网络挖掘定义了使用数据挖掘技术从通常借助网络处理的数据中提取有益模式、趋势和数据的过程，处理来自基于网络的记录和服务、服务器日志和超链接的数据。网络挖掘的目标是通过收集和分析信息来发现网络记录中的模式，从而获得重要的见解。网络挖掘可以被视为将适应性数据挖掘方法应用于互联网，而数据挖掘则定义为应用算法来发现通常结构化数据中固定在知识发现过程中的模式。网络挖掘具有……阅读更多

聚焦网络爬虫有各种组成部分，如下所示：种子检测器 - 种子检测器的作用是通过获取前 n 个 URL 来确定特定关键字的种子 URL。根据 PageRank 算法或 hits 算法或类似算法，识别种子页面并分配优先级。爬虫管理器 - 爬虫管理器是系统的一个重要组成部分，它遵循超文本分析器。该组件从全球网络下载文件。检索 URL 存储库中的 URL，并将其创建到缓冲区中……阅读更多

聚焦网络爬虫是一个超文本系统，它调查、获取、索引和支持特定主题集上的页面，这些主题集定义了网络的一个相对狭窄的片段。它只需要对硬件和网络资源进行少量投资，但仍然能够以很快的速度管理相当大的覆盖范围，这仅仅是因为要做的事情相对较少。聚焦网络爬虫由一个分类器来执行，该分类器学习从嵌入主题分类法中的示例中识别相关性，以及一个识别互联网上主题优势点的蒸馏器。聚焦网络爬虫使用垂直搜索引擎来抓取网页……阅读更多

数据仓库是一种可以从多个来源收集和处理数据以提供有意义的业务洞察的方法。数据仓库专门设计用于支持管理决策。简单来说，数据仓库定义了一个独立于组织运营数据库维护的数据库。数据仓库系统支持多个应用程序系统的集成。它们通过提供一个可靠的整合历史信息分析平台来提供数据处理。数据仓库在多维空间中概括和集中数据。数据仓库的开发包括数据清理、数据集成和数据转换，并且可以被视为……阅读更多

备份和恢复定义了在数据丢失的情况下备份记录的方法以及设置允许数据恢复的系统。备份数据需要复制和存档计算机信息，以便在数据删除或损坏的情况下适用。备份的目标是创建数据的副本，以便在主要数据发生故障时可以恢复。主要数据故障可能是硬件或软件故障、数据损坏或人为事件（包括恶意攻击（病毒或恶意软件）或意外……阅读更多

数据仓库是一种可以从多个来源收集和处理数据以提供有意义的业务洞察的方法。数据仓库专门设计用于支持管理决策。简单来说，数据仓库定义了一个独立于组织运营数据库维护的数据库。数据仓库系统支持多个应用程序系统的集成。它们通过提供一个可靠的整合历史信息分析平台来提供数据处理。数据仓库在多维空间中概括和集中数据。数据仓库的构建包含数据清理、数据集成和数据转换，并且可以被视为……阅读更多

备份和恢复定义了在数据丢失的情况下备份记录的方法以及设置允许数据恢复的系统。备份数据需要复制和存档计算机信息，以便在数据删除或损坏的情况下适用。备份的目标是创建数据的副本，以便在主要数据发生故障时可以恢复。主要数据故障可能是硬件或软件故障、数据损坏或人为事件（包括恶意攻击（病毒或恶意软件）或意外……阅读更多

数据仓库是一种通常用于从多个来源收集和处理数据以提供有意义的业务洞察的方法。数据仓库专门设计用于支持管理决策。简单来说，数据仓库定义了一个独立于组织运营数据库维护的数据库。数据仓库系统支持多个应用程序系统的集成。它们通过提供一个可靠的整合历史信息分析平台来提供数据处理。数据仓库在多维空间中概括和集中数据。数据仓库的构建包含数据清理、数据集成和数据转换，并且可以被视为……阅读更多

数据挖掘是通过转换存储在存储库中的大量数据来查找有用的新关联、模式和趋势的过程，使用模式识别技术，包括统计和数学技术。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据库所有者既合乎逻辑又有帮助的新方法来总结记录。它是选择、探索和建模大量信息的过程，以查找最初未知的规律或关系，从而为数据库所有者获得清晰且有益的结果。通过外包数据挖掘，所有……阅读更多

OLAP服务器具有多种特性，如下所示：−多维概念视图 − 用户对企业数据的视图是多维的。OLAP模型的概念视图应该是多维的。与一维模型相比，多维模型更容易、更直观地操作。透明性 − 用户应该能够充分利用OLAP引擎，而无需考虑数据的来源。OLAP系统的技术、底层数据库和计算架构以及输入数据源的异构性应该对用户透明，以保持他们的生产力和对熟悉……阅读更多