以Web数据库为基础的数据库挖掘技术分析

摘 要：在科技的推动下，网络技术取得了很大进步，人们对信息的需求量越来越大，获取信息的渠道也呈现出多样化，数据库技术在此背景下迅速发展。与一般的数据库不同，Web数据库包含大量的信息资源，结构较为复杂，要想对其展开更深层次的研究，需要用到数据库挖掘技术。本文对此进行了简要分析。

关键词：Web数据库；数据库挖掘技术

中图分类号：TP311.13

互联网是人类快捷获得信息的一种重要渠道，为社会做出了巨大贡献，随着经济技术的进步，互联网越来越复杂，在当前时代，既是机遇，也是挑战。信息资源数据库对信息的储存和查询很有帮助，使人们能够更为方便地获得所需信息，当Web技术与数据库系统相结合后，信息的开放性也引发了信息的安全质量问题，因此，需要对Web数据库进行深度挖掘，以更好地为人们服务。

1 Web数据库及数据库挖掘技术

1.1 Web数据库

近些年来，网络技术已深入到社会各个角落，数据库系统也有了极大的进步，将两者相结合来开发Web的深度资源已成为当前重点研究的问题。Web数据库技术是一种以Web查询接口方式对数据库资源进行访问而且能够实现远程操控的技术，通过数据库与Web的连接可以产生一个在任何地方皆可操作的动态页面，即对核心数据库的信息资源进行查询，系统会以Web页面作为访问接口，并将查询结果以Web页面的形式展现出来。目前的Web数据库通常有数据收集、数据供应以及元搜索三种集成方式。

1.2 数据库挖掘技术

在当前信息化时代，人们的信息需求量骤增，信息资源储存量也不断扩大，加大了查询的难度，因此，如何在最短时间内获得所需信息是当前必须考虑的问题。深度挖掘技术具有关联分析、偏差分析以及分类等功能，能够从随机的海量数据中提取潜在有用的信息资源。须注意的是，并非每一个数据库信息的发现都是数据挖掘，如查询数据库管理系统中的记录等属于信息检索的领域。数据库挖掘技术在不断地改进，为进一步实现信息的传递，该技术融合了模式识别、统计学、进化计算以及搜索建模等知识。

2 Web数据库挖掘技术分析

2.1 数据的预处理

挖掘效果取决于被挖掘数据的质量，在实际采集中，数据存在着很多问题，如不完整性；在异常数据较多的情况下，常会带有噪声；数据的不一致性也是较为常见的问题，如数据名称的差异等。因此，预处理就显得尤为重要，在数据挖掘中的作用不可小觑，尤其是挖掘一些有残缺的数据资源时，为了提升挖掘质量，务必要提前对所挖掘的数据对象进行预处理。

2.2 模式识别

挖掘技术具有相关分析及计算的功能，模式识别即是借助统计法对识别的结果进行挖掘计算。实现算法可以采取一般的统计方法，也可以利用其他形式的结果，主要包括页面的浏览时间、访问次数以及统计分析等。在此阶段，关联规则的作用是发现用户访问的各个页面之间的关系。当利用浏览器对相关Web站点进行访问时，可建立相应的模型，以方便统计用户的访问模式。

2.3 模式分析

该环节即是采取科学的技术方法以及必须的操作工具对挖掘结果中的用户模式进行分析，经过对比，选择最为合理的模式，进而更好地对数据信息进行理解，充分利用各种用户模式。同时，在此阶段，有些比较特殊的信息结构，能够滤除诸如特定数据或超链接网页等模式。从当前的统计结果看，大约有30种商业性质的Web分析工具，合理地利用这些工具，有利于获得更多的信息，包括网页点击率、用户群特点及用户爱好等信息。须注意的是，这些数据在使用时常会很多问题，如维护较难、不够灵活、结果准确度得不到保障等。

3 Web数据库挖掘方法及应用

3.1 挖掘方法

（1）粗集方法

该方法对信息的要求较为简单，而且便于运算表达，但准确度上稍有瑕疵。利用该方法处理信息对象，和二维关系有所相似。连续属性在数据库信息表中较为普遍，而集合论是该方法的数学基础，采用粗集法不能直接处理一些连续的属性，因此，尽管数据库技术有了很大进步，为挖掘技术提供了必要的前提条件，但在实际操作中还是会有很大的制约。

（2）模糊集方法

该方法主要是在解决一些实际问题时，利用模糊集合理论对其进行的模糊识别分析。通常来说，数据库系统越是复杂，模糊性越强，在描绘模糊事物的属性时，模糊集合理论多采用隶属度进行。随着研究的进一步加深，以传统的模糊理论为基础，结合概率统计，专业研究人员提出了一种新的模型，即云模型，并建立了相应的云理论。

（3）覆盖正例排斥反例的方法

该方法的理论思想即是指覆盖所有的正例，或者排斥所有的反例，以此来寻找内在的规律。具体方法如下，在正例集合中任意选择一个正例种子，与反例集合中的所有种子逐一比较，若与字段取值构成的选择相容，则将之去除；若相反，则将其保留。按照这种方式对全部正例种子进行选择，最终得到正例的规则。

（4）统计分析法

一般而言，数据库的字段之间有函数和相关两种关系，利用统计学分析法可对二者进行仔细分析，即对统计学理论加以运用，从而更好地分析数据库中的信息资源。除了统计分析法，还可利用相关分析、差异分析等方式。

3.2 应用分析

（1）电子商务应用

随着信息化技术的进步，电子商务的作用日益重要，同时也存在着些许不足，如客户量较大，不好处理；信息的安全性等。采取Web数据挖掘技术，能够深度挖掘来访客户的信息，并按照一定的标准对其进行分类，然后分析客户的具体特征，保证企业能够全面完整地了解客户，以便提供更好地服务。同时，利用挖掘技术的关联分析功能寻找相关的客户资源，或者保留客户在页面上出现的时间段，从而创造更大的利润空间。

（2）网络教育应用

如今，互联网已经很普及，许多行业都纷纷引进了网络技术，教育也朝着网络化的方向发展。通过网络，学生能够快速获得所需信息，而且知识比较全面，学校也能根据此对学生的学习需求作进一步的了解。因为学生不同，网络教学需要提供个性化的教学方式，Web数据库挖掘技术能够从海量的信息数据库中将学生感兴趣的、隐含的信息资源挖掘出来，从而为学生提供更加方便的网络教育服务。

4 结束语

随着人们信息需求量的增加，数据库技术迅速发展，而互联网是当前获得信息的重要途径，二者结合将会构成一个巨大的数据库，同时也加大了信息传递的难度。以Web数据库为基础的数据库挖掘技术能够提高信息检索的速度和准确度，在网络教育、电子商务等领域得到了广泛应用。

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