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西南财经大学
学士学位毕业论文
基于 python 的 Web 数据挖掘技术研究与实现
"Research and Implementation of Web Data Mining Techniques
Based on Python"
学员姓名
指导教师:牛哄哄教授
专业名称:计算机科学与技术
2023 年 3 月
目录
目录....................................................................................................................................................2
摘要....................................................................................................................................................3
关键词................................................................................................................................................4
第一章 绪论......................................................................................................................................4
1.1 研究背景.............................................................................................................................4
1.2 研究目的.............................................................................................................................5
1.3 研究意义.............................................................................................................................6
第二章 Web 数据挖掘技术概述 .....................................................................................................7
2.1 Web 数据挖掘技术介绍 .....................................................................................................7
2.2 Web 数据挖掘流程 .............................................................................................................9
2.3 常用的 Web 数据挖掘算法 .............................................................................................11
第三章 Python 语言及相关库介绍 ...............................................................................................14
3.1 Python 语言特点 ...............................................................................................................14
3.2 Python 常用库介绍 ...........................................................................................................14
第四章 基于 Python 的 Web 数据爬取.........................................................................................16
4.1 网络爬虫技术介绍...........................................................................................................16
4.2 使用 Python 实现网络爬虫 .............................................................................................17
第五章 基于 Python 的 Web 数据清洗与预处理.........................................................................19
5.1 数据清洗概述...................................................................................................................19
5.2 常用的数据清洗技术.......................................................................................................20
第六章 基于 Python 的 Web 数据分析与应用.............................................................................21
6.1 数据分析方法介绍...........................................................................................................21
6.2 基于 Python 的数据分析实现 .........................................................................................23
参考文献..........................................................................................................................................23
摘要
本文旨在研究和实现基于 Python 的 Web 数据挖掘技术。随着互
联网的快速发展,大量的数据被存储在网络上,这些数据蕴藏着丰富
的信息和价值,但也带来了挑战。数据挖掘技术通过从大量未经处理
的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势,为决策提供了重要的参考依
据。
本文首先介绍了 Web 数据挖掘技术的研究背景和意义,指出其在商
业、科研和社会等领域的广泛应用和潜在价值。然后详细探讨了
Python 作为一种强大而灵活的编程语言在 Web 数据挖掘中的应用优
势。Python 拥有丰富的库和工具,可以方便地处理网络数据,进行数
据清洗和预处理,实现数据挖掘算法,并进行结果分析和可视化。
基于 Python 的 Web 数据挖掘技术主要包括网络爬虫、数据清洗、特
征提取、模型构建和结果分析等环节。本文详细介绍了每个环节的具
体方法和技术,并通过实例演示了其实现过程。其中,网络爬虫通过
抓取网页数据建立数据集,数据清洗通过处理和过滤数据噪声提高数
据质量,特征提取通过提取文本、图像和社交媒体等数据的关键特征,
模型构建通过应用机器学习算法建立预测模型,结果分析通过可视化
和解释模型结果。
最后,本文总结了基于 Python 的 Web 数据挖掘技术的研究与实现,
指出其在实践中的应用前景和未来发展方向。同时,也提出了该技术
在数据隐私、数据伦理和数据安全等方面面临的挑战和问题,需要进
一步研究和解决。本文旨在为相关研究者和开发者提供基于 Python
的 Web 数据挖掘技术的参考和指导,促进该领域的进一步发展。
关键词
Web,数据挖掘,技术研究,实现,Python
第一章 绪论
1.1 研究背景
随着互联网和 Web 应用的迅猛发展,海量的数据不断被产生和
积累,这些数据蕴含着丰富的信息和价值,对于决策、商业分析、市
场调研等领域具有重要意义。然而,由于数据量庞大、多样性、复杂
性等问题,传统的数据处理和分析方法已经无法满足对数据的高效利
用。
在当今互联网的背景下,Web 数据成为了大规模数据的重要来源之一。
Web 数据包括网页文本、结构化数据、社交媒体内容等,具有多样性、
复杂性和实时性的特点。因此,如何从海量的 Web 数据中挖掘出有
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