"Web数据挖掘现状分析"
Web数据挖掘是指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。其建立在对大量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、筛选、转换、挖掘和模式分析，最后作出归纳性的推理。
Web数据挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。Web数据挖掘的应用在现实中不断体现，各种类似Google、百度等的搜索引擎也层出不穷。
数据挖掘(Data Mining，DM)是指从大量数据中提取或“挖掘”知识，即从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘知识的过程。随着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用，海量数据不断产生，随之而来的问题，便是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看出他们所蕴涵的有用信息。
Web数据挖掘流程包括：
1. 查找资源：从目标Web文档中得到数据。
2. 信息选择和预处理：从取得的Web资源中剔除无用信息，将信息进行必要的整理。
3. 模式发现：自动进行模式发现。
4. 模式分析：验证、解释上一步骤产生的模式。
信息获得(IR)和信息抽取(IE)是Web数据挖掘中的重要步骤。信息获得(IR)的目的在于找到相关Web文档，它只是把文档中的数据看成未经排序的词组的集合；而信息抽取(IE)的目的在于从文档中找到需要的数据项目，它对文档的结构和表达的含义感兴趣。
Web数据挖掘技术的应用前景非常广阔，可以应用于电商、金融、医疗、教育等多个领域。例如，在电商领域，Web数据挖掘可以用来分析消费者行为、预测市场趋势、优化产品推荐等。在金融领域，Web数据挖掘可以用来分析股票市场、预测股票价格、检测金融犯罪等。
Web数据挖掘技术是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究领域，具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。
