基于Web的半结构化数据的知识发现

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随着商务贸易电子化、企业和政府事务电子化、信息处理产业化等的发展,产生了大规模的Web数据源,由于这些Web数据源的动态性、多元性、无序性、模式化等特点,特别是数据库的半结构化,加大了数据处理或数据挖掘的难度,知识发现应运而生,为自动化和智能化地把海量的数据转化为有用的知识提供了手段.文章从半结构化数据的3种分布方式中,探索出半结构化数据的3种模型,进而提出了半结构化数据知识发现的算法及方法.
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