3) WebML
Web挖掘语言
1.
This article advances the system model of IWMES (Intelligent Web Mining Engine System) on the basis of knowledge utilization, and based on IWMES, it discusses the concept of MLDB and makes out conceiving scheme and model instance of implementing means——WebML.
从当前Web挖掘的现状出发,提出了基于知识利用的智能检索综合Web挖掘引擎系统IWMES，并基于IWMES阐述了多层关系数据库的概念，提出了实现工具WebML（Web挖掘语言）设想方案与模型实例。
4) semantic mining
语义挖掘
1.
The application of semantic mining for intelligent acquisition,analysis and processing of unstructured data and information can help the enterprise establish the economical and effective competitive intelligence flow quickly.
语义挖掘是一种从非结构化数据中准确地提取有用信息和知识的新兴数据挖掘技术。
2.
By researching the doubleaction dependent relation of implication theme and observation input,this model is extended to two layer random field model,which conducts the semantic mining to news video.
通过研究隐含主题与观测输入之间的双向依存关系,将其扩展为双层随机场模型,从而对新闻视频进行语义挖掘。
5) Web content mining in broad sense
广义Web内容挖掘
1.
Models and algorithms for Web content mining in broad sense;
广义Web内容挖掘模型算法
6) web mining
Web挖掘
1.
Study on personalization network teaching system based on Web mining;
基于Web挖掘的个性化网络教学系统的研究
2.
Automatic domain ontology learning based on web mining;
基于Web挖掘的领域本体自动学习
3.
Research on personalized distance teaching model based on web mining;
基于web挖掘的个性化远程教学模型研究
补充资料：Isi web of science
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