웹 콘텐츠 마이닝을 텍스트 마이닝이라고 합니다. 콘텐츠 마이닝은 검색 쿼리에 대한 콘텐츠의 관련성을 결정하기 위해 웹 페이지의 텍스트, 이미지 및 그래프를 탐색하고 마이닝하는 것입니다.
이 탐색은 구조 마이닝을 통해 웹 페이지를 클러스터링한 후 수행되며 제안된 쿼리에 대한 관련성 방식에 따라 결과를 지원합니다.
World Wide Web에서 사용할 수 있는 데이터의 양이 많기 때문에 콘텐츠 마이닝은 쿼리의 키워드에 가장 많이 적용되는 순서대로 결과 목록을 검색 엔진에 지원합니다.
표준 언어 텍스트에서 필수 데이터를 추출하는 단계로 정의할 수 있습니다. 문자 메시지, 파일, 이메일, 문서를 통해 생성할 수 있는 일부 데이터는 공통 언어 텍스트로 작성됩니다. 텍스트 마이닝은 이러한 데이터에서 유용한 통찰력이나 패턴을 끌어낼 수 있습니다.
텍스트 마이닝은 자연어 처리를 촉진하여 구조화되지 않은 텍스트에서 귀중한 통찰력을 도출하는 자동 절차입니다. 데이터를 장치가 학습할 수 있는 정보로 변경함으로써 텍스트 마이닝은 감정, 주제 및 의도별로 텍스트를 분류하는 단계를 자동화합니다.
텍스트 마이닝은 검색 엔진의 사용자 검색 데이터가 지원하는 특정 데이터를 대상으로 합니다. 이렇게 하면 전체 웹을 검색하여 해당 클러스터 내의 특정 웹 페이지 스캔을 트리거하는 클러스터 콘텐츠를 가져올 수 있습니다.
그 결과는 가장 높은 수준의 적용을 거쳐 가장 낮은 수준의 검색 엔진으로 전송되는 페이지입니다. 검색 엔진은 검색 콘텐츠에 대한 수백 개의 웹 페이지 연결을 지원할 수 있지만 이러한 종류의 웹 마이닝을 통해 관련 없는 데이터를 줄일 수 있습니다. 웹 텍스트 마이닝은 명확한 주제를 다루는 콘텐츠 데이터베이스에서 사용할 때 효율적입니다.
예를 들어, 온라인 대학은 자주 연구하는 분야와 관련된 기사를 불러올 수 있는 도서관 시스템이 필요합니다. 이 확실한 콘텐츠 데이터베이스를 통해 해당 주제 내의 데이터만 가져올 수 있으므로 검색 엔진에서 검색 쿼리의 가장 구체적인 결과를 지원합니다.
지원되는 가장 관련성이 높은 데이터만 허용하면 더 높은 품질의 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 생산성 향상은 텍스트 및 시각 자료의 콘텐츠 마이닝에 대한 필요성으로 직결됩니다. 이러한 유형의 데이터 마이닝에 대한 필요성은 데이터를 요청하는 사용자가 WWW에서 액세스할 수 있는 최상의 데이터를 수집, 분류, 구성 및 지원하는 것입니다.
이 도구는 웹 페이지에서 지원되는 여러 HTML 파일, 이미지 및 텍스트를 탐색하는 데 필수적입니다. 결과 데이터는 모든 검색에서 보다 생산적인 결과를 제공하는 관련성 순서대로 검색 엔진에서 지원됩니다.