數據挖掘技術在Web預取中的應用研究

任仲晟

摘要：這些年以來，我國的互聯網技術得到了進一步的發展，這也因此增加了用戶對于數據的使用量，在這樣的背景下，使得數據挖掘技術得到了廣泛的運用。利用此項技術，能夠讓用戶從龐大的數據中挑選出自己需要的數據，而伴隨數據挖掘技術的升級，使得它在Web技術中心也凸顯出了強大的作用，特別是在Web預取中，在結合數據挖掘技術以后，能夠讓更加準確的進行數據搜尋，這樣一來便可以讓Web資源得到共享。那么下面我們就要具體的討論一下數據挖掘技術在Web預取中的具體應用。

關鍵詞：數據挖掘;Web預取;應用

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2020）09-0054-02

由于網絡技術的發展，使得在Web預取中采用數據挖掘技術逐漸變成了一種主流趨勢，數據挖掘技術能夠讓用戶方便的搜尋訪問模型，而且還能夠采用聚類分析的方式來建立和用戶有關的信息，這樣便可以掌握用戶在各個頁面下所表現出的行為，從而能夠給用戶帶來更為高效的信息服務。但是當前怎樣把數據挖掘技術完美的使用在Web預取中，并全面展現出數據挖據技術的價值，成為了相關工作者的主要任務[1]。

1 數據建模

在還沒有進行建模的時候，要掌握之前所獲的Web使用日志，其無法直接進行處理，要先轉化到合適的格式，所以要對日志文件先進行預處理，要嚴格挑選數據，刪除掉沒有價值的數據，獲取用戶使用記錄數據，這樣就能夠開始數據建模工作。

在進行建模的時候，要采用數據挖掘技術關聯算法，來給進行完預處理的數據做精準的運算，然后在數據里挖掘出模式集合。數據挖掘技術是計算機技術得到發展后的產物，采用此項技術，能夠在大規模的數據中挖據出隱蔽，而且能夠對科技決策提供重要參考價值的數據，然后通過所取得的成果，就能夠掌握用戶的行為。通常在建模的過程中，普遍會采用關系規則算法，其主要是用來掌握用戶的興趣關聯規則，其能夠反映用戶使用網絡的熱情間的關聯性。而想要加強數據挖掘的效果，節省資源，那么最好減少緩存區數據，同時刪除所有沒有作用的數據，例如之前所保留的各類圖片等。而想要避免浪費資源，讓算法更加簡單，那么就最好在創建數據模型的過程中，不去分析用戶興趣間的關聯性，而且對并不復雜的興趣關聯規則模型，關聯分析法普遍適用。由于數據挖掘技術主要是從龐大的數據里對數據進行挖掘，所以整理數據的時間會很久，這意味著很難通過在線的方式反映出用戶的行為，而解決的方式只能是事先預測。

而想要確保預測用戶行為的合理性，那么最好在進行預測的時候，實時的調試模型參數和算法。在獲取充足的預測結果以后，就能夠把結果保存到數據庫里[2]。

2 模型改進和機器學習

瀏覽器如果運用了數據挖掘算法，就能夠做Web預取，所以可以采用目前所擁有的瀏覽器來對所擁有的機制采取改善，改善的方向主要是提供用戶的Web使用日志，在用戶采用互聯網的時候開啟分析模式，來給用戶后面所要采用的網絡做出有效的預測，并對最應該訪問的網頁事先進行緩存，在用戶使用了這部分網頁以后，就能夠在緩存中獲取到數據，這樣用戶就能夠在第一時間使用到，從而得以節省一部分的時間。要是用戶沒有登錄到相關網頁，那么就對用戶的行為進行記錄，這樣就可以方便以后對模型做出修改，以及對數據進行保存。從而便能夠很大程度的降低由于網絡延遲問題所出現卡慢的情況，以此加強用戶的體驗感。

3 數據挖掘技術在Web預取中的應用

3.1 能夠加強Web預取數據的精準度

因為互聯網里存在大量的信息，所以在諸多的信息里查詢到所要使用的信息時，就算運用了最為高端的搜索引擎，也依然有可能在挑選數據的時候出現差錯。而且互聯網的開放性、共享性等優勢，讓人們可以在各個時間段傳送信息，這就造成信息數據隨時都在增加，而采用搜索引擎，只可以給少量數據做出挑選，如若不然會降低搜索引擎的使用效果。但是，要是和數據挖掘技術進行融合，就可以讓上面的難題得到解決。一般情況下，數據挖掘技術主要有內容挖掘、結構挖掘等，而經常使用到的則是內容挖掘。在對數據進行檢驗的過程中，要設立合理的條件，同時用戶還要掌握所用數據的特點。和傳統的搜索引擎技術比較能夠發現，數據挖掘技術盡管在速度上稍慢一些，不過可以對信息進行準確的檢驗。而且還可以放入人工智能模塊來給數據進行有效的處理，這樣就可以讓技術實現智能化。反過來的話，要是采用傳統的搜索引擎來搜索數據的話，那么數據要通過復雜的挑選后才可以允許使用，但是數據挖掘技術則能省略掉這些復雜的過程，能夠直接對數據進行搜索和使用[3]。

3.2 能夠應用到電子商務領域當中

在Web預取中，因為用戶需要各種數據，所以在采用數據挖掘技術的過程中要掌握各個用戶對于數據的要求。如果客戶想要把數據使用到藝術設計方面的話，那么就要采用一些流行因素;如若用戶將數據使用到商業方面的話，那么就要采用數據挖掘技術挑選出用戶資源。這些年以來，互聯網技術的進步，讓網購變成了主流，這因此讓電子商務得到了發展的機遇，從而使得更多的企業對電子商務引起了高度的重視，不過市場競爭也變得越發的激烈。在這樣的情況下，企業若要在電子商務領域中立足，那么就要盡量豐富客戶資源。在調查中掌握到，大量用戶在網購的過程中，均會采用搜索引擎來搜索想要購買的產品信息。所以如果能夠在電子商務中使用數據挖掘技術，就能夠把網絡商品信息進行整理，從而便可以讓網站滿足用戶的要求，而且還可通過用戶的要求挖掘更多潛在的用戶。在挖掘數據的過程中，所要采用的數據來源于兩點：首先是消費者的購物記錄和信息等;其次是消費者的點擊率。利用上面兩種數據能夠讓企業掌握消費者的行為。通常情況下，數據均是在服務器中得到的。在利用數據挖掘技術的過程中，無需獲取原始數據，而是要先整理數據，比如進行數據合并，讓各種數據庫中的數據全部結合起來，之后在這些數據中挑選出需要的數據，并清理掉多余的數據，最后采用相關文件來對數據進行轉化，這樣就可以確保數據挖掘格式更加具有安全性。和各類目標進行融合，利用各種搜尋方法，能夠取得所需要的數據，此時就可以利用合理的技術來分析數據，這樣一來便得以保證數據具有使用價值[4]。

4 結語

互聯網的進步使得數據量越來越大，因此加大了信息的搜索難度。而搜索引擎依靠準確、快速的特點得到了人們的青睞。不過由于互聯網發展速度飛快，因此加大了搜索引擎的使用難度。所以有必要將數據挖掘技術使用到搜索引擎中，可以直接對數據進行處理，從而得以提升數據挖掘的精確性。

參考文獻

[1] 王志俊.試論數據挖掘技術在Web預取中的應用[J].科技資訊，2019，17（21）：19-20.

[2] 謝怡文.試分析數據挖掘技術在Web預取中的應用[J].電腦編程技巧與維護，2017（7）：66-67+74.

[3] 周戈.數據挖掘技術在Web預取中的應用研究[J].電腦開發與應用，2012，25（7）：9-10+13.

[4] 徐寶文，張衛豐.數據挖掘技術在Web預取中的應用研究[J].計算機學報，2001（4）：430-436.