精品文档---下载后可任意编辑面对 Web 信息检索的知识挖掘的开题报告一、讨论背景及意义随着互联网以及 Web 应用的普及，人们猎取和处理信息的方式也发生了根本性的改变。然而，如何高效地从 web 中猎取有效信息，已成为人们急需解决的问题。Web 信息检索已成为一个热门的讨论领域，对于大众而言，其又是一个难点所在，如何提高 Web 信息检索的效率是目前讨论领域热议的问题。 在 Web 信息检索的实践中，为了更高效地处理数据，矿山学家们采纳了具有挖掘类别等重要信息的机器学习方法，而知识挖掘则是寻找和提取隐藏在数据中的有用的信息和知识，这是机器学习的重要分支。如今，知识挖掘已成为机器学习领域的讨论热点之一。二、讨论内容及方法本文将采纳机器学习方法，讨论 Web 信息检索领域的知识挖掘，构建一种有效的知识挖掘模型，并以此为基础实现 Web 信息检索的自动化处理。基本思路是，将数据预处理为适合机器学习（如深度学习）处理的形式，并在数据中提取有用信息，以此进行知识挖掘。三、预期成果及意义分析本讨论将通过构建预处理模型和知识挖掘模型，实现更高效的 Web信息检索方法。其具体贡献如下：（1） 有效地挖掘 Web 信息中的有用信息，以此优化信息检索的结果；（2） 对于机器学习领域提供一些可供探究的实验数据；（3） 有利于组织和管理信息； （4） 促进 Web 信息检索的自动化处理，提高信息检索的效率。目前，Web 信息检索仍然存在许多问题和难点，如数据的去噪、信息的分类和信息的推举等问题。讨论人员可以基于本讨论成果进行深化讨论，在加强 Web 信息检索方法的同时也推动机器学习技术的进展。
