苗 雷

(五大連池風(fēng)景區(qū)勞動(dòng)爭(zhēng)議仲裁院，黑龍江 五大連池 164155)

信息時(shí)代，數(shù)據(jù)成為一種寶貴資源，面對(duì)爆炸式信息增長(zhǎng)，如何從龐大的數(shù)據(jù)流中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)，成為信息管理工作必須要考慮的問題。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以快速、精準(zhǔn)搜集目標(biāo)數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挑選、分析、利用提供技術(shù)支持。近年來，信息技術(shù)滲透到各個(gè)行業(yè)，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域。熟練掌握該技術(shù)操作方法和應(yīng)用技巧對(duì)提升信息化管理水平、挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值有積極幫助。

1 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.1 Web數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)

Web數(shù)據(jù)庫(kù)不僅提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分類功能，還支持交互式信息查詢。從數(shù)據(jù)使用者角度來看，利用Web數(shù)據(jù)庫(kù)可以更加精準(zhǔn)獲取想要的數(shù)據(jù)信息，使數(shù)據(jù)利用價(jià)值得到進(jìn)一步挖掘。從組成結(jié)構(gòu)上來看，Web數(shù)據(jù)庫(kù)可以分為四個(gè)模塊，分別是支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)的服務(wù)器、支持?jǐn)?shù)據(jù)調(diào)用的中間件、支持指令編輯與下達(dá)的Web服務(wù)器及用于數(shù)據(jù)展示的瀏覽器。使用Web數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)時(shí)，用戶打開瀏覽器在人機(jī)操作界面上編輯指令(如檢索關(guān)鍵詞)，系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行快速匹配，將所有符合的數(shù)據(jù)按照相關(guān)性依次展示。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

根據(jù)用戶需求挖掘相應(yīng)的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)資源化利用的基本步驟，也是決定數(shù)據(jù)利用價(jià)值高低的關(guān)鍵因素。云技術(shù)逐漸成熟，其提高了數(shù)據(jù)挖掘效率，AI技術(shù)的成熟則提高了數(shù)據(jù)挖掘精度。多種先進(jìn)技術(shù)融合運(yùn)用使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在極短時(shí)間里從海量數(shù)據(jù)中檢索到目標(biāo)數(shù)據(jù)，為下一步整合、統(tǒng)計(jì)、分析、利用奠定了扎實(shí)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘流程包括用戶自定義數(shù)據(jù)檢索范圍或設(shè)定關(guān)鍵詞，讓系統(tǒng)明確檢索目標(biāo)；新建數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存放檢索、挖掘數(shù)據(jù)；執(zhí)行程序，獲取數(shù)據(jù)，并將挖掘到的數(shù)據(jù)按照特定標(biāo)簽進(jìn)行分類；建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2 基于Web數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘方法

隨著Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成熟及其在各行各業(yè)實(shí)踐應(yīng)用，其已形成比較完善的技術(shù)體系，其中較為常用的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、決策樹法、遺傳算法、粗糙集法、關(guān)聯(lián)規(guī)則法等。以下為幾種主要的數(shù)據(jù)挖掘方法。

2.1 粗糙集方法

Web數(shù)據(jù)挖掘中，如果對(duì)檢索結(jié)果精確性要求不嚴(yán)格，又想在盡可能短的時(shí)間內(nèi)完成檢索任務(wù)、獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，可以使用粗糙集法。除了用于數(shù)據(jù)挖掘外，其在分析數(shù)據(jù)相關(guān)性等方面也有重要應(yīng)用價(jià)值。基于粗糙集的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)優(yōu)勢(shì)是算法簡(jiǎn)單，檢索效率較高，通常不需要建立專門的檢索模型，簡(jiǎn)化了操作流程，降低了技術(shù)難度。但是也存在明顯缺陷，如挖掘到的數(shù)據(jù)可能存在明顯的離散性，在后期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)需要先進(jìn)行處理，保證數(shù)據(jù)連續(xù)性，才能體現(xiàn)出數(shù)據(jù)利用價(jià)值。

2.2 模糊集方法

模糊集算法是一種用模糊集合理論對(duì)實(shí)際問題模糊性識(shí)別、判定及決策的方法。一些數(shù)據(jù)系統(tǒng)相對(duì)復(fù)雜，模糊性較強(qiáng)，很多模糊集合理論都具有一種模糊屬性，這種模糊性可能導(dǎo)致結(jié)果失誤，因此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)踐中，應(yīng)在模糊理論及概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上進(jìn)行不確定性轉(zhuǎn)換?；谀：腤eb數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用優(yōu)勢(shì)是可以根據(jù)用戶需要和數(shù)據(jù)特點(diǎn)靈活調(diào)控模糊性，獲得想要的數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)本身可用性。該算法也存在缺陷，如需要提供較多參數(shù)，需要建立特定數(shù)學(xué)模型，編碼難度較大等。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

數(shù)據(jù)挖掘與利用中，單一的數(shù)據(jù)可用價(jià)值不高，這就需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將數(shù)據(jù)收集起來，根據(jù)實(shí)際需求對(duì)特定數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚合，在資源整合基礎(chǔ)上，橫向或縱向?qū)ふ覕?shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的Web數(shù)據(jù)挖掘，其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)在于擁有非線性學(xué)習(xí)能力，借助非線性預(yù)測(cè)模型更加智能化地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和篩選，保證所得數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，它抗干擾能力強(qiáng)，對(duì)防止數(shù)據(jù)信息失真也有一定作用。

3 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在信息管理中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已在諸多領(lǐng)域得到推廣，特別是在信息管理中應(yīng)用效果較好，無論是在檢索目標(biāo)信息、整合數(shù)據(jù)資源方面，還是在提高數(shù)據(jù)利用率、增強(qiáng)管理實(shí)效性方面均發(fā)揮了較為理想的應(yīng)用價(jià)值。

3.1 在搜索引擎中的應(yīng)用

搜索引擎需要在用戶提交檢索指令后，在盡可能短的時(shí)間內(nèi)為用戶提供符合檢索要求的數(shù)據(jù)信息。使用Web數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)頁(yè)建立的同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)信息內(nèi)容的深度挖掘，通過提問方式對(duì)用戶歷史瀏覽記錄進(jìn)行分析及處理，分析過程中可以對(duì)用戶提出的需求進(jìn)行系統(tǒng)性回答。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理過程中可以對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行強(qiáng)化處理，不斷提高用戶信息檢索效率和引擎搜索準(zhǔn)確度。隨著Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷進(jìn)步，將不斷激發(fā)搜索引擎項(xiàng)目發(fā)展，為整個(gè)技術(shù)優(yōu)化奠定良好基礎(chǔ)。

3.2 在個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用

為用戶提供個(gè)性化、精準(zhǔn)性服務(wù)是提高數(shù)據(jù)信息利用率的一種有效手段?；赪eb數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)用戶以往操作指令、數(shù)據(jù)檢索偏好等基本信息，在數(shù)據(jù)智能分析基礎(chǔ)上準(zhǔn)確把握用戶需求，向用戶提供更加個(gè)性化的服務(wù)。如建立Web動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)，將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果在網(wǎng)頁(yè)上直觀呈現(xiàn)出來，滿足用戶個(gè)性化需求。多數(shù)情況下，用戶即使輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，最終挖掘到的匹配數(shù)據(jù)仍有幾十甚至幾百條?；赪eb數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的個(gè)性化服務(wù)可以根據(jù)用戶操作偏好，優(yōu)先展示符合用戶需求的檢索結(jié)果，為用戶進(jìn)行信息管理提供更多便利。

3.3 在電子商務(wù)中的應(yīng)用

在電子商務(wù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)不僅具有價(jià)值屬性，還通常與用戶個(gè)人隱私和企業(yè)商業(yè)機(jī)密相關(guān)，基于Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在提高數(shù)據(jù)利用價(jià)值、了解客戶真實(shí)需求、保障數(shù)據(jù)信息隱私安全等方面發(fā)揮了不可替代的作用。如電商平臺(tái)借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)掌握每一名平臺(tái)用戶瀏覽信息、檢索記錄、購(gòu)買訂單等，了解用戶需求，并在Web數(shù)據(jù)庫(kù)中給每個(gè)用戶建立獨(dú)立賬戶，當(dāng)用戶登錄電商平臺(tái)后，系統(tǒng)可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果為每個(gè)用戶提供個(gè)性化頁(yè)面展示，以提高銷售量和成交率。

4 結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息管理工作要求已不僅僅局限于保證數(shù)據(jù)完整與安全，而是在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與利用，充分挖掘數(shù)據(jù)本身價(jià)值，基于這一信息管理需求，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了推廣應(yīng)用。該技術(shù)能夠結(jié)合遺傳算法、模糊算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等，在數(shù)據(jù)挖掘中顯著提高檢索效率和結(jié)果精度，為信息管理提供更多便利。