网络挖掘定义了使用数据挖掘技术提取有益模式、趋势和数据的过程，通常借助网络，通过处理基于网络的记录和服务、服务器日志和超链接来实现。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，以获得重要的见解。网络挖掘可以看作是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将算法应用于通常结构化的数据集合，以进行知识发现过程。网络挖掘具有…… 阅读更多

专注网络爬虫有各种组件，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来确定特定关键词的种子URL。种子页面根据PageRank算法或hits算法或类似算法进行识别和优先级分配。爬虫管理器 - 爬虫管理器是系统的一个重要组件，它遵循超文本分析器。该组件从全球网络下载文件。URL存储库中的URL被检索并创建到缓冲区中…… 阅读更多

专注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，这些主题定义了网络的一个相对狭窄的部分。它只需要对硬件和网络资源进行少量投资，但却能够以快速的速度管理可观的覆盖范围，这仅仅是因为要做的事情相对较少。专注网络爬虫由一个分类器控制，该分类器学习从嵌入主题分类法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提取器。专注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收集和处理来自多个来源的数据的方法，为企业提供有意义的业务洞察力。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。数据仓库系统能够集成多个应用程序系统。它们通过提供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，可以看作…… 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过程，以及建立能够恢复数据的系统。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，以便在主要数据故障的情况下能够恢复。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的结果，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收集和处理来自多个来源的数据的方法，为企业提供有意义的业务洞察力。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。数据仓库系统能够集成多个应用程序系统。它们通过提供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，可以被认为…… 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过程，以及建立能够恢复数据的系统。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，以便在主要数据故障的情况下能够恢复。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的结果，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收集和处理来自多个来源的数据的方法，为企业提供重要的业务洞察力。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。数据仓库系统能够集成多个应用程序系统。它们通过提供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，可以…… 阅读更多

数据挖掘是通过传输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逻辑又有效的新方法总结记录。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，以便为数据库所有者获得清晰而有益的结果。通过外包数据挖掘，所有…… 阅读更多

OLAP服务器具有以下多种特性：−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。与单维模型相比，多维模型更容易、更直观地操作。透明性 − 用户应该能够在不考虑数据来源的情况下充分利用OLAP引擎。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