ├─C000013 健康 ├─C000014 体育 ├─C000016 旅游 ├─C000020 教育 ├─C000022 招聘 ├─C000023 文化 └─C000024 军事 采用Python对数据进行预处理为train.csv文件，并把每个文件文本数据处理为1行。 1.读取资料库 setwd("d:\\Testing\\R\\w12") csv <- read.csv("train.csv",header=T, stringsAsFactors=F) mystopwords<- unlist (read.table("StopWords.txt",stringsAsFactors=F)) 2.数据预处理（中文分词、stopword处理） library(tm) #移除数字 removeNumbers = function(x) { ret = gsub("[0-9０１２３４５６７８９]","",x) } #中文分词，也可以考虑使用rmmseg4j、rsmartcn wordsegment<- function(x) { library(Rwordseg) segmentCN(x) }
文本挖掘
文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理
(完整版)R语言文本挖掘
中文及英文的文本挖掘——R语言 所需要的包tm(text mining) rJava,Snowball,zoo,XML,slam,Rz, RWeka,matlab 1文本挖掘概要 文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。 通过文本挖掘实现 ?Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则 ?Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类 ?Categorize：将文本划分到预先定义的类别里 ?文档自动摘要：利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确地反映该文档中心内容的简单连贯描述性短文。 文本挖掘的运用主要有如下几方面 ●智能信息检索 同义词，简称词，异形词，同音字、赘字移除 ●网络内容安全 内容监控 内容过滤 ●内容管理 自动分类 检测和追踪 ●市场监测 口碑监测 竞争情报系统 市场分析 2英文文本挖掘实例 实现多个英文文档的聚类分析 2.1文本预处理 2.1.1读取文本内容 #取得tm内部文件texts/crude/下的文件目录。 >library("tm",lib.loc="d:/ProgramFiles/R/R-3.0.3/library") > vignette("tm")#获取相关帮助文档的内容，pdf格式
reut<-system.file("texts","crude",package='tm') #用Corpus命令读取文本并生成语料库文件由于要读取的是xml文件，所以需要xml包reuters <- Corpus(DirSource(reut), readerControl = list(reader = readReut21578XML)) # DirSource指示的是文件夹路径，如果是单个向量要设为语料库则VectorSource(向量名) readerControl不用设置 查看前两个语料变量内容 另外可以从本地文件中读取用户txt文件 > inputtest<-read.csv(file.choose()) 2.1.2文本清理 对于xml格式的文档用tm_map命令对语料库文件进行预处理，将其转为纯文本并去除多余空格，转换小写，去除常用词汇、合并异形同意词汇，如此才能得到类似txt文件的效果需要用到的包SnowballC reuters <- tm_map(reuters, PlainTextDocument)#去除标签 reuters <- tm_map(reuters, stripWhitespace)#去多余空白 reuters <- tm_map(reuters, tolower)#转换小写 reuters <- tm_map(reuters, removeWords, stopwords("english")) tm_map(reuters, stemDocument) 2.1.3查找含有特定语句的文档 例如找出文档编号为237而且包含句子INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE 的文档。 > query <- "id == '237' & heading == 'INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE'"
文本挖掘算法总结汇编
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)
文本挖掘主要技术研究
文本挖掘主要技术研究 摘要：Web技术的发展日新月异，与此同时，因特网上的文本信息愈积愈多，浩如烟海。如何从这些海量文本数据挖掘出潜在的、有价值的信息，已经成为越来越多人的研究重点。本文主要介绍了文本挖掘的基本方法，包括文本特征提取、特征子集选取、文本分类、文本聚类等，并对这些方法的改进进行了分析。在此基础上，介绍了文本挖掘在当今一些领域的应用。 关键词：文本挖掘特征提取特征子集选取文本分类文本聚类应用 Research of Major Technologies in Text Mining 【Abstract】With the rapid development of Web technology, text information on the Internet has a tremendous growth. How to dig out the potential and valuable information from the text information on the Internet has become the focus of many people's research. This paper describes the basic methods of text mining, including text feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, etc., it makes some analysis on how to improve some of these methods. In addition, it introduces the application in some fields with text mining technology. 【Key words】text mining, feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, application
文本挖掘综述
科技信息０ＩＴ论坛ｏＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ２００９年第３３期 文本挖掘综述 杨霞黄陈英 （乐山师范学院四川乐山６１４００４） 【摘要】文本挖掘是对一个非结构化文本信息进行分析从而获取用户关心或感兴趣，有潜在实用价值知识的过程。本文首先介绍了文本挖掘的定义和研究现状，之后文本挖掘一般处理过程，着力于文本分类和文本聚类的一般过程，最后展望了今后的研究目标。 【关键词】数据挖掘；文本挖掘；文本分类；文本聚类 ＴｈｅＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＴｅｘｔＭｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅ ＹＡＮＧＸｉａＨＵＡＮＧＣｈｅｎ－ｙｉｎｇ （ＬｅｓｈａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＳｉｃｈｕａｎＬｅｓｈａｎ６１４００４） 【Ａｂｓｔｒａｃｔ］ＴｅｘｔＭｉｎｉｎｇｉｓｐｒｏｃｅｓｓｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇｋｎｏｗｌｅｄｇｅｆｏｒｍｌａｒｇｅｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓｅｍａｎｔｉｃｔｅｘｔｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｉｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔ ａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ．Ｔｈｅｎ ｐｏｉｎｔｏｕｔＴｅｘｔ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄｉｔｓｓｔａｔｕｓ，Ｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｒｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｉｎｔｈｉｓ．Ｉｎｔｈｅｅｎｄ，ｉｔｓｈｏｗｓ ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｏｆＣｈｉｎｅｓｅｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇａｎｄｈｉｇｈｌｉｇｈｔｉｎｇｔｈｅｕｐｃｏｍｉｎｇＣｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇ【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］Ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；Ｔｅｘｔｍｉｎｉｎｇ；Ｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；Ｔｅｘｔｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ Ｏ．引言 数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）。就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现ＫＤＤｆＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 面对因为网络的飞速发展而带来的“信息膨胀”，尤其是以半结构化或非结构化的文本信息为主的信息，人们迫切需要研究出方便有效的工具去从中提取符合需要的、简洁的、精炼的、可理解的知识，文本挖掘ＴＭ（ＴｅｘｔＭｉｎｉｎｇ）因此产生。 １．文本挖掘概述 １．１文本挖掘的定义 文本挖掘是近几年来数据挖掘领域的一个新兴分支，文本挖掘也称为文本数据库中的知识发现，是从大量文本的集合或语料库中抽取事先未知的、可理解的、有潜在实用价值的模式和知识【ｌ】。对文本信息的挖掘主要是发现某些文字出现的规律以及文字与语义、语法间的联系，用于自然语言的处理，如机器翻译、信息检索、信息过滤等，通常采用信息提取、文本分类、文本聚类、自动文摘和文本可视化等技术从非结构化文本数据中发现知识。 １．２文本挖掘的国内外研究现状 国外对于文本挖掘的研究开展较早，５０年代末．Ｈ．Ｐ．Ｌｕｈｎ在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想用于自动分类。１９６０年，ＭａｒｏｎＥ≈发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，以Ｋ．Ｓｐａｒｋ，Ｇ．Ｓａｈｏｎ以及Ｋ．Ｓ．Ｊｏｎｅｓ等人为代表的众多学者也在这一领域进行了卓有成效的研究工作。目前，国外的文本挖掘研究已经从实验性阶段进入到实用化阶段．著名的文本挖掘工具有：ＩＢＭ的文本智能挖掘机［３１、Ａｕｔｏｎｏｍｙ公司的ＣｏｎｃｅｐｔＡｇｅｎｔｓ、ＴｅｌＴｅｃｈ公司的ＴｅｌＴｅｃｈ等。 但是．国内正式引入文本挖掘的概念并开展针对中文的文本挖掘研究是从近几年才开始的。目前看来。我国文本挖掘研究还处在消化吸收国外相关的理论和技术与小规模实验阶段．瓶颈在于国内文本挖掘处理的是汉语文本，在进行文本挖掘方法时必须适应汉语重“意合”的特点，结合文本上下文来获取文本的完整“语义”。 ２．文本挖掘一般处理过程 文本挖掘过程由文本预处理、特征提取、文本分类、文本聚类等步骤组成。图１给出了文本挖掘的一般处理过程。 文本预处理 分词 特征提取 ｏ《挖掘分析文本结构分析文本摘要文本分类文本聚类 图１文本挖掘过程图 常见的文本挖掘分析技术有：文本结构分析、文本摘要、文本分类、文本聚类、文本关联分析、分布分析和趋势预测等。在这里主要介绍文本分类与文本聚类： ２．１文本分类的处理过程 文本分类系统的任务是：在给定的分类体系下，根据文本的内容自动地确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射的过程。它将未标明类别的文本映射到已有的类别中，该映射可以是一一映射，也可以是一对多的映射。因为通常一篇文本可以同多个类别相关联。 文本分类是一种典型的有教师的机器学习问题，一般分为训练和分类两个阶段，具体过程如下： 训练阶段： （１）获取训练文本集Ｓ＝（８ｌＩ．一，Ｓ∥一，Ｓ。｝：ｉＪｉｌ练文本集由一组经过预处理的文本特征向量组成，每个训练文本（或称训练样本）有一个类别标号ｅ．，类别集合Ｃ＝（ｏｌＩ．一，Ｃｉ，．一，Ｃ。）事先定义好； （２）选择分类方法并训练分类模型：文本分类方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。统计训练集Ｓ中所有文档的特征向量Ｖ（ｓ．），确定代表ｃ中每个类别的特征向量Ｖ（ｃ；）； 分类阶段： （３）用训练好的分类模型对其他待分类文本进行分类：计算测试文档集Ｔ＝（ｄｌ＇．一，ｄ。，…，ｄ，】的特征向量Ｖ（ｄ。）与每个Ｖ（ｃ；）之间的相似度ｓｉｍ（ｄ。，Ｃ．）； （４）根据分类结果评估分类模型：选取相似度最大的一个类别ａｒｇｍａｘｓｉｍ（ｄｋ，ｃｉ）作为ｄｋ的类别。 ２．２文本聚类的处理过程 文本聚类是一种典型的无教师的机器学习问题。目前主要的文本聚类方法包括以ＢＩＲＣＨ等算法为代表的层次化聚类算法［５１和以ｋ—ｍｅａｎｓ等算法为代表的划分式聚类算法【日。 这里以层次化聚类算法为例，说明文本聚类的处理过程。 对于给定的文档集合Ｄ＝｛ｄｌ，．一，ｄ，，…，ｄ。）层次化聚类算法的具体过程如下： （１）将Ｄ中的每个文档ｄ；看作是一个具有单个成员的簇Ｃ；＝（ｄｉ），这些簇构成了Ｄ的一个聚类Ｃ＝（ｏｌ，．一，Ｃｉ，’‘，Ｃ。）；计算Ｃ中每对簇（Ｃ。，Ｃ；）之间的相似度ｓｉｍ（ｄ。，ｅ，）； （２）选取具有最大相似度的簇对ａｒｇｍａｘ（ｃ，，Ｃｊ），其中ｃ，，ｃ；∈Ｃ，并将Ｃ；和ｃ．合并为一个新的簇Ｃ。＝ｃ．ｕＣ．，从而构成了Ｄ的一个新的聚类Ｃ’＝｛。１，。一，ｃ．１）； （３）重复上述步骤，直至剩下一个簇为止。 而划分式聚类算法运行速度较快，但是必须事先确定的取值，且种子选取的好坏对聚类结果有较大影响。两种算法各有所长，其中划分式具有较高的执行效率，而层次化在算法上比较符合数据的特性。能否结合两种聚类思想更有效的对文本聚类，还有待于进一步研究。 ３．结语（下转第９９页）
文本挖掘
文本数据挖掘
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Contents
1 文本数据挖掘的概述
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文本数据挖掘技术
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1.1 文本挖掘的产生背景
? 数字化的文本数量不断增长 Web中99%的可分析信息是以文本形式存在的。截止2008年 年底，中国网页总数超过160亿个。一些机构内90%的信息 以文本形式存在，如数字化的图书馆、档案馆和数字化办 公等。 ? 数据由结构化转向为半结构化或非结构化 ? 新一代搜索引擎的需要 ? 互联网内容的安全
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1.2 文本挖掘的概念
文本挖掘（Text Mining）是指从大量文本数据中抽取事 先未知的可理解的最终可用的信息和知识的过程。它从数据 挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同，文本挖掘 的对象是海量、异构、分布的文档；文档内容是人类所使用 的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。它由机器学习、数理 统计、自然语言处理等多种学科交叉形成。 文本挖掘在信息检索、生物信息处理、商业智能等方面 有着广泛的应用，如搜索引擎、自动邮件回复、垃圾邮件过 滤、客户关系管理、自动简历评审等。
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1.3 文本挖掘处理过程
图1 文本挖掘的一般处理过程
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1.3.1 文本表示模型
? 向量空间模型： 它的基本思想是把文本表示成向量空间中的向量，向量元素对 应特征在文本集中的权值。为了将文本向量化，首先把文本d 用特征项集表示为 d ? ? t1 , t2 ,? , tn ? ，其中，tk（1 ? k ? n）是特征 项。然后根据各个特征项对文本分类中的贡献程度给其赋予一 定的权重 ?k ，那么文本d就可以被记为 ? t1 , ?1 , t2 , ?2 ,? , tn , ?n ?， 简记为 ??1 , ?2 ,? , ?n ? 。
? 布尔模型 ? 概率模型 ? 概念模型