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Web Data Mining (Web 数据挖掘)--刘冰 本书旨在阐述web数据挖掘的概念及其核心算法，使读者获得相对完整的关于web数据挖掘的算法和技术知识。本书不仅介绍了搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析等传统的Web挖掘主题，而且还介绍了结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等内容，这些内容在已有书籍中没有提及过，但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。全书分为两大部分：第一部分包括第2章到第5章，介绍数据挖掘的基础；第二部分包括第6章到第12章，介绍Web相关的挖掘任务。 第一部分数据挖掘基础 第1章概述 1.1什么是万维网 1.2万维网和互联网的历史简述 1.3Web数据挖掘 1.3.1什么是数据挖掘 1.3.2什么是Web数据挖掘 1.4各章概要 1.5如何阅读本书 1. Introduction ········· 1 1.1. What is the World Wide Web? ··· 1 1.2. A Brief History of the Web and the Internet ········· 2 1.3. Web Data Mining ················· 4 1.3.1. What is Data Mining? ············ 6 1.3.2. What is Web Mining? ·········· 6 1.4. Summary of Chapters ·············· 8 1.5. How to Read this Book ··········· 11 Bibliographic Notes ···················· 12 文献评注 第2章关联规则和序列模式Association Rules and Sequential Patterns 2.1关联规则的基本概念 2.2Apriori算法 2.2.1频繁项目集生成 2.2.2关联规则生成 2.3关联规则挖掘的数据格式 2.4多最小支持度的关联规则挖掘 2.4.1扩展模型 2.4.2挖掘算法 2.4.3规则生成 2.5分类关联规则挖掘 2.5.1问题描述 2.5.2挖掘算法 2.5.3多最小支持度分类关联规则挖掘 2.6序列模式的基本概念 2.7基于GSP挖掘序列模式 2.7.1GSP算法 2.7.2多最小支持度挖掘 2.8基于PrefixSpan算法的序列模式挖掘 2.8.1PrefixSpan算法 2.8.2多最小支持度挖掘 2.9从序列模式中产生规则 2.9.1序列规则 2.9.2标签序列规则 2.9.3分类序列规则 文献评注 第3章监督学习Supervised Learning 第4章无监督学习Unsupervised Learning 第5章部分监督学习Partially Supervised Learning 第二部分Web挖掘 第6章信息检索与Web搜索Information Retrieval and Web Search 第7章链接分析Link Analysis 第8章Web爬取Web Crawling 第9章结构化数据抽取：包装器生成Structured Data Extraction: Wrapper Generation 第10章信息集成Information Integration 第11章观点挖掘Opinion Mining 第12章Web使用挖掘Web Usage Mining 参考文献

数据挖掘中，关联规则的经典算法Apriori源码，经调试可用，ACCESS数据库，配置时数据源名称为Transaction