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摘要:伴隨信息技術的不斷發展，WEB數據挖掘技術也隨之不斷完善和成熟，逐漸被廣泛運用于各行各業，其發揮的作用不容小覷。云計算是信息存儲的重大改革，很大程度提升了信息存儲的容量和安全性能。本文基于云計算的應用現狀和技術分析，結合WEB數據挖掘技術的發展情況，對以云計算為基礎的WEB數據挖掘技術展開深入研究，從而間接推動信息技術的發展。

關鍵詞:WEB數據挖掘技術;云計算;現狀;應用

0引言

互聯網的出現和發展很大程度改變了人類的生活習慣，與之有關的網絡和互聯網信息也日益豐富和復雜。一般而言，WEB發揮著在大數據庫中提煉有用信息的功能，而WEB挖掘技術則發揮著從挖掘出的信息之間發現其相關性和怎樣將其應用于具體問題解決之中的功能。目前，大量數據很難在一臺計算機上進行處理分析，為了滿足技術進步和社會發展的需求，云計算隨之出現并快速發展，其憑借較強的信息存儲能力、安全性能以及數據處理分析能力等，受到各行各業的廣泛關注。

1云計算的應用現狀和技術分析

1.1應用現狀

WEB的發展經過了一個漫長的過程，隨著信息技術的發展和電子商務的興起，人們對互聯網的應用日益頻繁和依賴性日益加強，掀起了一股WEB2.0的發展熱潮。對于互聯網企業而言，信息需求分析能力已成為衡量企業競爭水平的重要指標，特別是根據用戶需求建設的這類網站，比如視頻網站就需通過數據分析來進行網站功能設計。總之，云計算的產生和應用有效解決了網絡技術的一些發展難題。在國內網民數量巨大且持續增長的背景下，越來越多的大型企業通過云計算來進行數據加工處理和分析應用。

1.2技術特征

通常來講，云計算主要針對數據管理，主要對象是數據信息，其和信息技術有顯著差異，具體有以下幾點:(1)廣泛性。存儲技術是云計算的關鍵技術之一，采取分布式存儲模式來提升存儲容量和存儲安全性，且性價比較高，實用性較強;(2)數據管理能力較強。云計算可實時監控大數據，可隨時隨地進行數據處理分析，同時可有目的地篩選出有用數據信息，技術先進，效率較高;(3)編程技術的先進性。技術元素是衡量云計算能否滿足客戶需求的重要指標，是維持云計算系統正常運轉的核心元素，由此可見，編程技術所發揮的作用無可取代。當前，Map－Reduce編程技術應用最為廣泛，初期以樹狀結構呈現，分支之后還需其他編程技術來維護;(4)虛擬技術的應用。虛擬技術在云計算中的應用較多，這是由于虛擬技術能有效配置網絡資源，脫離各分支系統獨立存在，在將各分支系統獨立化的同時，還將數據信息也分割成大量的獨立部分。這種模式使得云計算系統的彈性較大，能靈活運用動態的虛擬資源，有效降低成本費用，提高網絡資源管理的安全性。

2WEB數據挖掘技術的發展

2.1WEB數據挖掘技術的定義

WEB數據挖掘技術是結合WEB、信息技術、網絡技術等對挖掘信息進行全面分析處理，WEB和數據挖掘的有效融合反映了較強的綜合性，主要可分為基于內容、架構、應用等幾種WEB數據挖掘技術。就內容方面而言，是在WEB環境下，通過人工模式從相關文件夾中提煉有用信息;就架構方面而言，是采取人工方式挖掘不同的數據結構，再采取有關手段來提煉有用信息;就應用方面而言，是將挖掘主體存儲在日志文件之中，再據此來挖掘出站點的用戶信息。因此，所謂的數據挖掘，即采取有關技術來提煉WEB文檔中的有用信息，并據此來分析預測其未來發展趨勢。總而言之，WEB挖掘技術并非是一項簡單的技術，而是多種技術的有效融合和廣泛應用。

2.2WEB數據挖掘技術的種類

通常來講，關于WEB數據挖掘技術的種類有多種分類依據，一般是根據其對象類別劃分為基于內容、架構、應用的三種WEB數據挖掘技術。就內容角度而言，其主要對象是WEB文檔中數據信息，比如提煉出的圖像、音頻、視頻等具體信息，且還可細分為純文本數據挖掘和多媒體數據挖掘兩種;就結構角度而言，其主要對象是數據架構，發揮著區分數據架構是組織架構還是頁面架構的功能，并且還要對數據鏈進行詳細分類，對WEB數據挖掘技術的效率和準確性的提升有顯著作用;就應用角度而言，通過對WEB文檔中的數據信息進行具體分析處理，來對用戶類型進行詳細分類，進而挖掘出更多的潛藏用戶。

2.3WEB數據挖掘技術的流程

通常情況下，WEB挖掘技術的流程會受到較多元素的作用，和傳統數據挖掘方式相比，其對象和手段有顯著變化，所以其流程也有所差異。如何將數據挖掘技術和WEB相結合是目前該技術發展的主要難題，這是因為WEB數據挖掘技術并非是有關技術的簡單應用，而是一個有機整體，需要經過檢索信息、選擇信息、分析信息等一系列流程。檢索信息是對WEB文檔中的數據信息或網站上的日志、新聞等內容進行查詢分析;選擇信息是對上一環節查詢到的信息進行篩選辨別，去掉一些無用的數據信息，并對有用信息進行初步分析;分析信息是對待處理的數據信息進行深入的篩選辨別，提煉出有價值的數據信息。關于WEB數據挖掘的整個流程，不僅需要自動化設備的輔助，還需要人工辨別的支持。

3云計算在WEB數據挖掘技術中的應用初探

3.1以云計算為基礎的WEB數據挖掘系統架構

WEB數據挖掘系統架構是由幾個節點相互關聯形成的，云計算發揮著使WEB數據挖掘系統架構各節點相互作用的功能，從而促進WEB數據挖掘系統的完善化，具體架構圖如圖1所示。主控節點是用戶和其他節點關聯的中樞紐帶;算法節點則負責保證數據分析的相關算法支撐，類似于一個算法數據庫;數據節點則是一個存儲數據的大數據庫;服務節點則發揮著控制任務進程和反饋分析結果的功能。(1)服務層。服務層是一個結合用戶需求通過WEB數據挖掘技術來進行數據分析，同時將結果反饋給用戶的過程;(2)控制層。控制層是通過主控節點來根據用戶具體需求分析，選出最恰當的算法程序，保證算法程序和信息數據的契合度;(3)存儲層。存儲層主要發揮著存儲使用的算法程序、用戶需求和最終反饋結果的功能。存儲層有效降低了原始數據或算法丟失的可能性，即使是系統故障，后續也可在數據和算法存儲層找到相關的信息數據并且具有可恢復性;(4)業務處理層。業務處理層將數據庫中的原始信息通過主控節點來進行初步分配，在數據進行分析處理之后，再由服務節點將分析結果反饋到主控節點。

3.2以云計算為基礎的WEB數據挖掘算法程序

一般情況下，以云計算為基礎的WEB數據挖掘算法程序的基本步驟如下:(1)結合用戶需求來明確可信度，這種用戶需求通常是通過WEB網頁傳遞過來的;(2)WEB網頁客戶端向主控節點發出服務指令，數據節點會向主控節點傳遞原始數據，同時將服務節點分析的結果反饋到主控節點;(3)主控節點將信息數據傳遞給算法節點，從算法程序數據庫中選出最優的數據挖掘算法程序，再分配至各服務節點;(4)各服務節點會有目的的篩選數據，并對信息數據進行整理分類，通過Apriori算法得到數據庫的頻集;(5)將分析結果反饋至主控節點，獲取整體數據庫的頻集，再將其傳遞至各服務節點，提高節點上的頻集準確性。如此反復，再將服務節點的分析結果反饋至主控節點，從而提高整體頻集的準確性;(6)主控節點將最終結果反饋給用戶。

3.3算法結果分析

算法程序結果的檢驗有賴于實驗數據的支持，據分析結果顯示，算法效率和信息量的關系成正相關，并且傳遞時間有差異，算法程序的傳輸時間要少于數據傳輸時間。與一般算法相比，WEB數據挖掘算法有顯著不同，可通過改變其他算法來獲得新算法程序。基于云計算的WEB數據挖掘算法是一個整體算法，各節點聯系較強，有效避免了有效關聯規則遺漏的問題。

4結語

總而言之，WEB數據挖掘技術是對通過WEB文檔或其他網絡手段提煉的信息進一步加工處理、分析運用的技術，其可結合人們的生活習慣和模式來掌握人們的具體需要。互聯網的發展使得網絡信息量呈幾何式增長，對信息存儲容量和數據分析能力的需求也有所提高，怎樣突破技術限制來挖掘出有效的網絡信息是目前互聯網行業面臨的主要問題。而云計算較強的信息存儲能力和數據計算能力，使得其受到互聯網行業的充分重視。基于云計算的WEB數據挖掘技術可統一管理控制網絡資源，結合WEB數據挖掘系統來充分運用云計算的信息存儲能力和數據計算能力，從而提升互聯網信息資源的利用率。

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作者：薛醫貴 單位：陜西工業職業技術學院