基于Web数据挖掘的大学教育资源优化平台

UCI 的数据集资源，挺适合搞数据挖掘入门用的。WEKA 自带的一些样例数据也不错，路径直接丢在C:\Program Files\Weka-3-6\data就能找到，不用额外下载。 UCI 的官方数据集目录挺全，分类也清楚，像seeds、iris这些经典数据集，拿来练手刚刚好。格式一般是.arff或者.csv，用 WEKA 打开直接跑。 如果你对ARFF文件格式还不熟，可以看看这个，讲得挺直白。基本上就是文本格式+一些头部，结构清晰明了。 WEKA 那块，如果你刚接触，可以顺手翻翻中文教程，界面操作为主，不用太担心代码，拖一拖、点两下就能跑模型，体验还蛮友好的。 另外推荐几个相关资源，有些是

探索Web网络中的海量数据 从Web页面中提取信息 分析用户行为和网络流量 识别Web趋势和模式 用于市场营销、商业智能和网络安全等领域

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。

Web数据挖掘技术已广泛应用于远程教育，提升系统设计。

经典数据挖掘算法在Web场景中发挥着重要作用，助力各类应用的开发。

Web 数据挖掘(0520_).rar 的内容挺全面，适合你快速上手数据挖掘相关的技术。里面包含的资料蛮丰富，从基础的数据到 R 语言的数据挖掘全都覆盖到了。更贴心的是，它不仅有具体操作的指南，还附带了部分案例，比较适合用来做参考和实操练习。最有趣的是，它和一些在线资源也能结合使用，比如下面提到的几个链接。喜欢挖掘技术的你，可以试试看。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，利用统计学、人工智能和机器学习方法揭示数据背后的模式、关联和趋势。在IT领域，数据挖掘广泛应用于市场预测、用户行为分析和风险评估等多个方面。本资源包包含丰富的学习资料，帮助学习者深入理解数据挖掘的各个方面。其中包括Mahout 0.8版本的API文档、《Mahout实践指南》等多种资料，适合从初学者到有经验的开发者使用。

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程，其中关联规则挖掘是重要分支。关联规则挖掘关注在大型事务数据库中寻找变量间的有趣关系，即“关联规则”。这些规则揭示不同商品、事件或现象间的潜在联系，对商业决策、市场分析及个性化推荐至关重要。关联规则挖掘最早源于超市交易数据分析，如顾客购买商品A时通常也购买商品B。这种洞察力可优化商品布局、提升销售效率，协助广告商精准定位目标受众，提高广告效果。数学上，关联规则挖掘定义为：设商品集合I={a1,a2,...,am}，交易数据库DB={T1,T2,...,Tn}，X→Y（X,Y是I的子集，X、Y不相交）是一条规则，顾客购买X同时购买Y。支持度（Supp

基于云计算环境的 web 数据挖掘算法，挺适合你这种对图算法有点研究、还想跑得快的场景。Web Graph 的数据结构用起来比较直观，尤其是在社交网络那种用户关系链复杂的时候，配合力导向算法，图形一出来，关系一目了然，调试也方便。 Web Graph 的数据结构设计得还不错，适合做用户关系，尤其是社交网站的用户数据。力导向算法表现图结构形象，关系链看得清，节点的权重变化也能一眼看出。响应也快，代码也不复杂。 用云计算环境跑图数据挖掘是个加速器，论文里直接用了分布式算法跑 Graph 直径计算，效率提升蛮的。是部署在集群上，分布式并行，资源利用率也高。 部署方案上也有参考价值，比如在 Hadoo