网络挖掘代表我的网站
Web Mining Represent My Website
在我的网站上有很多页面和文件，一些页面有一个 link 到另一个页面。
在数据挖掘或 Web 挖掘中表示整个网站的最佳方式是什么？最好的技术是什么？我应该使用网络内容挖掘还是网络使用挖掘？
我想首先你可能知道网络挖掘到底在做什么：
网络数据为：
- 网页内容——文字、图片、记录等
- 网络结构——超链接、标签等
- Web 使用 – http 日志、应用服务器日志等
Web 内容：
从表示 Web 文档的 Web 文档中提取“片段”。
这意味着Web内容挖掘是从您可能需要在这里使用的Web文档的内容中提取有用信息的过程（信息检索（IR）和自然语言
处理（NLP））
但首先您需要对内容进行一些预处理阶段，例如：
- 从 HTML 中提取文本。
- 删除停用词。
- 计算集合宽字频率 (DF)。
- 计算每个文档的词频 (TF)。
Web 内容的常用挖掘技术是（分类、聚类和关联）。
网络结构：
识别有趣的图表模式或预处理整个网络图表以得出诸如 PageRank 之类的指标。
所以Web结构挖掘就是一个典型的Web图的结构是由网页作为节点，超链接作为连接两个相关页面的边，是从Web中发现结构信息的过程，我认为这是您的问题范围。
在您的案例中，您可以在此处使用什么术语它是 Graph（直接图），其中：
Web-graph：表示 Web 的有向图。
节点：每个网页都是网络图的一个节点。
Link：Web 上的每个超链接都是 Web 图的一条有向边。
入度：节点的入度p是指向p的不同链接的数量。
出度：节点的出度 p 是源自其他节点的不同链接的数量。
有向路径：一系列链接，从 p 开始可以到达 q。
网络使用：
用户识别、会话创建、机器人检测和过滤以及提取使用路径模式
在我的网站上有很多页面和文件，一些页面有一个 link 到另一个页面。
在数据挖掘或 Web 挖掘中表示整个网站的最佳方式是什么？最好的技术是什么？我应该使用网络内容挖掘还是网络使用挖掘？
我想首先你可能知道网络挖掘到底在做什么：
网络数据为：
- 网页内容——文字、图片、记录等
- 网络结构——超链接、标签等
- Web 使用 – http 日志、应用服务器日志等
Web 内容：
从表示 Web 文档的 Web 文档中提取“片段”。
这意味着Web内容挖掘是从您可能需要在这里使用的Web文档的内容中提取有用信息的过程（信息检索（IR）和自然语言 处理（NLP））
但首先您需要对内容进行一些预处理阶段，例如：
- 从 HTML 中提取文本。
- 删除停用词。
- 计算集合宽字频率 (DF)。
- 计算每个文档的词频 (TF)。
Web 内容的常用挖掘技术是（分类、聚类和关联）。
网络结构：
识别有趣的图表模式或预处理整个网络图表以得出诸如 PageRank 之类的指标。
所以Web结构挖掘就是一个典型的Web图的结构是由网页作为节点，超链接作为连接两个相关页面的边，是从Web中发现结构信息的过程，我认为这是您的问题范围。
在您的案例中，您可以在此处使用什么术语它是 Graph（直接图），其中：
Web-graph：表示 Web 的有向图。
节点：每个网页都是网络图的一个节点。
Link：Web 上的每个超链接都是 Web 图的一条有向边。
入度：节点的入度p是指向p的不同链接的数量。
出度：节点的出度 p 是源自其他节点的不同链接的数量。
有向路径：一系列链接，从 p 开始可以到达 q。
网络使用：
用户识别、会话创建、机器人检测和过滤以及提取使用路径模式