威客网站是一种利用网络平台，让知识工作者（威客）为需求方提供服务并以此赚取报酬的网站。然而，在威客网站的运营过程中，威客难以找到适合的任务，同时需求方也难以找到符合要求的作品，造成人力资源的浪费，并对威客的自信心造成打击。这一问题已经开始制约威客网站的进一步发展。
数据挖掘技术指的是从大量的、不完全的、有噪声的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。它作为一种新型的交叉信息技术，随着数据库技术和人工智能技术的发展而发展。数据挖掘在互联网领域，尤其是威客网站的应用，就是从互联网这个巨大的分布式数据库系统中提取有用信息，以辅助网站运营。
在威客网站中应用数据挖掘技术，主要是为了挖掘用户的需求特征。通过数据挖掘技术，能够发现用户的具体需求，从而指导网站资源的有效组织和合理分配。作者提出了Web页面关联算法，以解决威客网站个性化服务难以发现用户需求特征的问题。关联算法是一种在数据库中发现不同变量间有趣关系的方法，它可以帮助用户发现数据项间的相互关联性。
具体来说，威客网站通过实施数据挖掘技术，可以实现以下几点：
1. 通过分析用户行为数据，识别用户的个性化需求，为威客提供更适合其能力的任务推荐，同时也让需求方更容易找到合适的威客。
2. 对威客提交的作品进行数据挖掘，分析作品质量和风格，以便将作品更精准地匹配给相应的需求方。
3. 通过对历史交易数据、用户反馈和评价进行挖掘，找出高效率和高质量的威客，以及高满意度的需求方。
4. 基于数据挖掘的成果，威客网站可以设计更加个性化和智能化的服务，比如提供自动化推荐系统，优化用户界面，甚至实现需求方与威客的智能匹配。
5. 从宏观层面，数据挖掘还可以帮助威客网站的投资者和运营者分析用户行为和市场趋势，为他们提供正确的决策支持和盈利导向。
针对威客网站数据挖掘应用的中图分类号为TP311，文献标识码为A，文章编号为1009—3044(2011)01—0007—02。这些都是学术文章的标准化分类和编号方式，有助于读者检索和引用。
作者郭东升和武彤分别来自贵州大学计算机科学与信息学院，这表明研究团队的学术背景，以及他们可能在计算机网络、数据挖掘、算法设计等领域具有专业知识和研究经验。参考文献、专业指导等标签也暗示了文章背后参考了大量的文献，并且得到专家的指导和建议，这也是学术研究领域常见的研究方法。
在实际操作中，威客网站运营者需要采用合适的数据挖掘工具和算法，并且在数据收集、处理和分析过程中要注意保护用户隐私，遵守相关法律法规。通过深入理解用户需求和行为习惯，数据挖掘技术能够极大地提升威客网站的服务质量和效率，为用户和需求方创造更高的价值。
