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《Web数据分析关键技术及解决方案》_范春晓_北京邮电大学_扫描版[PDF]

内容简介：

本书集中讨论Web数据自动分析的关键技术——Web数据自动获取、特征抽取、表达建模及Web挖掘等相关理论和方法，在此基础上，分析了几种典型的Web数据分析需求，提出并介绍了具有针对性的解决方案及方法。主要解决方案包括：基于Web公共舆情自动分析及预警方案、基于语义的Web信息自动聚合方法、多源电商数据挖掘等。

本书选取当前Web数据分析的热点问题，总结了实际科研工作的研究成果，理论与实际案例相结合，适合高校电子信息、计算机等相关专业的教师、学生及研究人员阅读。

目  录：

目 录

第1章 Web大数据挖掘概述1

1.1 大数据与网络大数据1

1.2 Web大数据应用及特点2

1.2.1 Web大数据2

1.2.2 Web大数据特点3

1.3 Web挖掘及Web挖掘类型4

1.3.1 Web挖掘及Web挖掘类型4

1.3.2 Web内容挖掘5

1.3.3 Web结构挖掘6

1.3.4 Web使用挖掘6

1.4 Web挖掘过程7

1.4.1 Web内容挖掘过程7

1.4.2 Web结构挖掘过程7

1.4.3 Web使用挖掘过程8

参考文献10

第2章 Web数据挖掘基础12

2.1 Web信息程序获取方式12

2.1.1 网络爬虫12

2.1.2 其他Web信息程序获取方式15

2.2 Web信息数据抽取16

2.2.1 Web网页信息抽取16

2.2.2 自然语言文本结构化信息抽取17

2.3 Web信息文本模型的文本特征表示19

2.3.1 文本模型与文本特征19

2.3.2 VSM向量空间模型20

2.3.3 布尔模型21

2.3.4 概率主题模型 21

2.4 模式发现常用方法24

2.4.1 统计分析24

2.4.2 关联分析24

2.4.3 分类分析25

2.4.4 聚类分析27

参考文献28

第3章 Web内容及结构挖掘应用案例1:基于Web公共舆情自动分析及预警30

3.1 概述30

3.1.1 基于Web的公共舆情30

3.1.2 网络舆情研究现状31

3.2 基于Web意见的舆情分析预测模型32

3.2.1 舆情分析预测模型概述32

3.2.2 热点舆情发现模型研究33

3.2.3 热点舆情发展趋势预测模型35

3.3 基于意见挖掘的热点舆情发现模型37

3.3.1 改进的热点舆情发现模型38

3.3.2 基于Web意见挖掘的报道特征表示38

3.4 来源加权的舆情分析模型43

3.4.1 舆情来源量化分析指标43

3.4.2 PageRank算法拓展44

3.4.3 构建来源加权的舆情分析模型45

3.5 热点舆情识别46

3.5.1 话题热度特征描述46

3.5.2 话题热度计算函数47

3.6 实验及评估48

3.6.1 网络新闻数据的抓取48

3.6.2 中文分词及文本表示51

3.6.3 模型改进效果分析52

3.7 C5.0和BP神经网络结合的舆情预测模型53

3.7.1 基于C5.0的意见分类53

3.7.2 基于BP神经网络预测模型56

3.7.3 实验及评估57

3.8 小结60

参考文献60

第4章 Web内容挖掘应用案例2：

基于语义的Web信息自动聚合系统的

关键技术研究62

4.1 信息聚合及相关技术62

4.1.1 信息聚合62

4.1.2 信息聚合问题研究现状63

4.1.3 简易信息聚合技术RSS64

4.1.4 数字签名算法Simhash65

4.2 一种基于主题的Web信息自动聚合方案66

4.2.1 方案架构66

4.2.2 信息获取67

4.2.3 信息预处理69

4.2.4 按主题聚合72

4.3 基于标点符号及标签相似度的正文抽取方法73

4.3.1 网页类型及结构73

4.3.2 常用网页正文抽取方法分析74

4.3.3 基于标点分布的网页正文抽取算法74

4.3.4 基于标签相似度的多正文网页抽取技术77

4.3.5 算法设计及实验80

4.4 基于潜在语义的Web信息聚合80

4.4.1 概率主题模型与潜在语义分析模型81

4.4.2 LDA模型84

4.4.3 面向Web信息的LDA模型改进方法87

4.4.4 实验结果分析91

4.5 本章小结94

参考文献94

第5章 分布式多源电商数据挖掘96

5.1 电子商务及电商数据分析96

5.2 电商数据分析挖掘98

5.2.1 引言98

5.2.2 电商数据定义98

5.2.3 电商数据采集101

5.2.4 数据分析挖掘103

5.3 多源电商数据融合114

5.3.1 引言114

5.3.2 数据融合114

5.3.3 多源电商数据的特点115

5.3.4 多数据源电商数据融合总体解决方案116

5.3.5 多数据源电商数据融合方案117

5.3.6 多数据源电商数据融合的具体实现119

5.3.7 实验结果与分析120

5.4 分布式电商数据分析挖掘系统121

5.4.1 引言121

5.4.2 基于Hadoop的分布式电商数据分析挖掘系统122

5.4.3 基于 Hadoop平台的层次聚类124

5.4.4 电商数据的层次聚类分析132

参考文献136

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数据分析

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摘要：《Web数据分析关键技术及解决方案》是由范春晓教授在北京邮电大学出版的一本计算机类图书。本书围绕Web数据分析的关键技术和解决方案展开讨论，旨在帮助读者深入理解和应用Web数据分析相关的知识。本文将从四个方面对本书进行详细阐述，包括数据获取与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及应用案例与实践。通过对这些方面的介绍，读者可以全面了解Web数据分析的关键技术和解决方案，为实际应用提供参考和指导。

1、数据获取与清洗

数据获取与清洗是Web数据分析的第一步，本书通过介绍常用的数据获取方法和数据清洗技术，帮助读者获取高质量的数据并进行有效的清洗。首先，本书介绍了爬虫技术和API接口的使用，这些方法可以帮助读者从互联网上抓取大量的数据。其次，本书还详细介绍了数据清洗的方法和工具，帮助读者处理数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。

数据获取与清洗是Web数据分析的基础，只有获取到准确、完整、一致的数据，并进行有效的清洗，才能保证后续的数据分析和挖掘工作的准确性和可靠性。

2、数据存储与管理

数据存储与管理是Web数据分析的关键环节，本书介绍了常用的数据存储与管理技术，帮助读者建立高效可靠的数据存储和管理系统。本书首先介绍了关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景，帮助读者选择合适的数据库系统。其次，本书还介绍了数据仓库和数据湖的概念和架构，帮助读者进行大规模数据存储和管理。

数据存储与管理的好坏直接影响到后续的数据分析和挖掘效果，本书通过介绍这些技术和方法，帮助读者建立高效可靠的数据存储和管理系统，提高数据分析和挖掘的效率和准确性。

3、数据分析与挖掘

数据分析与挖掘是Web数据分析的核心内容，本书介绍了常用的数据分析和挖掘技术，帮助读者深入理解和应用这些技术。本书首先介绍了数据可视化的原理和方法，帮助读者通过图表和图像展示数据的特征和规律。其次，本书还介绍了数据聚类和分类的方法和应用，帮助读者发现数据中的隐含模式和规律。

数据分析与挖掘是Web数据分析的核心技术，通过对这些技术的介绍，读者可以学习和应用这些技术，发现数据中的有价值的信息，为实际应用提供决策支持。

4、应用案例与实践

应用案例与实践是Web数据分析的最终目标，本书通过介绍实际应用案例和实践经验，帮助读者将理论知识应用到实际中。本书以电子商务、社交网络和在线广告为主要应用场景，介绍了这些领域中的数据分析和挖掘方法。通过对这些案例的介绍，读者可以了解到Web数据分析在不同领域的应用和实践。

本书全面介绍了Web数据分析的关键技术和解决方案，包括数据获取与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及应用案例与实践。通过对这些内容的学习和应用，读者可以深入理解和掌握Web数据分析的方法和技巧，为实际应用提供参考和指导。

总结：

《Web数据分析关键技术及解决方案》是一本全面介绍Web数据分析的图书，从数据获取与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及应用案例与实践四个方面详细阐述了Web数据分析的关键技术和解决方案。通过对这些内容的学习和应用，读者可以全面了解Web数据分析的方法和技巧，为实际应用提供参考和指导。本文由nayona.cn整理。

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