Verbesserte Technik zur Suche von Merkmalen anhand der Bereichsrelevanz

Die klassischen Data-Mining-Systeme haben ihren Ursprung lange vor dem Internet. Diese Systeme wurden haupts chlich zur Mustererkennung oder Wissensentdeckung in gro en Datenbanken in Data Warehouses verwendet. Datenbanken pflegen Daten auf strukturierte Weise, wobei Informationen in kleinen, aussagekr ftigen Teilen gespeichert werden, die f r den Aufbau eines bestimmten Wissens ber 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 h ufig davon ausgegangen, dass Daten bereits gesammelt und in der Datenbank gespeichert sind. Beim Web Mining m ssen spezielle, aus IR und IE importierte Mechanismen eingesetzt werden, um Daten zu sammeln und aufzubereiten, bevor sie f r das Mining geeignet sind.