基于E-OEM模型的Web数据精准挖掘研究

刘张榕

(福建林业职业技术学院 信息工程系， 福建 南平 353000)

0 引言

E-OEM模型是一种描述半结构化数据的自描述数据模型，模型中同时存在数据值和模式，在不同数据值和模式的配合下，可以灵活表示数据结构[1]。Web数据挖掘技术是以Web环境作为支撑，将网络技术与网页技术结合起来的一项技术[2]。

随着计算机信息技术的快速发展，相关研究受到国内外很多学者的广泛关注。在国外，首次提出Web挖掘技术是在上个世纪末，在各项技术的支持发展下，现今已经形成了一种Web会话聚类的一种新框架，Web数据挖掘的精度也有了一定的提升[3]。国外有学者引入分布式算法，设计JAM系统，通过JAM有效挖掘并提取数据信息到相互独立的数据库中。而在国内关于Web数据挖掘的相关研究起步较晚，有学者在考虑服务器的应用逻辑基础上，将Web产生的页面拓扑结构整合为一种挖掘算法[4]。也有学者基于Hadoop大数据开发系统平台开发了PDMiner系统，改进传统算法的开发组件，以提高数据挖掘精度。目前，相关研究已进入到快速发展的阶段。

但是现有的Web数据挖掘方法受到图片数据的后缀影响，所构建的数据结构较为冗杂，此外，在大数据的背景下，数据结构呈现出了多元化的发展，使得Web数据挖掘的精度较低，不能有效实现数据挖掘，为此在E-OEM模型的支持下，设计一种Web数据精准挖掘方法。通过E-OEM模型分类数据结构，降低数据结构的冗杂影响，从而实现精准挖掘。

1 基于E-OEM模型的Web数据精准挖掘……

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