网络挖掘

Bing Liu 著

数据挖掘（Data mining）是一种简要的概述。文本挖掘（多媒体数据挖掘）、网页挖掘的趋势和研究问题。

本指南提供使用 R 语言从热门社交网络挖掘数据的专业指导。

社交网络数据挖掘技术是指利用计算机科学和统计学的方法，从社交网络中提取和分析大规模数据的技术。这项技术不仅可以帮助企业了解用户行为和偏好，还能为营销策略和产品开发提供重要参考。

社交网络数据挖掘与分析是指运用数据挖掘技术从社交网络数据中提取有价值信息的过程。社交网络平台积累了海量用户数据，包括用户个人信息、社交关系、兴趣爱好、行为轨迹等。通过数据挖掘技术，可以发现用户行为模式、社交网络结构特征、信息传播规律等，为用户画像、精准营销、舆情监测等应用提供数据支持。 社交网络数据挖掘与分析主要涉及以下几个方面： 数据收集: 从社交网络平台获取原始数据，例如用户帖子、评论、点赞、转发等。 数据预处理: 对原始数据进行清洗、转换、整合，使其符合数据挖掘算法的要求。 特征提取: 从预处理后的数据中提取有价值的特征，例如用户活跃度、影响力、情感倾向等。 数据分析: 运用数据挖掘算法对特征数据进行分析，例如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。 结果可视化: 将数据分析结果以图表等形式展示出来，方便用户理解。 社交网络数据挖掘与分析面临着数据规模庞大、数据异构性强、数据实时性要求高等挑战，需要不断发展新的数据挖掘技术和方法。

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

神经网络是一种受人类大脑启发的算法，由相互连接的输入/输出单元组成。每个连接都关联着一个权重，通过调整这些权重，神经网络可以在学习阶段学习预测输入样本的正确类别。在此过程中，神经网络利用激励函数和权重调整来学习。

为了充分利用供电公司在生产和营销过程中产生的大量数据，并从中提取有价值信息，协助运营商实现有效市场营销和客户服务，结合数据仓库、数据挖掘技术以及在线分析处理（OLAP）技术，提出了一种基于网络的供电公司电力营销数据挖掘系统。该系统采用三层B/S体系结构，包括业务逻辑层、应用服务层和数据存取层，并基于模型-视图-控制器（MVC）设计模式，具备跨平台、可扩展和易维护等优点，具有广阔的应用前景。

SQL Server 2005数据挖掘在SQL Server 2005中，数据挖掘是一种强大的工具，它允许用户从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，以支持决策制定和预测分析。本部分重点讲解了数据挖掘中的两项重要技术：贝叶斯网络和文本挖掘。 1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络（又称贝叶斯网或信念网络）是一种基于概率理论的图形模型。在SQL Server 2005中，贝叶斯网络用于处理不确定性问题，并通过构建条件概率表来表示变量之间的依赖关系。这种网络以数学家托马斯·贝叶斯的名字命名，因其利用贝叶斯定理来更新证据的先验概率。贝叶斯网络在数据挖掘中多用于分类和预测分析，尤其适合处理多变量问题的场景，如垃圾邮件过滤和医疗诊断。 2. 文本挖掘 文本挖掘是将非结构化文本数据转化为有意义信息的过程。SQL Server 2005提供了文本挖掘工具，可用于探索和理解海量文本数据，如电子邮件、报告和新闻文章等。主要步骤包括预处理（如去除停用词、词干提取）、术语提取、情感分析和主题建模。这些技术帮助揭示文本数据中的关键概念、情感倾向以及隐藏主题，广泛应用于市场分析、客户满意度调查和社交媒体监控。 3. SQL Server 2005中的数据挖掘架构 SQL Server 2005的数据挖掘功能依托OLAP（在线分析处理）和数据仓库，通过Analysis Services组件实现。数据挖掘模型可与多维数据集集成，提供交互式的浏览和查询能力。用户可以通过Data Mining Extensions (DMX)查询语言或SQL Server Management Studio (SSMS)进行模型的创建、训练和部署。 4. 文件介绍 031506_SQLServer2005_TextMining.ppt：此文件可能为关于SQL Server 2005文本挖掘的演示文稿，内容涉及文本预处理、文本挖掘模型创建及应用实例。 031306_SQLServer2005_WEB-NBYES.ppt：可能讨论了Web数据与贝叶斯网络的结合应用，介绍了如何利用SQL Server 2005处理Web数据及贝叶斯网络在Web分析中的具体应用。

近年来，微博等社交网络蓬勃发展，蕴藏着海量用户观点、生活感悟及人际关系等宝贵信息。然而，庞大的数据规模和获取难度为社交网络数据挖掘带来了挑战。为此，本系统基于Hadoop架构，构建了一个集分布式数据库、并行爬虫、并行数据处理和并行数据挖掘算法集于一体的并行社交网络挖掘系统。该系统能够高效获取和分析海量社交网络数据，为社团分析、用户行为分析、用户分类、微博分类等研究提供有力支持。