《基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警研究》：
　　2.4.2網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的定義
　　最早的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘概念是由OrenEtioni于1996年提出來的，他認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用，這項(xiàng)技術(shù)綜合了數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)等諸多領(lǐng)域，是一種綜合性的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
　　國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的定義也是眾說紛紜，《基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警研究》選取一個(gè)認(rèn)同率較高的定義：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘就是指從大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中找到隱藏的信息，如果將大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為這一過程的輸入，將隱藏信息作為這一過程的輸出，則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘過程就是從輸入到輸出的一個(gè)映射，即從大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集到隱藏信息的一個(gè)映射。
　　網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，但是相比于數(shù)據(jù)挖掘，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘有著一些特殊之處。
　　首先，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象是大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集大多是文檔形式，而且具有異質(zhì)性及分散式的特點(diǎn)，如服務(wù)器上保存的日志文件、用戶發(fā)生行為留下的個(gè)人信息等，處理起來比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘更加困難。
　　其次，從邏輯上來講網(wǎng)絡(luò)可以看做一個(gè)文檔節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)間的鏈接構(gòu)成的圖，因此通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘可能會(huì)得到網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容，也可能會(huì)得到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具有一定的不確定性。
　　另外，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)本身不是結(jié)構(gòu)化的（機(jī)器不容易理解），但是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘是基于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行的，是建立在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上的。因此，有些時(shí)候數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并不通用，即便要用也需要預(yù)先對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這也是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展方向之一。
　　由于數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)，類型不斷復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有了大數(shù)據(jù)特征，這時(shí)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘已成為網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘了。2.4.3網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的分類由于網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)具有多樣性的特征，所以在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘時(shí)所面臨的任務(wù)也是多種多樣的，這里我們根據(jù)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象不同進(jìn)行分類，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分為三類，即網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用挖掘。
　　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘技術(shù)是指在挖掘過程中關(guān)注網(wǎng)絡(luò)上隱含的鏈接結(jié)構(gòu)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系（如鏈接間的關(guān)系與組織結(jié)構(gòu)）得到隱含信息的過程。這種方式通過分析網(wǎng)頁(yè)之間的某個(gè)鏈接及與這個(gè)鏈接相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)數(shù)和相關(guān)對(duì)象，建立起一個(gè)網(wǎng)絡(luò)鏈接結(jié)構(gòu)模型。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘可以用來對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類，從而進(jìn)一步得到網(wǎng)頁(yè)之間的相關(guān)聯(lián)程度及近似程度，同時(shí)還可以幫助用戶快速地找到與自己相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。前文已經(jīng)說過，邏輯上網(wǎng)絡(luò)可以看做一張圖，一張龐大的有向圖。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)頁(yè)就是圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，而頁(yè)面之間的鏈接就是圖中的邊，可以是單向的，也可以是雙向的。這樣我們可以很方便、快捷地找到一個(gè)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑，應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活中就是可以花費(fèi)最小的時(shí)間和精力從一個(gè)頁(yè)面訪問另一個(gè)目標(biāo)頁(yè)面。
　　網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘技術(shù)是指對(duì)頁(yè)面的本身內(nèi)容進(jìn)行挖掘，頁(yè)面內(nèi)容的主要形式有文本、圖片、多媒體音響等，我們要從多種形式的內(nèi)容中挖掘出有價(jià)值的信息。目前，廣泛應(yīng)用的一些搜索引擎與推薦系統(tǒng)都是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，這些應(yīng)用都是幫助用戶從大量數(shù)據(jù)中快速找到自己需要的信息。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘技術(shù)的關(guān)鍵是對(duì)網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面的分類及聚類。分類是指網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面具有不同的特征，我們根據(jù)這些特征將網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面劃分為不同的類別；聚類是指，由于不同類別的網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面之間或多或少都有著某種聯(lián)系，我們將這些頁(yè)面聚合到一起，形成不同的簇，盡可能使得同一個(gè)簇內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面有著最為相近的內(nèi)容，而不同簇之間的網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面內(nèi)容沒有多大的相近性與關(guān)聯(lián)度。
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