Web 数据挖掘的技术，是真的越来越刚需了。尤其是搞前端的你，要是能懂点这方面内容，像个性化推荐、搜索优化这些需求就能更得心应手。内容、结构、访问三大类，全都围着“怎么从网页里淘金”来展开，挺有意思。

Web 内容挖掘是日常打交道最多的，像 HTML、提文本，关键词提取啥的，TF-IDF、BM25 这些老朋友就能派上用场。你平时用document.querySelectorAll扒数据，其实也是在做内容层的事。

Web 结构挖掘就稍高级点了，它研究网页之间的链接关系。比如你在做网站优化时，搞懂PageRank就有用。怎么提升某页权重、怎么引导爬虫，都离不开结构。

Web 访问挖掘看日志找规律，用得好可以拿来做个性化推荐。像你部署个小商城，想知道用户到底喜欢点啥、跳出率高在哪儿，下用户行为数据就清楚多了。

技术上，预也不能省。不清洗数据，后面的全白搭。常见操作像分词、去停用词、提词干啥的，用自然语言工具来搞，能省不少事。

模式发现就是找出里面的套路，聚类、分类、挖频繁项集都能派上用场。你要是用过Apriori或k-means，肯定对这块不陌生。

还有个好玩的就是可视化。搞完后，用图形展示结果会清晰多。像用 D3.js 画网络图，或者用 ECharts 做趋势，都挺直观的。

Web 数据挖掘不仅限于技术玩具，它在电商、社交、内容推荐等地方都能落地。你搞个简易推荐系统、优化个爬虫结构，理解这些技术原理会让你写的代码更有“脑子”。

如果你想更深入点，可以去看看下面这些文章，有讲关联规则的，还有怎么给图书馆搞个性化推荐的，挺有意思：

哦对了，如果你平时做 SEO、运营后台或者用户行为追踪系统，强烈建议了解下 Web 数据挖掘。你会发现，前端也能玩点“懂数据”的高级活。