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面向智能网页个性化的语义web挖掘

摘要

语义Web挖掘是两个快速发展的新领域的产物:语义Web和数据挖掘。语义网是当前网络的一个扩展，在这个网络中，信息被赋予了明确的含义，更好地使计算机和人合作工作。数据挖掘是识别数据中有效的、以前未知的、可能有用的模式的重要过程。语义Web挖掘是指应用数据挖掘技术从万维网中提取知识，或者数据挖掘领域是指使用算法从分布在Web上的资源中提取模式。语义Web挖掘的目的是从庞大的Web数据集中发现和检索有用和有趣的模式。这些web数据由不同类型的信息组成，包括web结构数据、web日志数据和用户档案数据。语义Web挖掘是一个相对较新的领域，广泛的跨学科，吸引了来自计算机科学、信息检索专家和商业研究领域的专家的研究人员。Web数据挖掘包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。所有这些方法都试图从网络中提取知识，从提取的知识中产生一些有用的结果，并将这些结果应用于现实世界的问题。为了提高互联网服务质量，提高用户对特定网站的点击率，web开发人员有必要了解用户真正想要做什么，预测用户可能对哪些页面感兴趣。 In this paper, various techniques for Semantic Web mining like web content mining, web usage mining and web structure mining are discussed. Our main focus is on web usage mining and its application in web personalization. Study shows that the accuracy of recommendation system has improved significantly with the use of semantic web mining in web personalization.

Anil Sharma, Suresh Kumar, Manjeet Singh

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