随着Internet技术的迅速发展,Web信息日益膨胀,人们不得不花费大量的时间去搜索自己需要的信息.如何从大量的网络信息中挖掘出针对不同用户的个性化资源已经成为研究的热点.本文针对用户访问兴趣和访问频度的特点,重点研究Web文本挖掘中的关键技术,着重分析了文本自动分类技术,从海量的数据信息中挖掘出有用的知识,加快发现数据中存在的关系和规则,进行潜在的"配对"预测,满足用户个性化查询的需求.
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