內容簡介
本書旨在講述這些任務以及它們的核心挖掘算法；盡可能涵蓋每個話題的廣泛內容，給出足夠多的細節，以便讀者無須借助額外的閱讀，即可獲得相對完整的關於算法和技術的知識。其中結構化數據的抽取、信息整合、觀點挖掘和Web使用挖掘等4章是本書的特色，這些內容在已有書籍中沒有提及，但它們在Web數據挖掘中卻占有非常重要的地位。當然，傳統的Web挖掘主題，如搜索、頁面爬取和資源探索以及鏈接分析在書中也作了詳細描述。
本書盡管題為“Web數據挖掘”，卻依然涵蓋了數據挖掘和信息檢索的核心主題；因為Web挖掘大量使用了它們的算法和技術。數據挖掘部分主要由關聯規則和序列模式、監督學習（分類）、無監督學習（聚類）這三大重要的數據挖掘任務，以及半監督學習這個相對深入的主題組成。而信息檢索對於Web挖掘而言重要的核心主題都有所闡述。
本書盡管題為“Web數據挖掘”，卻依然涵蓋了數據挖掘和信息檢索的核心主題；因為Web挖掘大量使用了它們的算法和技術。數據挖掘部分主要由關聯規則和序列模式、監督學習（分類）、無監督學習（聚類）這三大重要的數據挖掘任務，以及半監督學習這個相對深入的主題組成。而信息檢索對於Web挖掘而言重要的核心主題都有所闡述。
