WEB技术

Web 预取技术是一种通过提前加载用户访问的网页来减少延迟的技术。它能够显著提升网站的响应速度，优化用户体验。比如，当你浏览一个页面时，系统会根据你接下来的操作，自动加载你访问的页面，从而在你点击时立即呈现。这种技术分为客户端预取、代理服务器端预取和服务器端预取，各有优缺点。客户端预取灵活但占用资源，代理服务器端预取适合大规模用户，而服务器端预取则能高度定制的服务。常见的算法包括基于依赖图、马尔科夫模型和数据挖掘的预测方法，每种算法在不同场景下效果不同。如果你有兴趣进一步了解 Web 预取技术及其实现细节，可以参考相关的论文和资源，这些技术对于前端开发者来说挺有用的，尤其是在提升页面加载速度方

随着Web技术日臻成熟，基于此技术构建的应用程序正以惊人的速度渗透社会生活的各个方面，从教育科研机构间信息与服务的交流共享，到公司企业内分布式协同工作的管理，再到传统商务模式向电子商务的转型，这不可避免地导致人类交互信息电子化和海量化。 以Web服务器日志为例，一些热点日志数据每天增长量已达数十兆。从这些海量数据中挖掘发现有价值的知识，如模式、规则、可视化结构等，是数据挖掘与知识发现领域重要的研究和应用方向。

Web ADI (Application Desktop Integrator) 是 Oracle EBS (E-Business Suite) 提供的一种强大的数据集成工具，它允许用户使用 Microsoft Excel 等桌面应用程序上传、下载和验证 EBS 系统中的数据。 Web ADI 主要功能： 简化数据导入导出： 用户可以使用熟悉的 Excel 界面进行数据维护，无需编写复杂的 SQL 语句或 PL/SQL 代码。 提高数据准确性： Web ADI 提供数据校验功能，确保数据的完整性和一致性，减少人工错误。 增强用户体验： 相比传统的 DML 导入导出方式，Web ADI 提供

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，

探索基础的Web数据库实验操作程序，包括源程序实验的具体步骤与网上操作。

《Web 数据挖掘》这本书其实是《Web Data Mining》的中文翻译版。它挺适合想深入了解 Web 数据挖掘技术的小伙伴，书里内容蛮全面的，涉及的数据、方法，还包括了多实际应用的案例。对于前端开发者来说，了解数据挖掘能你更好地理解用户行为和优化网站体验。其实，像在做推荐系统或者优化搜索引擎时，多技术也都能从这本书中找到灵感。整体来说，这本书对于想要从数据挖掘的角度提升自己技术栈的人来说，挺有的。需要注意的是，书中有些算法和模型的内容有点深，初学者需要花点时间消化。如果你有兴趣，不妨去读一下。如果你是计算机专业的研究生，这本书更是必修书籍之一，值得一读！

Web 访问数据库的套路，基本都是浏览器表单 + 提交脚本 + 执行 SQL 指令这么一套流程。用户点下“Submit”，信息就顺着 HTTP 传到 Web 服务器，服务器调用脚本程序，像是 PHP、ASP 那类，再借助ODBC或数据库自带的驱动，把 SQL 语句丢给数据库执行。结果再转成 HTML，打包丢回浏览器，整个过程还挺顺的，前后响应也快。 浏览器里的表单，其实就是个信息收集器。比如你做个用户登录页，表单里放个input输入框，一点提交，就能触发后台脚本逻辑。你可以用POST方式把数据传上去，配合像action="login.php"这样的字段，后端就知道去哪儿数据。 后台的 Web

Web 数据挖掘的百科全书级资源，内容真的是够全，够硬。Apriori 算法、PrefixSpan、监督学习、Web 爬虫，你想找的挖掘思路基本全能翻到。嗯，目录细，像我这种看文喜欢跳着看的人简直太友好了。 第 1 到 5 章是基础，讲了数据挖掘的各种算法，还配了实际应用的示例。Apriori怎么搞、支持向量机怎么调、聚类到底有哪些坑，讲得都挺透。你要是还不太熟这些概念，可以先从这部分啃起，慢慢来不着急。 第 6 章开始就进主菜了，Web 相关的部分真心精彩。像信息检索、搜索引擎的倒排索引、网页预，全都有。写得还挺贴地气，哪怕是非搜索专业的前端看也能懂。停用词移除、词干提取这些步骤讲得也挺细。

Web日志数据分析技术及其应用，喜欢数据挖掘的可以下载查阅。

嗯，这篇论文挺有意思的，它讲了 Web 挖掘在考试系统中的应用。其实，就是通过 Web 挖掘技术，把考生在考试中的数据记录下来，再对这些日志文件进行和挖掘。使用的是 Apriori 改进算法和 FT-树增长算法，能发现一些关联规则，对于提升考试系统的管理和教学工作有不少指导意义哦。你要是对 Web 数据挖掘感兴趣，或者对提高考试系统的智能化和自动化有需求，这篇论文绝对值得一读。