半结构化多Web文本数据挖掘的研究  

The research of data mining for multiple semi-structured Web text

作　　者：谢娜[1] 戚晓明[1] 朱洪浩[1] 郭有强[1] 

机构地区：[1]蚌埠学院计算机科学与技术系,安徽蚌埠233030

出　　处：《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》2015年第2期75-78,共4页Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)

基　　金：蚌埠学院自然科学研究项目(2013ZR13);蚌埠学院自然科学研究项目(2013ZR07);蚌埠学院工程化教研项目(2013gcjy10)

摘　　要：在Web文本挖掘过程中,挖掘对象数据量大,且多是半结构化或无结构化的数据。采用了XQuery语言与经典的Apriori算法相结合的方法进行研究,引入了XQuery语言中的函数,实现了对多个Web文档的挖掘,通过具体的实例进行验证,该算法能够提高Web文本挖掘的时间效率。In the process of Web text mining, mining object is the large amount of data and the data is semi-structured or unstructured. This paper adopts the method of combing classic Apriori algorithm and XQuery language for study, introduces the function in XQuery language, Implementation of the mining of multiple Web documents, verified by the concrete examples. The algorithm can improve the time efficiency of Web text mining.

关 键 词：WEB文本挖掘 APRIORI算法 XQUERY语言 时间效率 

分 类 号：TP311.135.9[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]