謝怡雯

摘要：隨著現(xiàn)代化技術發(fā)展速度的加快，互聯(lián)網(wǎng)技術廣泛應用普及，人們對互聯(lián)網(wǎng)訪問速度提出更高要求，Web預取優(yōu)化已成為滿足用戶使用需求的主要渠道?；诖耍琖eb預取作為可以有效提高網(wǎng)絡服務質(zhì)量的重要技術，為進一步優(yōu)化其技術效果，該文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術及其應用優(yōu)勢，重點探究Web預取中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，并分析其發(fā)展趨勢，以期為相關工作提供有效參考建議。

關鍵詞：Web預取??數(shù)據(jù)挖掘技術??網(wǎng)絡服務??網(wǎng)頁內(nèi)容

中圖分類號：TP311.1;TP393.0文獻標識碼：A???文章編號：1672-3791（2022）07（b）-0000-00

Application?of?Data?Mining?Technology?in?Web?Prefetching

XIE?Yiwen

（Guiyang?University，Guiyang，Guizhou??Province，550001??China）

Abstract：?With?the?acceleration?of?the?development?speed?of?modern?technology?and?the?widespread?application?of?Internet?technology，?people?have?put?forward?higher?requirements?for?the?Internet?access?time.Based?on?this，?Web?pre-acquisition?serves?as?an?important?technology?that?can?effectively?improve?the?network?service?quality.?In?order?to?further?optimize?its?technical?effect，?this?paper?combines?the?data?mining?technology?and?its?application?advantages，?focuses?on?exploring?the?application?of?data?mining?technology?in?Web?prefetch，?and?analyzes?its?development?trend，?in?order?to?provide?effective?reference?and?suggestions?for?relevant?work.

Key?Words：Web?Prefetching;Data?mining?technology;Network?services;Web?content

人們生活質(zhì)量的提高使網(wǎng)絡使用者數(shù)量呈明顯且高速的上升趨勢，在獲取相關信息或是交互時，受數(shù)據(jù)傳輸遲緩等方面的影響導致網(wǎng)絡服務質(zhì)量降低，無法滿足當前人們?nèi)找鏀U大的網(wǎng)絡使用需求。而數(shù)據(jù)挖掘技術作為深層次數(shù)據(jù)挖掘技術，能夠有效優(yōu)化Web預取，因此，掌握其應用要點是必要的。

1數(shù)據(jù)挖掘技術及應用優(yōu)勢

所謂數(shù)據(jù)挖掘技術，主要是指面向數(shù)據(jù)所開展的清理、變換、挖掘、模式評估和知識表示等數(shù)據(jù)處理技術，是一種仿生全局優(yōu)化方法[1]。通過將其應用于Web預取，能夠依托于自身優(yōu)化性能提高Web預取數(shù)據(jù)準確性，幫助Web預取技術在海量信息中采用最高效搜索引擎查找自身所需信息?；ヂ?lián)網(wǎng)具有共享、開放、交互等特性，用戶在傳輸信息時，每分每秒都在產(chǎn)生著信息數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的篩選和搜索技術只面對一部分數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)篩選效果相對較差。但是通過在Web預取中落實數(shù)據(jù)挖掘技術，能夠利用其多種多樣的挖掘方式在短時間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)，挖掘形式包括結(jié)構(gòu)挖掘、內(nèi)容挖掘和使用記錄數(shù)據(jù)挖掘。其中，內(nèi)容挖掘應用最為廣泛。若是與人工智能技術模塊相結(jié)合，還能夠更為全面且準確地檢索信息，具有極強的直接利用性，無需篩選，節(jié)約時間成本的同時也保證了數(shù)據(jù)篩選質(zhì)量。

2探究Web預取中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

2.1基于Agent的智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

由于互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用使得人們生活趨近于多樣性，網(wǎng)絡速度也在各類技術不斷發(fā)展下提高，但是由于使用人數(shù)越來越多，網(wǎng)絡質(zhì)量仍不可避免的受到影響。比如：WWW運行使用的數(shù)據(jù)服務和請求方式，其中并沒有固定狀態(tài)的協(xié)議，所以網(wǎng)絡服務器發(fā)揮的作用有限。從當前Web預取技術來看，其采用的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)智能性不夠完善。因此，在應用數(shù)據(jù)挖掘技術時，可以在Agent技術的基礎上開展數(shù)據(jù)挖掘工作，結(jié)合系統(tǒng)特點賦予數(shù)據(jù)挖掘自動反應性、自治性和適應性，從而搭建出包含數(shù)據(jù)源、預處理、數(shù)據(jù)挖掘、決策和人機界面的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)，以此優(yōu)化Web預取效果。其中，以Agent技術為基礎能夠在Web預取和數(shù)據(jù)處理過程中自動確定執(zhí)行任務，并根據(jù)該任務進行相應模型的建立，以此應對海量數(shù)據(jù)檢索、處理和數(shù)據(jù)變換。在其實際應用過程中，能夠有效消除Web預取中的不安全數(shù)據(jù)、推導缺失數(shù)據(jù)、消除重復性記錄數(shù)據(jù)，并按照數(shù)據(jù)特征進行選擇以及轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式[2]。

除此之外，以Agent為基礎的智能數(shù)據(jù)挖掘還可以識別出完整的數(shù)據(jù)模式，確定新模式和新規(guī)則，給出數(shù)據(jù)挖掘解釋，協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)挖掘、人機界面和數(shù)據(jù)預處理等方面，及時刪除冗余數(shù)據(jù)。其中，以Agent為基礎的智能數(shù)據(jù)挖掘在Web預取中的應用，還能夠調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)處理過程、提高數(shù)據(jù)處理速度，這是因為該系統(tǒng)主要采用人工挖掘數(shù)據(jù)方式，促進了人機質(zhì)量的良好交互。該系統(tǒng)還可以結(jié)合語法和語義功能模塊，在發(fā)現(xiàn)新數(shù)據(jù)時可以及時通知用戶，將查詢到的數(shù)據(jù)和挖掘結(jié)果及時傳遞給用戶。

2.2基于Agent的Web預取系統(tǒng)

在現(xiàn)有的一些瀏覽器中仍在使用緩沖機制，一方面控制遠程服務器發(fā)送頻率，另一方面控制用戶請求發(fā)送頻率，這對用戶網(wǎng)絡使用體驗造成極大影響。但是通過應用以Agent為基礎的Web預取系統(tǒng)，即圍繞智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行Web預取系統(tǒng)的重塑，能夠?qū)⑼诰駻gent、數(shù)據(jù)預處理Agent、知識庫、Cache、決策Agent等整合在結(jié)構(gòu)中，從而利用數(shù)據(jù)挖掘技術分析和歸類不同用戶，預讀Web數(shù)據(jù)，以此提高網(wǎng)絡使用速度，優(yōu)化用戶網(wǎng)絡使用體驗。在該系統(tǒng)實際應用過程中，主要處理WWW數(shù)據(jù)模型相關數(shù)據(jù)，抽取詞干，分類詞條。在數(shù)據(jù)挖掘模塊具體運作時，定期更新搜索的知識庫，同時為提高數(shù)據(jù)處理效率和效果，用戶可以更新時間設定，以此保證Web預取數(shù)據(jù)質(zhì)量。另外，該系統(tǒng)的決策模塊還能夠?qū)崟r監(jiān)測用戶行為，根據(jù)瀏覽器數(shù)據(jù)痕跡分析用戶行為預測用戶動向，并將Web頁面存放至本地高速緩存中，供后續(xù)相關工作使用。而決策模塊主要是根據(jù)知識庫更新狀況調(diào)整增量算法，靈活調(diào)動數(shù)據(jù)挖掘時間，一方面增強了用戶行為和知識庫信息數(shù)據(jù)之間的同步性，另一方面也提高了系統(tǒng)運行效率，優(yōu)化了Web預取效果[3]。

2.3瀏覽器模型改進和機器學習

對于在Web預取中應用數(shù)據(jù)挖掘技術而言，其核心是利用該技術算法改進原有系統(tǒng)的使用基礎，比如歷史數(shù)據(jù)訪問保存方式等。當用戶在Web上瀏覽時，改進后的瀏覽器模型可以使用預測模型保存用戶將要產(chǎn)生的訪問數(shù)據(jù)，同時于客戶端存儲網(wǎng)頁內(nèi)容。在該情況下，若是用戶在瀏覽器后續(xù)使用過程中想要訪問相關頁面，可以直接提取本地緩存數(shù)據(jù)，從而保證服務器時刻處于較高的使用效率，優(yōu)化用戶網(wǎng)絡使用體驗。從數(shù)據(jù)挖掘技術起源來看，其主要產(chǎn)生于智能學習和機器的不斷深入和改進。在個體差異性的影響下，不同用戶的網(wǎng)絡使用過程存在差異，而且，相較于其他網(wǎng)絡使用版塊，網(wǎng)頁瀏覽往往具有較強的隨意性，這種情況直接影響關聯(lián)規(guī)則計算結(jié)果的準確性，最終無法使用緩存數(shù)據(jù)，影響用戶網(wǎng)絡使用體驗。因此，在數(shù)據(jù)挖掘技術的應用過程中，仍要注重瀏覽器模型改進的持續(xù)性和機器學習的深入性，根據(jù)數(shù)據(jù)變化等對預測模型進行調(diào)整，進而保證預測結(jié)果的精準性，提高上網(wǎng)速度，滿足用戶網(wǎng)絡使用需求[4]。

另外，在以往Web預取沒有數(shù)據(jù)建模的情況，無法直接處理日志等數(shù)據(jù)，需要先將其轉(zhuǎn)化為可操作格式，之后方可對數(shù)據(jù)進行挑選，獲得所需數(shù)據(jù)。但是在數(shù)據(jù)挖掘技術的應用下，利用該技術的關聯(lián)算法能夠精準運算預處理后的數(shù)據(jù)，最終獲得數(shù)據(jù)模式集合。作為以計算機技術為基礎的現(xiàn)代化技術，能夠挖掘出Web海量數(shù)據(jù)中的隱藏信息，進而為相關決策和工作提供極具參考性的支持。一般情況下，關系規(guī)則算法應用于數(shù)據(jù)建模過程中，在該算法作用的發(fā)揮下，用戶興趣關聯(lián)規(guī)則將更為清晰的呈現(xiàn)出來，使相關工作人員掌握用戶網(wǎng)絡使用過程中的興趣偏好，進而將無用數(shù)據(jù)及時刪除，避免浪費資源的同時提高網(wǎng)絡服務質(zhì)量。此外，為提高算法簡單程度，還可以在數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建過程中省去用戶興趣關聯(lián)性這一步驟，直接使用關聯(lián)分析法，但是該方法無法準確地挖掘數(shù)據(jù)信息，所以主要應用于事先預測環(huán)節(jié)。要想保證用戶行為預測結(jié)果具有較高精準性，那么要做好模型參數(shù)和算法的實時調(diào)試工作，并及時存儲預測結(jié)果，以此更好地掌握用戶行為。

2.4電子商務領域的應用

由于用戶所需數(shù)據(jù)存在差異，所以Web預取在使用數(shù)據(jù)挖掘技術時需要充分考慮用戶對數(shù)據(jù)的實際需求，根據(jù)數(shù)據(jù)類別添加和篩選相關數(shù)據(jù)元素。近年來，在新零售行業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展下，以互聯(lián)網(wǎng)技術為基礎的網(wǎng)絡購物已經(jīng)成為人們主要的消費購物方式，這一新型的購物模式促使電子商務進入高速發(fā)展階段，由于該行業(yè)門檻相對較低，因而該領域市場競爭程度較為激烈[5]。在該情況下，相關企業(yè)為提升自身核心競爭力，采用Web預取技術檢索相關數(shù)據(jù)以期擴大客戶資源，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，檢索效果相對較差，因此，數(shù)據(jù)挖掘技術被應用于Web預取中。由于用戶在網(wǎng)絡購物前會使用搜索引擎檢索商品信息，在數(shù)據(jù)挖掘技術的應用下，企業(yè)可以獲得此類數(shù)據(jù)，并通過優(yōu)化和處理掌握用戶需求，一方面增強信息推送的精準性，另一方面提高用戶挖掘質(zhì)量和效率。在該領域，數(shù)據(jù)挖掘技術主要應用于兩個方面：一是用戶點擊量，二是用戶歷史消費記錄和瀏覽記錄。通過從海量數(shù)據(jù)中挖掘此類數(shù)據(jù)，能夠幫助企業(yè)掌握用戶行為并預測，在實際處理過程中，先是從服務器中獲取數(shù)據(jù)，之后合并、提取和集合數(shù)據(jù)，并對其進行相關度的清洗和有效性的過濾，以此保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果符合要求，清除不必要信息，最后轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，優(yōu)化Web預取方式效率[6]。

除電子商務領域外，以數(shù)據(jù)挖掘技術為核心的Web預取系統(tǒng)還可以廣泛應用于其他與Web有關的領域，比如組織單位日常運營，將互聯(lián)網(wǎng)和局域網(wǎng)相連接，不僅能夠拓展數(shù)據(jù)來源，還能夠使內(nèi)外部信息傳輸?shù)陌踩⒘鲿场?/p>

3?分析Web預取中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用發(fā)展趨勢

從當前搜索引擎公司發(fā)展現(xiàn)狀來看，針對人們?nèi)找嫣岣叩木W(wǎng)絡使用要求和需求，有關生活中搜索引擎的重視程度不斷提高。對于互聯(lián)網(wǎng)的使用而言，搜索引擎是重要構(gòu)成，是人們獲取相關資訊、知識和信息的主要方法，但是搜索引擎眾多，不同引擎的內(nèi)在機制存在差異，最終會帶來搜索結(jié)果的差別，因此，人們在實際使用過程中，往往會根據(jù)自身習慣和信息數(shù)據(jù)種類選擇不同搜索引擎。就目前Web預取中數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展現(xiàn)狀來看，用戶更加關注數(shù)據(jù)的相關性，“關鍵詞”已成為搜索關鍵，與其有關的信息和數(shù)據(jù)會排至最前面，當用戶訪問其中一個頁面時，Web會預測相關訪問信息，并將其預下載于服務器中，若是用戶點擊瀏覽，將無需緩沖直接跳轉(zhuǎn)，用戶網(wǎng)絡使用速度得到極大提高[7]。

但是，在Web實際運作過程中，并不會對所有相關信息進行緩存，因此，在今后應用發(fā)展過程中，應更為深入地研究算法計算，優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，利用高技術彌補空間布局性的缺陷。另外，數(shù)據(jù)挖掘技術還具有較大上升、發(fā)展空間，相關人員應根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展趨勢不斷研究數(shù)據(jù)挖掘技術，進而在規(guī)范的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)下，實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)制度和數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)展的聯(lián)動，一方面給予其充分的制度保障，另一方面利用不斷提高的應用水平提高互聯(lián)網(wǎng)使用效果，進一步優(yōu)化用戶體驗。

4結(jié)語

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術作為數(shù)據(jù)處理的關鍵技術，通過將其應用于Web預取中能夠提高數(shù)據(jù)處理質(zhì)量和效率，為用戶提供更好的網(wǎng)絡使用服務。在其實際應用過程中，要以Agent為基礎構(gòu)建智能化數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，并不斷更新數(shù)據(jù)庫等，以此提高挖掘深度。

參考文獻

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