Web Data Mining Valtava Applicability

avainsanoihin perustuvan Web tiedonlouhinta ja liiketoimintatiedon hyperlinkkejä web-pohjainen tutkimus on järjestelmällistä lähestymistapaa. Nämä analyyttisiä taitoja tarvitaan rakennetta sivuston hyperlinkin ymmärtää. Hyperlinkit piilotetaan automaattisesti ihmisen huomautus, joka voi auttaa sinua ymmärtämään oikeus pitää hallussaan valtava määrä. Jos ylläpitäjän tai verkkosivun hyperlinkkejä web-sivun toimia, jotka katsotaan hyväksyttäväksi.

Mutta koska jokainen hyperlinkin, ei webmaster hyväksyntää maininta voidaan käyttää muihin tarkoituksiin, tai maksettu mainoksia navigointi. On tärkeää huomata, että viralliset sivut harvoin informatiivinen tiedot. Hetken, Googlen etusivu kuin ilmeinen toteamus ei "hakukoneen."

Hyperlinkin ominaisuudet näiden järjestelmien on pakko tutkijat joukko muita tärkeitä web hätäkeskukset voidaan arvioida. Napa on ainutlaatuinen, informatiivinen Web-sivu, joka sisältää kokoelman linkkejä viranomaisten samasta aiheesta, jotka vaikuttavat välittömästi sivustot oikeudet palkinnon tila. Tyypillisesti monta pistettä, ja päinvastoin, Web-sivun, joka liittyy useita tällaisia ​​keskuksia voidaan ymmärtää ylitarkastaja.
Piilotettuja tietoja tiedon louhinnan algoritmit avulla haetaan tietoja. Suuret massat data mining että liiketoimintaa koskevat päätökset voidaan tehdä käytännön tulkintoja auttaa hakea hyödyllistä tietoa. Se on todella tekninen ja matemaattinen menettely käyttäen erityisesti suunniteltuja ohjelmia liittyy. Tiedon louhinta on myös Knowledge Discovery in Tietokannat (KDD) tunnetaan etsiä tietoja tähän tietokantaan on suuri. Päätyyppiä data mining ohjelmistot: klustereiden ja jakaminen ohjelmisto, ohjelmisto tilastollista analyysiä, tekstianalyysi, kaivos- ja tiedonhaku ohjelmisto ja visualisointiohjelmiston.

merkitys data mining on saada paljon johtuen valtava sovellettavuutta . Tämän ymmärtämiseksi käytetään yhä enemmän liiketoiminnan sovellusten ja asiakkaiden ostokäyttäytymistä ja ostaa suuntauksia, asiakasprofiilit, arvokkaita tietoja, kuten toimiala-analyysin, ennusteet jne Se on itse asiassa laajennus tilastollisia menetelmiä, kuten regressio. Kuitenkin kehittyneen teknologian sekä väline tehdä tämä päätös. Jotkut kehittyneitä data mining työkaluja, tietokanta integraatio, automaattinen pisteytys malli, muita sovelluksia, malleja, malli vienti liiketoimintaa, mukaan lukien taloudelliset tiedot, laskea kohdesarakkeisiin, ja voi tehdä enemmän.

Eräät tärkeimmistä sovelluksista tiedon louhinta , suoramarkkinointi, e - kaupankäynti, asiakashallinnan, terveys, öljy- ja kaasuteollisuus, tieteellisiä kokeita, genetiikka, televiestintä, rahoituspalvelut ja laitokset ovat. Teksti kaivos-, web kaivos-, sosiaaliset verkostot, tiedon louhinta, relaatiotietokantojen, kuvallinen tiedon louhinta, audio- ja video-data mining Tiedon louhinta: On olemassa erilaisia ​​tietoja.

Jotkut suosituimpia data mining työkaluja ovat: päätös puita, tiedot, todennäköisyys, todennäköisyystiheysfunktiot, Gaussin, suurimman uskottavuuden estimointi, Gaussin Baves luokittelu, rajat validointi, neuroverkot /tapaus oppiminen /muisti perustuvien mallien perusteella /ei-parametrinen regressio algoritmeja, Bayes-verkot, Gaussian seos mallit , K-välineet ja hierarkkinen klusterointi, Markovin malleja, tukivektorikoneet, peli puu haku ja alfa-beeta hakualgoritmit, peliteoria, tekoäly, heuristinen - Star Search, Hill kiipeily, simuloitu jäähdytys ja geneettiset algoritmit.
.