數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科技期刊網(wǎng)站中的應(yīng)用論文

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，學(xué)術(shù)研究環(huán)境較以前更加開(kāi)放，對(duì)傳統(tǒng)的科技出版業(yè)提出了開(kāi)放性、互動(dòng)性和快速性的要求; 因此，以信息技術(shù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代數(shù)字化出版方式對(duì)傳統(tǒng)的科技出版業(yè)產(chǎn)生著深刻的影響。為了順應(yīng)這一趨勢(shì)，不少科技期刊都進(jìn)行了數(shù)字化建設(shè)，構(gòu)建了符合自身情況、基于互聯(lián)網(wǎng)B /S 結(jié)構(gòu)的稿件處理系統(tǒng)。

　　以中華醫(yī)學(xué)會(huì)雜志社為代表的部分科技期刊出版集團(tuán)均開(kāi)發(fā)使用了發(fā)行系統(tǒng)、廣告登記系統(tǒng)、在線銷售系統(tǒng)以及站。這些系統(tǒng)雖然積累了大量的原始用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù); 但從工作系統(tǒng)來(lái)看，由于數(shù)據(jù)本身只屬于編輯部的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，因此一旦相關(guān)業(yè)務(wù)工作進(jìn)行完畢，將很少再對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析使用。

　　隨著目前人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，研究人員發(fā)現(xiàn)利用最新的數(shù)據(jù)挖掘方法可以對(duì)原始用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析和學(xué)習(xí)，找出其中數(shù)據(jù)背后隱含的內(nèi)在規(guī)律。這些有價(jià)值的規(guī)律和寶貴的經(jīng)驗(yàn)將對(duì)后續(xù)科技期刊經(jīng)營(yíng)等工作提供巨大的幫助。

　　姚偉欣等指出，從STM 期刊出版平臺(tái)的技術(shù)發(fā)展來(lái)看，利用數(shù)據(jù)存取、數(shù)據(jù)管理、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析、海量數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將為科技期刊的出版和發(fā)行提供有力的幫助。通過(guò)使用數(shù)據(jù)挖掘( data mining) 等各種數(shù)據(jù)處理技術(shù)，人們可以很方便地從大量不完全且含有噪聲或相對(duì)模糊的實(shí)際數(shù)據(jù)中，提取隱藏在其中有價(jià)值的信息，從而對(duì)后續(xù)科技期刊出版工作起到重要的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和決策支持的作用。

　　1 數(shù)據(jù)挖掘在科技期刊中應(yīng)用的現(xiàn)狀

　　傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理功能包括增、刪、改、查等。這些技術(shù)均無(wú)法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在的關(guān)聯(lián)和規(guī)則，更無(wú)法根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)可以分為對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分類或預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)總結(jié)、數(shù)據(jù)聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系發(fā)現(xiàn)、異常或例外點(diǎn)檢測(cè)以及趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等，但目前國(guó)內(nèi)科技期刊行業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理仍處在起步階段。張品純等對(duì)中國(guó)科協(xié)所屬的科技期刊出版單位的現(xiàn)狀進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，中國(guó)科協(xié)科技期刊出版單位多為單刊獨(dú)立經(jīng)營(yíng)，單位的規(guī)模較小、實(shí)力較弱，多數(shù)出版單位不具備市場(chǎng)主體地位。這樣就導(dǎo)致國(guó)內(nèi)大部分科技期刊既沒(méi)有能力進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，也沒(méi)有相應(yīng)的數(shù)據(jù)資源準(zhǔn)備。以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于期刊網(wǎng)站為例，為了進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)分析，期刊經(jīng)營(yíng)人員需要找到稿件與讀者之間、讀者群體之間隱藏的內(nèi)在聯(lián)系。目前，數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟為: 1) 明確數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象與目標(biāo);2) 確定數(shù)據(jù)源; 3) 建立數(shù)據(jù)模型; 4) 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù); 5)數(shù)據(jù)挖掘分析; 6) 對(duì)象與目標(biāo)的數(shù)據(jù)應(yīng)用和反饋。

　　2 期刊數(shù)據(jù)的資源整合

　　編輯部從稿件系統(tǒng)、發(fā)行系統(tǒng)、廣告系統(tǒng)、站等各個(gè)系統(tǒng)中將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整理，然后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。進(jìn)一步，根據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的范圍和緊密度，建立相關(guān)數(shù)據(jù)集市。期刊數(shù)據(jù)資源的整合過(guò)程從數(shù)據(jù)體系上可分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理層和數(shù)據(jù)展現(xiàn)層。

　　要獲得能夠適合企業(yè)內(nèi)部多部門均可使用、挖掘和分析的數(shù)據(jù)，可以從業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)性分析數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性、有效性和數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。

　　3 期刊數(shù)據(jù)的信息挖掘

　　信息挖掘?yàn)榱藦牟煌�種類和形式的業(yè)務(wù)進(jìn)行抽取、變換、集成數(shù)據(jù)，最后將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并要對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行維護(hù)和管理。數(shù)據(jù)挖掘可以有效地識(shí)別讀者的閱讀行為，發(fā)現(xiàn)讀者的閱讀模式和趨勢(shì)，對(duì)網(wǎng)站改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量、取得更好的用戶黏稠度和滿意度、提高科技期刊經(jīng)營(yíng)能力有著重要的意義。作為一個(gè)分析推薦系統(tǒng)，我們將所分析的統(tǒng)計(jì)結(jié)果存儲(chǔ)于服務(wù)器中，在用戶或決策者需要查詢時(shí)，只需輸入要找尋的用戶信息，系統(tǒng)將從數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取其個(gè)人信息，并處理返回到上網(wǎng)時(shí)間分布、興趣點(diǎn)所在、適配業(yè)務(wù)及他對(duì)于哪些業(yè)務(wù)是有價(jià)值客戶，甚至包括他在什么時(shí)段對(duì)哪類信息更感興趣等。只有這些信息才是我們的使用對(duì)象所看重和需要的。

　　網(wǎng)站結(jié)構(gòu)挖掘是挖掘網(wǎng)站中潛在的鏈接結(jié)構(gòu)模式。通過(guò)分析一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的鏈接、鏈接數(shù)量以及鏈接對(duì)象，建立網(wǎng)站自身的鏈接結(jié)構(gòu)模式。在此過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)某一頁(yè)面被較多鏈接所指向，則說(shuō)明該頁(yè)面信息是有價(jià)值的，值得期刊工作人員做更深層次的挖掘。網(wǎng)站結(jié)構(gòu)挖掘在具體應(yīng)用時(shí)采用的結(jié)構(gòu)和技術(shù)各不相同; 但主要過(guò)程均包括預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)和模式分析3 部分。為了反映讀者興趣取向，就需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按用戶進(jìn)行抽樣分析，得到興趣點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，而個(gè)人的興趣分析也可基于此思路進(jìn)行。下面以《中華醫(yī)學(xué)雜志》為例做一介紹。

　　預(yù)處理預(yù)處理是網(wǎng)站結(jié)構(gòu)挖掘最關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，其處理得到的數(shù)據(jù)質(zhì)量直接關(guān)系到使用數(shù)據(jù)挖掘和模式分析方法進(jìn)行分析的結(jié)果。預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、用戶識(shí)別、會(huì)話識(shí)別、路徑補(bǔ)充和事件識(shí)別。以《中華醫(yī)學(xué)雜志》網(wǎng)站www. nmjc. net. cn 的日志分析為例。首先給出一條已有的Log，其內(nèi)容為“2014-03-04 12: 13: 47 W3SVC80003692 172. 22. 4. 3GET /index. asp-80-123. 185. 247. 49Mozilla /5. 0 +( Windows + NT + 6. 1; + WOW64 ) + AppleWebKit /537. 36 + ( KHTML，+ like + Gecko) + Chrome /28. 0.1500. 95 + Safari /537. 36 + SE + 2. X + MetaSr + 1. 0200 0 0”。從Log 的內(nèi)容，工作人員可以得到相關(guān)信息，如用戶IP、用戶訪問(wèn)頁(yè)面事件、用戶訪問(wèn)的頁(yè)面、用戶請(qǐng)求的方法、返回HTTP 狀態(tài)以及用戶瀏覽的上一頁(yè)面等內(nèi)容。

　　由于服務(wù)器同時(shí)部署了多個(gè)編輯部網(wǎng)站，這就要求工作人員必須對(duì)得到的訪問(wèn)www. nmjc. net. cn 日志，去除由爬蟲(chóng)軟件產(chǎn)生的記錄。這些記錄一般都會(huì)在日志結(jié)尾包含“Spider”的字樣。同時(shí)，還需要去除不是由GET 請(qǐng)求產(chǎn)生的日志以及請(qǐng)求資源不是頁(yè)面類型的日志。最后，工作人員還需要去除訪問(wèn)錯(cuò)誤的請(qǐng)求，可以根據(jù)日志中請(qǐng)求的狀態(tài)進(jìn)行判斷。一般認(rèn)為，請(qǐng)求狀態(tài)在( 200， 300) 范圍內(nèi)是訪問(wèn)正確的日志，其他如403、400 和500 等都是訪問(wèn)錯(cuò)誤的日志。用戶識(shí)別可以根據(jù)用戶的IP 地址和用戶的系統(tǒng)信息來(lái)完成。只有在IP 地址和系統(tǒng)信息都完全一致的情況下，才識(shí)別為一個(gè)用戶。會(huì)話識(shí)別是利用面向時(shí)間的探索法，根據(jù)超時(shí)技術(shù)來(lái)識(shí)別一個(gè)用戶的多次會(huì)話。如果用戶在一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有任何操作，則認(rèn)為會(huì)話結(jié)束。用戶在規(guī)定時(shí)間后重新訪問(wèn)，則被認(rèn)為不屬于此次會(huì)話，而是下次會(huì)話的開(kāi)始。

　　利用WebLogExplore 分析日志、用戶和網(wǎng)頁(yè)信息在獲得了有效的日志數(shù)據(jù)后，工作人員可以利用一些有效數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行模式發(fā)現(xiàn)。目前，主要的數(shù)據(jù)挖掘方法有統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類以及序列模式等技術(shù)。本文主要討論利用Apriori 算法來(lái)發(fā)現(xiàn)科技期刊日志數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。本質(zhì)上數(shù)據(jù)挖掘不是用來(lái)驗(yàn)證某個(gè)假定的模式的正確性，而是在數(shù)據(jù)庫(kù)中自己尋找模型，本質(zhì)是一個(gè)歸納的過(guò)程。支持度( Support) 的公式定義為: Support ( A≥B) = P( A ∪B) 。支持度可以用于度量事件A 與B 同時(shí)出現(xiàn)的概率。如果事件A 與B 同時(shí)出現(xiàn)的概率較小，說(shuō)明事件A 與B 的關(guān)系不大; 如果事件A 與B 同時(shí)出現(xiàn)非常頻繁，則說(shuō)明事件A 與B 總是相關(guān)的。置信度( Confidence) 的公式定義為: Confidence( A≥B) = P( A | B) 。置信度揭示了事件A 出現(xiàn)時(shí)，事件B 是否也會(huì)出現(xiàn)或有多大概率出現(xiàn)。如果置信度為100%，則事件A 必然會(huì)導(dǎo)致事件B 出現(xiàn)。置信度太低，說(shuō)明事件A 的出現(xiàn)與事件B 是否出現(xiàn)關(guān)系不大。

　　對(duì)所有的科技期刊日志數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，利用WebLogExplore 軟件可得到日志匯總表。表中存儲(chǔ)了所有用戶訪問(wèn)網(wǎng)站頁(yè)面的詳細(xì)信息，工作人員可將其導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中。以查看到所選擇用戶訪問(wèn)期刊頁(yè)面的詳細(xì)信息。

　　同樣，在WebLogExplore 軟件中選擇感興趣的頁(yè)面，可以查看所有用戶訪問(wèn)該頁(yè)面的統(tǒng)計(jì)信息，如該頁(yè)面的訪問(wèn)用戶數(shù)量等。工作人員可以對(duì)用戶訪問(wèn)排名較高的頁(yè)面進(jìn)行進(jìn)一步的模式分析。

　　步驟1: 將圖2 日志信息匯總表中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)中，建立日志總表。

　　步驟2: 在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立一個(gè)新表命名為tj。

　　步驟3: 通過(guò)查詢程序得到日志總表中每一個(gè)用戶訪問(wèn)的頁(yè)面，同時(shí)做distinct 處理。

　　步驟4: 將查詢得到的用戶訪問(wèn)頁(yè)面記錄進(jìn)行判斷。如果用戶訪問(wèn)過(guò)排名前20 位的某個(gè)頁(yè)面，則在數(shù)據(jù)庫(kù)中寫入true，否則寫入false。依次循環(huán)判斷寫入數(shù)據(jù)庫(kù)中。

　　步驟5: 統(tǒng)計(jì)每個(gè)訪問(wèn)排名靠前頁(yè)面的支持度，設(shè)置一維項(xiàng)目集的最小閥值( 10%) 。

　　步驟6: 統(tǒng)計(jì)大于一維閥值的頁(yè)面，寫入數(shù)組，并對(duì)數(shù)組內(nèi)部頁(yè)面進(jìn)行兩兩組合，統(tǒng)計(jì)每個(gè)組合2 個(gè)頁(yè)面值均為true 時(shí)的二維項(xiàng)目集的支持度。

　　步驟7: 設(shè)置二維項(xiàng)目集支持度的閥值，依次統(tǒng)計(jì)三維項(xiàng)目集支持度和置信度( A≥B) ，即當(dāng)A 頁(yè)面為true 時(shí)，統(tǒng)計(jì)B 頁(yè)面為true 的數(shù)量，除以A 為true 的數(shù)量。設(shè)置相應(yīng)的.置信度閥值，找到訪問(wèn)排名靠前頁(yè)面之間較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

　　4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的意義

　　1) 對(duì)頻繁訪問(wèn)的用戶，可以使用用戶識(shí)別技術(shù)分析此用戶的歷史訪問(wèn)記錄，得到他經(jīng)常訪問(wèn)的頁(yè)面。當(dāng)該用戶再次登錄系統(tǒng)時(shí)，可以對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化提示或推薦。這樣，既方便用戶使用，也可將系統(tǒng)做得更加友好。很多OA 期刊網(wǎng)站，不具備歷史瀏覽記錄的功能; 但瀏覽記錄對(duì)用戶來(lái)講其實(shí)十分重要，隱含了用戶對(duì)文章的篩選過(guò)程，所以對(duì)用戶經(jīng)常訪問(wèn)的頁(yè)面需要進(jìn)行優(yōu)化展示，不能僅僅提供鏈接地址，需要將文章題名、作者、關(guān)鍵詞等信息以列表的方式予以顯示。

　　2) 由數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)目集的分析，可以對(duì)網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。支持度很高的頁(yè)面，說(shuō)明該頁(yè)面的用戶訪問(wèn)量大。為了方便用戶以及吸引更多的讀者，可以將這些頁(yè)面放置在更容易被訪問(wèn)的位置，科技期刊的網(wǎng)站內(nèi)容一般以年、卷、期的形式展示。用戶如果想查看某一篇影響因子很高的文章，也必須通過(guò)年卷期的方式來(lái)查看，非常不方便而且頁(yè)面友好性不高。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的分析，編輯部可以把經(jīng)常被訪問(wèn)或者高影響因子的文章放在首頁(yè)展示。

　　3) 對(duì)由數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)產(chǎn)生的頻繁項(xiàng)目集的分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶的關(guān)注熱點(diǎn)。若某些頁(yè)面或項(xiàng)目被用戶頻繁訪問(wèn)，則可以用這些數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行分析。一般來(lái)說(shuō)科技期刊的讀者，每個(gè)人的專業(yè)和研究方向都是不同的，編輯部可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)判斷讀者的研究方向和感興趣的熱點(diǎn)，對(duì)每一個(gè)用戶進(jìn)行有針對(duì)性的內(nèi)容推送和消息發(fā)送。

　　4) 網(wǎng)站管理者可以根據(jù)在不同時(shí)間內(nèi)頻繁項(xiàng)目集的變化情況對(duì)科技期刊網(wǎng)站進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)整，比如加入更多關(guān)于該熱點(diǎn)的主題資源。目前大多數(shù)科技期刊網(wǎng)站首頁(yè)的內(nèi)容，均為編輯部工作人員后臺(tái)添加、置頂、高亮來(lái)吸引用戶的; 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，完全可以擯棄這種展示方式。編輯部網(wǎng)站的用戶訪問(wèn)哪些頁(yè)面頻繁，系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)將這些頁(yè)面的文章推向首頁(yè)，不需要編輯部的人工干預(yù)，整個(gè)網(wǎng)站實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行。

　　5 后記

　　本文重點(diǎn)討論了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與科技期刊網(wǎng)站頁(yè)面之間的關(guān)系。其實(shí)我們還可以從很多方面進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，比如可以對(duì)網(wǎng)站的用戶和內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)分析可以為后期的期刊經(jīng)營(yíng)做好鋪墊。

　　有一點(diǎn)很重要，沒(méi)有一種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以應(yīng)付所有的需求。對(duì)于某一種問(wèn)題，數(shù)據(jù)本身的特性會(huì)影響你的選擇，需要用到許多不同的數(shù)據(jù)挖掘方法以及技術(shù)從數(shù)據(jù)中找到最佳的模型。

　　在目前深化文化體制改革，推動(dòng)社會(huì)主義文化大發(fā)展、大繁榮的政治形勢(shì)下，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從中進(jìn)行提取、分析和應(yīng)用，能有效地幫助企業(yè)了解客戶、改進(jìn)系統(tǒng)、制訂合理的市場(chǎng)策略、提高企業(yè)的銷售水平和利潤(rùn)。通過(guò)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)準(zhǔn)確定位優(yōu)質(zhì)客戶，向客戶提供更精確、更有價(jià)值的個(gè)性化服務(wù)。這將成為未來(lái)科技期刊經(jīng)營(yíng)十分重要的突破點(diǎn)和增長(zhǎng)點(diǎn)。

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