一种从实际应用数据中提取潜在可用知识的方法

摘要

本申请公开了一种从实际应用数据中，提取潜在可用知识的方法，该方法包括：Web 内容挖掘，对 Web 文档内容或其描述的数据进行挖掘，一般以文本内容的挖掘居多，主要包括HTML、XML 等结构性标记语言，是 Internet 环境中跨平台的、依赖内容的技术，Web内容挖掘常用的方法有Web OQL和Ahoy以及基于软件Agent的分类器方法；Web 使用挖掘，通过分析服务器端用户访问记录抽取用户的兴趣和习惯，保留用户访问日志，记录每位登录用户的访问和交互信息，分析这些信息可用于对用户行为进行预测，从而改进Web站点结构，以便提供个性化的产品信息和服务。本申请保证了商业决策支持的关键性数据的充分提取，改进了Web站点设计，有利于企业更好地开展电子商务活动。