Webコンテンツマイニングとは何ですか？

Webコンテンツマイニングはテキストマイニングと呼ばれます。コンテンツマイニングとは、Webページのテキスト、画像、グラフを参照してマイニングし、検索クエリに対するコンテンツの関連性を判断することです。

このブラウジングは、構造マイニングによるWebページのクラスタリングの後に行われ、提案されたクエリとの関連性の方法に応じて結果をサポートします。

ワールドワイドウェブ上で利用可能な大量のデータを使用して、コンテンツマイニングは、クエリ内のキーワードへの適用性が最も高い順に、検索エンジンへの結果リストをサポートします。

これは、標準言語のテキストから重要なデータを抽出するフェーズとして定義できます。テキストメッセージ、ファイル、電子メール、ドキュメントを介して生成できる一部のデータは、共通言語のテキストで記述されています。テキストマイニングは、そのようなデータから有益な洞察やパターンを引き出すことができます。

テキストマイニングは、構造化されていないテキストから貴重な洞察を引き出すための自然言語処理を容易にする自動手順です。データをデバイスが学習できる情報に変更することで、テキストマイニングは、感情、主題、意図によってテキストを分類するフェーズを自動化します。

テキストマイニングは、検索エンジンのユーザー検索データでサポートされている特定のデータを対象としています。これにより、Web全体を閲覧してクラスターコンテンツをフェッチし、それらのクラスター内の明確なWebページのスキャンをトリガーできます。

結果は、最大レベルの適用性から最低レベルの適用性を介して検索エンジンに送信されるページです。検索エンジンは、検索コンテンツに関する何百ものWebページへの接続をサポートできますが、この種のWebマイニングでは、無関係なデータを減らすことができます。 Webテキストマイニングは、明確な主題を扱うコンテンツデータベースで使用すると効率的です。

たとえば、オンライン大学は、頻繁に研究している分野に関連する記事を思い出すための図書館システムを必要としています。この明確なコンテンツデータベースでは、これらのサブジェクト内のデータのみを取得でき、検索エンジンでの検索クエリの最も具体的な結果をサポートします。

サポートされている最も関連性の高いデータのみをこのように許容することで、より高品質の結果が得られます。この生産性の向上は、テキストとビジュアルのコンテンツマイニングの必要性に直接関係しています。このタイプのデータマイニングの必要性は、データを要求するユーザーがWWWでアクセスできる最高のデータを収集、分類、整理、およびサポートすることです。

このツールは、WebページでサポートされているいくつかのHTMLファイル、画像、およびテキストを参照するために不可欠です。結果のデータは、関連性の高い順に検索エンジンによってサポートされ、すべての検索でより生産性の高い結果が得られます。