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关键字: 数据挖掘   引言数据挖掘(Data Mining，DM)是从大量数据中提取或“挖掘”知识，是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。[1] 随着网络的不断发展，因特网目前已成为一个巨大的、分布广泛的和全球性的信息服务中心。从海量的网络信息中寻找有用的知识，早已成为人们的迫切需求。各种类似Google、Baidu等的搜索引擎也层出不穷，Web数据挖掘

面向Web的数据挖掘是一项复杂的技术，由于Web数据挖掘比单个数据仓库的挖掘要复杂的多，因而面向Web的数据挖掘成了一个难以解决的问题。而XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会。   面向Web的数据挖掘面临的挑战Web 上有海量的数据信息，怎样对这些数据进行复杂的应用成了现今数据库技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分

WEB会话(Session)通常指的是用户在浏览某个WEB站点时，从进入网站到离开该站点所经过的这段时间，也就是用户浏览这个网站所花费的时间。然而，由于HTTP是无状态的协议，就是说每个请求都是分开和独立的，服务器无法区分两次请求是否属于同一个会话。WEB服务器的日志也只是记录了请求的相关信息，包括用户IP、请求时间、请求类型、请求URL、协议、状态和文档大小等，如下所示:202.122.32.1

 摘要：本文概括了Web挖掘在数字图书馆中的应用、Web挖掘的难点及XML在Web数据挖掘中的优势，说明了将XML应用于Web数据挖掘的几个方面，最后给出一个利用XML及Java类进行Web挖掘的实例。关键词：XML，Web，数据库，数据挖掘，数字图书馆1 引言随着信息时代的到来，Internet 技术的发展，图书馆的功能变得越来越多样化。数字图书馆就是传统图书馆在信息时代的发展，它的

现在，很多企业迎接客户的场所已经从传统的物理上的客户接待室转移到了企业网站上虚拟的客户大厅，而客户开始认识一个企业、认识其产品的第一站也变成了企业的网站，所以，大量的客户信息在企业网站上堆积，而细心的企业管理者一定会从大量的网站上的信息中找到有价值的客户信息。怎样对Web上的数据进行复杂的应用，数据挖掘开始大显身手。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技术的最重要的应用。      

摘要：如何在信息浩如烟海的互联网上准确获取并长期跟踪自己关注的内容，这个新的问题已经成为制约网络使用的重要因素之一。而Web数据自动采集旨在解决这个问题。文章从理论研究和应用技术的两个方面展开探讨。本文给出了一个自动采集的模型, 设计了基于房地产业的自动采集系统，证明了自动采集的可行性与优点。同时也指出了其存在的局限于不足。　关键字：信息采集 半结构化数据 数据挖掘 房地产[Abstract] I

信息安全国家重点实验室副主任 荆继武数据挖掘简介常见算法：分类：根据输入集建立分类模型 Key:找到赖以分类的参数 method:决策树关联：发现隐藏在数据之间的联系 支持度聚类：根据数据对象间关系分组 特点：无监督分类（自学习）序列信息安全中的数据挖掘：用来入侵检测，发现并检测异常（数据流，数据操作，CPU使用）防DDoS：识别方法，self-learning DoS detection模型：模