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  • 在此强调:如果打算依靠Python逃离现有的工作(如土木施工),那就要认真想想自己打算做哪一方面的工作,互联网营销、前端、运维、爬虫、数据分析、数据挖掘Web开发?强烈建议:直接上拉钩或者Boss直聘,针对性学习...

    0.前言

    很多人反映在学习了Python基础之后无所适从,不知道下一步往哪走。作为较早期的跨界者(土木狗)深有体会。本文将结合上图,为后来者指明方向,可作为参考。

    在此强调:如果打算依靠Python逃离现有的工作(如土木施工),那就要认真想想自己打算做哪一方面的工作,互联网营销、前端、运维、爬虫、数据分析、数据挖掘、Web开发?强烈建议:直接上拉钩或者Boss直聘,针对性学习更为稳妥。如果打算业余玩玩,那跟着我们一起业余吧,嚯嚯~

    1.目标确定

    凡事预则立,不预则废。事先明确自己要处理事情,大体上有个方向。比如你准备分析当地房价,或是电商某种类数据,或是某个垂直领域的数据等。

    2.数据获取

    爬虫是Python初学者的必经之路,通过爬虫既可以获取数据,还可以理解Web的工作原理。前者可以作为数据分析的原料,后者可以作为数据Web可视化的基础。至于你使用Request,还是Scrapy,或是Selenium,可以随意一点,这不是公众号【调包】的重点,度娘或GitHub有很多范例供大家参考。

    3.数据分析

    《利用Python进行数据分析》该书详细讲述了Pandas的使用,用它可以实现上图流程之后的底层流程(数据整理、描述分析、洞察结论、报告撰写),这个路径可以称之“数据分析”。

    4.数据挖掘

    上图数据整理之后的上层路径(建模分析、模型测试、迭代优化、模型加载、报告撰写),这个路径可以称之“数据挖掘”。将会用到Sklearn、XGboost、Pytorch、TensorFlow、Spark、Hadoop等库或工具。

    5.报告撰写

    不管是数据分析还是数据挖掘,最终都要反映到报告中,可以在线动态展示数据、也可以是离线静态报表,或者插入PPT。这个阶段Matplotlib是基础,至于用其他可视化库或是非Python系的工具,可以随意点,重点在于你分析的结论能否让阅读者肯定。

    6.需求反馈

    从报告撰写再回到目标确定,这是一个产品迭代的闭环。类似于土木施工组织管理的PDCA。Python数据采集处理分析挖掘可视化应用实例​zhuanlan.zhihu.comv2-440682f13a66d4d6c32c1520fd93e2d7_ipico.jpg

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  • Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,文章首先分析了Web资料挖掘所面临的问题,然后简要介绍了Web数据挖掘的几个分类,最后简单阐述了在Web2.0到来之时,Web数据挖掘所面临的机遇挑战。
  • 首先给出Web使用挖掘的定义和完整模型框架;然后对Web使用挖掘中主要步骤的最新研究进展状况作了详细的阐述和分析,其中包括数据采集、数据预处理、模式发现和模式分析;最后对未来的研究重点进行了展望。
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    摘要:Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,文章首先分析Web数据挖掘所面临的问题,然后简要介绍了Web数据挖掘的几个分类,最后简单阐述了在Web2.0到来之时,Web数据挖掘所面临的机遇挑战。...

    摘要:Web数据挖掘是目前数据挖掘领域中的一个很重要的研究领域,文章首先分析了Web数据挖掘所面临的问题,然后简要介绍了Web数据挖掘的几个分类,最后简单阐述了在Web2.0到来之时,Web数据挖掘所面临的机遇与挑战。
    关键词:Web数据挖掘;内容挖掘;结构挖掘;使用记录挖掘;用户性质挖掘;Web2.0

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    An Overview of Web Data Mining
    WANG Ting1
    (1. Department of Electronic and Computer Science, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China)

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    Abstract:   Today, WebData Mining is one of the most important fields in Data Mining. This paper analyzed the problems of WebData Mining at the beginning, and then introduced the different subfields of WebData Mining, and at last, explained the opportunities and challenges of WebData Mining in the coming period of Web2.0.
    Keywords: Webdata mining; Content mining; Structure mining; Usage mining; Character mining; Web2.0

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    1   引言
    数据挖掘(Data Mining,DM)是从大量数据中提取或“挖掘”知识,是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。[1] 随着网络的不断发展,因特网目前已成为一个巨大的、分布广泛的和全球性的信息服务中心。从海量的网络信息中寻找有用的知识,早已成为人们的迫切需求。各种 类似Google、Baidu等的搜索引擎也层出不穷,Web数据挖掘的应用在现实中不断体现。
    Web数据挖掘建立在对大量的网络数据进行分析的基础上,采用相应的数据挖掘算法,在具体的应用模型上进行数据的提取、数据筛选、数据转换、数据挖掘和模式分析,最后做出归纳性的推理、预测客户的个性化行为以及用户习惯,从而帮助进行决策和管理,减少决策的风险。
    Web数据挖掘涉及多个领域,除数据挖掘外,还涉及计算机网络、数据库与数据仓储、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等技术。[2] 本文主要论述Web数据挖掘以及Web2.0的出现给Web数据挖掘带来的影响。

    2   Web数据挖掘面临的问题
    Web的巨大、分布广泛和内容多样使得目前的Web挖掘面临着众多问题和挑战。首先,对有效的数据仓库和 数据挖掘来说,Web上的数据过于庞大。而且,Web上的数据具有极强的动态性,不仅数量增长快而且更新十分迅速。但是面对如此大量的Web上的信息,有 调查却表明:99%的Web信息对于99%的用户是无用的。这样看来,面对网络上形形色色各式各样的用户群体,许多由Web搜索引擎所检索到的资料将会被 淹没。
    另外,由于Web页面缺乏同一的结构,其结构又比任何传统文本文档都要复杂,所以要实现基于Web的数据挖掘和信息检索在目前来说是非常具有挑战性的。

    3   Web数据挖掘的分类
    Web数据挖掘是一项具有挑战性的课题。它实现对Web存取模式,Web结构和规 则,以及动态的Web内容的查找。一般来说,Web数据挖掘可分为四类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘和Web用户性质挖掘。其 中,Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘是Web1.0时代就已经有了的,而Web用户性质挖掘则是伴随着Web2.0的出现而出现的。 Web数据挖掘的分类如图1所示。

    图1 Web数据挖掘的分类

    3.1 Web内容挖掘
    Web内容挖掘主要包括文本挖掘和多媒体挖掘两类,其对象包括文本、图像、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数 据。这些数据一般由非结构化的数据(如文本) 、半结构化的数据(如HTML 文档) 和结构化的数据(如表格) 构成。对非结构化文本进行的Web挖掘,称为文本数据挖掘或文本挖掘,是Web挖掘中比较重要的技术领域。Web挖掘中另一个比较重要的技术领域是Web 多媒体数据挖掘。
    目前,关于Web内容挖掘的研究大体以Web文本内容挖掘为主。Web内容挖掘一般从资源查找和数据库两个不同的方面进行研究。
    从 资源查找的方面来看,Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发,怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。主要是对非结构化文档和半结构化文档的挖掘。非结构 化文档主要指Web上的自由文本,如小说、新闻等。Web上的半结构化文档挖掘指在加入了HTML、超链接等附加结构的信息上进行挖掘,其应用包括超链接 文本的分类、聚类、发现文档之间的关系、提出半结构化文档中的模式和规则等。
    从数据库的观点进行Web内容挖掘主要是试图建立Web站点的数据模型并加以集成, 以支持复杂查询,而不只是简单的基于关键词的搜索。这要通过找到Web文档的模式、建立Web知识库来实现。
    对 文本数据进行挖掘的文档分类和模型质量评价方法与传统的数据挖掘方法相类似,分类算法主要应用朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier)。对模型的质量评价主要有分类的正确率(Classification Accuracy)、准确率( Precision)和信息估值( Information Score)。

    HAMMER_SHI


    Web 多媒体数据挖掘从多媒体数据库中提取隐藏的知识、多媒体数据关联、或者是其他没有直接储存在多媒体数据库中的模式。多媒体数据挖掘包括对图像、视频和声音 的挖掘。多媒体挖掘首先进行特征提取,然后再应用传统的数据挖掘方法进行进一步的信息挖掘。对网页中的多媒体数据进行特征的提取,应充分利用HTML的标 签信息。[3]
    3.2 Web结构挖掘
    由于有用的知识不仅包含在Web页面的内容中,而且也包含在页面的结构中。所以Web结构挖掘是从站点的组织结构和页面结构中推导出知识,对Web页面间的结构进行挖掘,找出数据链的结构进行分类、聚类,从而发现页面间的关系,进而改进搜索引擎的性能。
    Web 结构挖掘的对象是Web本身的超链接,即对Web文档的结构进行挖掘。Web结构挖掘的基本思想是将Web看作一个有向图,他的顶点是Web页面,页面间 的超链就是图的边。然后利用图论对Web的拓扑结构进行分析。常见的算法有HITS ( Hypertext Induced Topic Search) 、PageRank、发现虚拟社区的算法、发现相似页面的算法、发现地理位置的算法和页面分类算法。Web结构挖掘的算法一般可分为查询相关算法和查询无 关算法两类。查询相关算法需要为每一个查询进行一次超链分析从而进行一次值的指派;而查询独立算法则为每个文档仅进行一次值的指派,对所有的查询都使用此 值。HITS和PageRank分别是查询相关算法和查询独立算法的代表。
    3.3 Web使用记录挖掘
    Web使用记录挖掘也叫Web日志挖掘或Web访问信息挖掘。它是通过挖掘相关的Web日志记录,来发现用户访问Web页面的模式,通过分析日志记录中的规律,可以识别用户的喜好、满意度,可以发现潜在用户,增强站点的服务竞争力。
    Web使用记录数据除了服务器的日志记录外, 还包括代理服务器日志、浏览器端日志、注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、等一切用户与站点之间可能的交互记录。
    Web使用记录挖掘方法主要有以下两种:
    (1) 将网络服务器的日志文件作为原始数据,应用特定的预处理方法进行处理后再进行挖掘;
    (2) 将网络服务器的日志文件转换为图表,然后再进行进一步的数据挖掘。通常,在对原始数据进行预处理后就可以使用传统的数据挖掘方法进行挖掘。
    3.4 Web用户性质挖掘
    Web 用户性质挖掘是伴随着Web2.0的出现而出现的。基于RSS、Blog、SNS、Tag以及WiKi等互联网软件的广泛应用,Web2.0帮助人们从 Web1.0时代各大门户网站“填鸭”式的信息轰炸,过渡到了“人人对话”,每个普通用户既是信息的获取者,也是信息的提供者。[4]面对Web2.0的 诞生,Web数据挖掘技术又面临着新的挑战。
    如果说Web使用记录挖掘是挖掘网站访问者在各大网站上留下的痕迹,那么Web用户性质挖掘则是要去 Web用户的老巢探寻究竟。在Web2.0时代,网络彻底个人化了,它完全允许客户用自己的方式、喜好和个性化的定制服务创造自己的互联网,它一方面给予 互联网用户最大的自由度,另一方面给予有心商家有待发掘的高含金量信息数据。通过对Web用户自建的RSS、Blog等Web2.0功能模块下客户信息的 统计分析,能够帮助运营商以较低成本获得准确度较高的客户兴趣倾向、个性化需求以及新业务发展趋势等信息。有关Web2.0下的数据挖掘正在进一步的研究 中。

    4   结束语
    Web数据挖掘是当今世界上的热门研究领域,其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。目前国内的Web数据挖掘尚处于学 习、跟踪和探索阶段。Web数据挖掘有许多问题有待于进一步的研究和深化。Web2.0的出现给Web数据挖掘提出了新的要求。基于Web2.0的数据挖 掘目前还处于起步阶段,它必将成为Web数据挖掘中很重要的一个研究领域。

    参考文献
    [1] Jiawei Han,Micheline Kamber.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2004:3-4
    [2]涂承胜,鲁明羽,陆玉昌. Web挖掘研究综述[J].计算机工程与应用,2003,39(10):91-93
    [3]薛鸿民,Web数据挖掘技术研究[J].现代电子技术.2006,29(15):99-101
    [4]高祥华,Web2.0中的技术及应用[J].中国科技信息.2006,(13):127-128

     
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