Bücher von Chandani Lachake

Die klassischen Data-Mining-Systeme haben ihren Ursprung lange vor dem Internet. Diese Systeme wurden hauptsächlich zur Mustererkennung oder Wissensentdeckung in großen Datenbanken in Data Warehouses verwendet. Datenbanken pflegen Daten auf strukturierte Weise, wobei Informationen in kleinen, aussagekräftigen Teilen gespeichert werden, die für den Aufbau eines bestimmten Wissens über einen bestimmten Bereich verantwortlich sind. In der Vergangenheit befasste sich Data Mining speziell mit Datenbanken, doch in letzter Zeit hat sich das Gebiet weiterentwickelt, um den Anforderungen des Internets gerecht zu werden. Der Name Web Data Mining oder einfach Web Mining wird in letzter Zeit verwendet, um auf den Einsatz von Data-Mining-Techniken im Internetkontext hinzuweisen. Web Mining weist einige wichtige Unterschiede zum klassischen Data Mining auf, insbesondere im Hinblick auf die Datenerfassung. Beim Data Mining wird häufig davon ausgegangen, dass Daten bereits gesammelt und in der Datenbank gespeichert sind. Beim Web Mining müssen spezielle, aus IR und IE importierte Mechanismen eingesetzt werden, um Daten zu sammeln und aufzubereiten, bevor sie für das Mining geeignet sind.

Les systèmes classiques d¿exploration de données trouvent leurs origines bien avant Internet. Ces systèmes étaient principalement utilisés pour la reconnaissance de formes ou la découverte de connaissances dans de grandes bases de données dans des entrepôts de données. Les bases de données conservent les données de manière structurée, où les informations sont stockées dans de petits éléments significatifs chargés de construire une certaine connaissance sur un domaine spécifique. Historiquement, l'exploration de données s'adresse spécifiquement aux bases de données, mais récemment, le domaine a évolué pour répondre aux besoins d'Internet. Le nom Web Data Mining ou simplement Web Mining a été utilisé récemment pour faire référence à l'utilisation de techniques d'exploration de données dans le contexte Internet. Le Web Mining présente quelques différences importantes par rapport au data mining classique, notamment en ce qui concerne la collecte de données. En data mining, on suppose souvent que les données sont déjà collectées et stockées dans la base de données. Dans le Web Mining, des mécanismes spéciaux importés de l'IR et de l'IE doivent être utilisés pour collecter les données et les préparer avant qu'elles ne puissent être exploitées.

Los sistemas clásicos de minería de datos tienen sus orígenes mucho antes que Internet. Estos sistemas se utilizaron principalmente para el reconocimiento de patrones o el descubrimiento de conocimientos dentro de grandes bases de datos en almacenes de datos. Las bases de datos mantienen los datos de forma estructurada, donde la información se almacena en pequeñas piezas significativas que son responsables de construir un cierto conocimiento sobre un dominio específico. Históricamente, la minería de datos se ha dirigido especialmente a bases de datos, pero recientemente el campo ha evolucionado para adaptarse a las necesidades de Internet. El nombre Web Data Mining o simplemente Web Mining se ha utilizado recientemente para hacer referencia al uso de técnicas de minería de datos en el contexto de Internet. La minería web tiene algunas diferencias importantes con la minería de datos clásica, especialmente con respecto a la recopilación de datos. En la minería de datos a menudo se supone que los datos ya están recopilados y almacenados en la base de datos. En Web Mining se deben emplear mecanismos especiales importados de IR e IE para recopilar datos y prepararlos antes de que sean aptos para ser extraídos.

I classici sistemi di data mining hanno le loro origini molto prima di Internet. Questi sistemi venivano utilizzati principalmente per il riconoscimento di modelli o la scoperta di conoscenze all'interno di grandi database in data warehouse. I database mantengono i dati in modo strutturato, dove le informazioni sono archiviate in piccole parti significative che sono responsabili della costruzione di una determinata conoscenza su un dominio specifico. Storicamente, il data mining si è rivolto soprattutto ai database, ma recentemente il campo si è evoluto per soddisfare le esigenze di Internet. Il nome Web Data Mining o semplicemente Web Mining è stato utilizzato recentemente per fare riferimento all'utilizzo di tecniche di data mining nel contesto Internet. Il Web Mining presenta alcune importanti differenze rispetto al data mining classico, soprattutto per quanto riguarda la raccolta dei dati. Nel data mining si presuppone spesso che i dati siano già raccolti e archiviati nel database. Nel Web Mining è necessario utilizzare meccanismi speciali importati da IR e IE per raccogliere dati e prepararli prima che siano adatti per essere estratti.

Os sistemas clássicos de mineração de dados têm origem muito antes da Internet. Esses sistemas foram usados ¿¿principalmente para reconhecimento de padrões ou descoberta de conhecimento dentro de grandes bancos de dados em data warehouses. Os bancos de dados mantêm os dados de forma estruturada, onde as informações são armazenadas em pequenos pedaços significativos que são responsáveis ¿¿pela construção de um determinado conhecimento sobre um domínio específico. Historicamente, a mineração de dados tem abordado especialmente bancos de dados, mas recentemente o campo evoluiu para acomodar as necessidades da Internet. O nome Web Data Mining ou simplesmente Web Mining tem sido utilizado recentemente para referenciar o uso de técnicas de mineração de dados no contexto da Internet. Web Mining tem algumas diferenças importantes em relação à mineração de dados clássica, especialmente no que diz respeito à coleta de dados. Na mineração de dados, muitas vezes assume-se que os dados já estão coletados e armazenados no banco de dados. Em Web Mining, mecanismos especiais importados de IR e IE devem ser empregados para coletar dados e prepará-los antes que estejam adequados para serem minerados.

Klassicheskie sistemy intellektual'nogo analiza dannyh woznikli zadolgo do poqwleniq Interneta. Jeti sistemy ispol'zowalis' w osnownom dlq raspoznawaniq obrazow ili obnaruzheniq znanij wnutri bol'shih baz dannyh w hranilischah dannyh. Bazy dannyh hranqt dannye w strukturirowannom wide, gde informaciq hranitsq w nebol'shih znachimyh fragmentah, kotorye otwechaüt za formirowanie opredelennyh znanij o konkretnoj oblasti. Istoricheski intellektual'nyj analiz dannyh obraschalsq special'no k bazam dannyh, no w poslednee wremq äta oblast' razwilas', chtoby udowletworit' potrebnosti Interneta. Nazwanie Web Data Mining ili prosto Web Mining nedawno ispol'zowalos' dlq oboznacheniq ispol'zowaniq metodow intellektual'nogo analiza dannyh w kontexte Interneta. Veb-majning imeet nekotorye wazhnye otlichiq ot klassicheskogo intellektual'nogo analiza dannyh, osobenno w otnoshenii sbora dannyh. Pri intellektual'nom analize dannyh chasto predpolagaetsq, chto dannye uzhe sobrany i sohraneny w baze dannyh. V web-majninge neobhodimo ispol'zowat' special'nye mehanizmy, importirowannye iz IR i IE, dlq sbora dannyh i ih podgotowki pered tem, kak oni budut prigodny dlq dobychi.

The classical data mining systems has its origins long before the Internet. These systems were used mainly for pattern recognition or knowledge discovery inside large databases in data warehouses. Databases maintain data in a structured way, where information is stored in small meaningful pieces which are responsible for building a certain knowledge about a specific domain. Historically, data mining has been addressing specially databases, but recently the field has evolved to accommodate needs of the Internet. The name Web Data Mining or simply Web Mining has been used recently to reference the use of data mining techniques on the Internet context. Web Mining has some important differences from classical data mining, specially with respect to data collection. In data mining it is oftenassumed that data is already collected and stored in the database. In Web Mining special mechanisms imported from IR and IE have to be employed to collect data and to prepare it before it is suitable to be mined.