搜集更多相关经济数据资料，高效利用网络信息资源，可以参考乐思采集；实例操作： 使用演示

虚拟化技术是一种调配计算资源的方法，它将不同层面——硬件、软件、数据、网络、存储——隔离开来。Windows Server 2008包含了“服务器虚拟化”角色，它采用了非常广阔的视角，不只局限于服务器的虚拟化，涵盖到计算机的虚拟还有应用的虚拟。

现在很多人对于Windows Server 2008虚拟化技术的应用前景表示关注，各种规模不同的公司都已经认识到虚拟化开始作为了一个改变当前场景的因素。

虚拟化的优势在于，它的运行完全像一台物理服务器一样，而终端用户根本感觉不到差异。另外，在同一台物理服务器上运行多台虚拟机（最多可达到15至20台），可以节省硬件、数据中心的空间以及能耗。

既然说到虚拟化，不得不提的是Hyper-V。Windows Server 2008的“Hyper-V”新功能把服务器虚拟技术融入操作系统。这样提高了虚拟化技术的效率，提供更好的性能。Hyper-V技术以支持服务器整合，支持在新硬件上运行旧操作系统和应用程序，以及跨平台可迁移应用程序的灾难恢复。

Hyper-V的组建：

l    管理程序(hypervisor)：用来创建不同的分区，而代码的每一个虚拟化实例会在这些分区上运行；

l    虚拟化堆栈以及新的虚拟化I/O模型：提供了和Windows自身的交互功能以及和被创建的不同分区的交互功能；

l    管理程序(hypervisor)、虚拟化堆栈以及新的虚拟化I/O模型，三个组件是顺序工作的；

l    使用的服务器需要装备Intel VT-或AMD-V-enabled的处理器，Hyper-V可以与管理程序交互，管理程序是一个在处理器上非常小的软件；

l    Hyper-V的优势是：可以减少机器的副本以及节省成本；可以对多个客户集群的支持；可以在虚拟化服务的主机上“热插拔”各种资源；可以将多个运行着Hyper-V组件的物理机做成集群等；

如果提到虚拟机，相信大家一定会想到VMware和Virtual PC这两个虚拟机软件。微软收购了Virtual PC这个软件的开发公司后，就将Virtual PC整合到了新的服务器操作系统里面。并且在改进后以Windows Server virtualization （WSV）的完整化平台形式出现在大家面前。

虚拟化服务器WSV（Windows Server Virtualization）：

WSV引入了与虚拟机存储硬件相关的新的特点，支持访客操

                                        

l    作系统接入存储器。虚拟机的磁盘通过路径（Pass-Through Disk Access）允许虚拟机直接进入可写文件系统而无须使用VHD文件。

l    使用磁盘通过路径使原先以VHD形式压缩数据可以由非虚拟系统在文件系统中进行操作。这种存储配置中的额外选择增加了WSV使用scenarios的灵活性。

l    用于WSV中的VMBus建筑为虚拟机提供合成存储装置控制器。合成存储装置控制器支持每台控制其多达255VHDs，还支持每台虚拟机的控制器不限数量。

l    指定虚拟机所使用的虚拟内核，最多可以使用八个内核；

l    支持内存的Copy on Write功能，可以极大地节省内存；

l    可以创建X64位的虚机；

l    支持Linux，可以很好地运行SUSE Linux；

l    可以实现P2V(物理机到虚拟机)的迁移；

WSV的CPU硬件要求：

l    支持硬件虚拟化，例如Intel VT或者AMD T；

l    支持X64位技术；

l    支持硬件DEP技术；

结合虚拟技术和可以免费下载的Windows Server 2008 beta 3，可以非常容易的搭建一个测试环境。

安装X64位的Windows Server 2008 RC0 Enterprise基本步骤：

l    进入安装目录，定位WSV子目录，分别运行Windows6.0-KB939853-x64.msu和Windows6.0-KB939854-x64；

l    需要把WSV虚拟化作为一个角色添加到Windows Server 2008系统中：Server Manager中，选中Roles，单击详细窗体里的Add Roles，选中“Windows Server Virtualization”；

l    设置一些必要的配置信息，例：配置虚拟网络等，系统提示重启；

一、 陆军现代化已由机械化向信息化转变
   
    以往的陆军现代化主要以机械化为标志。随着以电子信息技术为主体的高技术装备的发展，而且整个社会正由工业化时代向信息化时代迈进，建立在工业化基础上的机械化军队也正在向信息化军队演变。如果说机械化军队建设主要是以“硬件”的发展为主提高战斗力，那么数字化建设就主要是以“软件”的发展来提高军队的战斗力。在信息化中，机械化装备只是信息化武器装备的载体，其战术技术性能的提高主要是依赖于信息化系统。美军建立数字化部队的大件兵器——M1A2主战坦克、M2步兵战车、AH－64攻击直升机、爱国者导弹等等，都是因为采用了数字化通信、火控系统才具有新的技战术性能，并在战场上发挥出了巨大的威力。由信息化装备水平决定未来战争的作战方式，这是陆军建设上的一个质的飞跃，也是一个必然的趋势。对此，我们的建军思想要摒弃过时的现代化观念，改变传统的、工业化标准的以人力、物力密集型和机械化功率指标为基础的现代化。应该以现代电子信息等高技术为基础的技术密集为标志的现代化。只有如此，才能建设起一支高技术陆军。
   
    二、 信息的获取和利用能力已成为战斗力的主要因素
   
    陆军信息化的实质在于重点利用当今电子信息技术的最新成果，改进部队战场信息的获取和控制使用能力。在机械化战争中，军队武器装备的机动力、射程、杀伤破坏威力是战争技术层面的重要衡量指标，如今的武器装备以再这几个方面发展到了极致，如果要突破，只能是在其他方面。反之，现代各国军队在战场信息获取和控制利用方面都还有巨大的潜力和不足。就是美军在这方面的控制能力都尚居于探索中，遑论他国。许多实战表明，部队士兵与士兵之间，班、排、连、营、团、师、军、兵团各级之间、以及各兵种专业分队间的联系，特别是对敌方情况的了解掌握，都没有达到理想的实时化、准确化的程度，因此使军队现有的机械化战争能力不能得到充分的发挥，充其量能将其最高效能发挥到30％――50％。由此可见，提高信息的获取和控制使用能力已成为提高军队战斗力的关键所在，必须以信息化为重点加强陆军兵种建设的水平。从我军目前情况看，主要还是优先发展指挥通信合成控制系统和武器装备的火控系统以及电子对抗系统这三大系统的技术水平。
   
    三、 信息化建设离不开机械化的基础
   
    信息化建设是以机械化为基础的。所有信息化系统只有在机械化的基础上才能使用并发挥最大效能。举个简单的例子：再先进的夜视观察器材只能与坦克、装甲车、飞机结合，而不是与大刀结合。目前的陆军发展，必须一方面继续深化发展武器装备的机械化水平；另一方面要是这种发展与信息化建设紧密结合，就是说要按照信息化建设的要求来发展机械化，实现两者的有机统一。而其基本途径是加强武器装备的一体化和通用化。所谓一体化，就是要是机械化装备与信息化装备融为一体，主要内容就是将电子信息和计算机应用技术融入到主要武器装备中去，化技术功能为作战效能，提高自动化、信息化和智能化水平。所谓通用化，是指要使各兵种的武器装备（包括机械化和信息化装备）要成套、成族，实现标准化、系列化，以便互通互用，从而使兵种武器装备的技战术水平和后勤保障能力得到突破和提高。
   
    由上述可知，我国未来陆军的基本特点会是：在机械化的基础上实现信息化，并由信息化与机械化相结合，从而产生新的作战思想和形式。

政务信息采集是政府工作中非常重要的一项事务，并且，随着现在信息量日益丰富和传播速度加快，信息采集工作的重要性越发突出。要高质量的采集到有效信息，畅通的渠道又是其中的关键。

一般情况下，主要通过这么几条渠道来采集信息：

1、内网信息渠道。网络信息具有含 量大、传递速度快、内部性强的特点。

2、会议信息渠道。也就是通过参加会议或收集有关会议材料，采集有价值的信息。

3、新闻信息渠道。通过媒体收集信 息是一种补充的收集方法，但也要弄清新闻编写与信息编写的区别：它们的区别主要在于特性和要求不同。

4、互联网信息渠道。互联网络沟通了与各方面的联系，具有信息覆盖面广、信息反应快、信息量巨大等特点，已成为信息采集的新渠道和信息的新来源。

5、公文信息渠道。从公文材料中挖掘信息。 

6、自采信息渠道。自采的方法，主要分个别访问、座谈调查、现场观察、问卷调查、亲身体验等。

从以上6中最常用的采集方法上来看，内网信息渠道、新闻信息渠道、互联网信息渠道、公文信息渠道等4种都可以和网络、电脑有着密切关系，由此也可以证明了现在的信息传播中网络的巨大的，并不断加强的作用。

采集政务信息时，如果能够抓住网络这条主线，那么采集任务也是基本是成功的。但是，网络资源而此浩大，我们如何才能精准，快速的采集呢？用手工是肯定无法完成的，费时没效率。我们可以把目光投向软件，以乐思信息采集系统为代表来分析，采集软件可以：

1、实时跟踪、采集与政府工作相关的国内外及地方新闻，政策法规，经济，产业等信息

2、自动的完成社会自由交流平台的各类信息采集和整理，如论坛、blog、即时聊天工具等信息

3、政府主网站对各地级子网站的信息采集与整合

4、支持本地文本文件抽取

网络采集软件快速的获取的大量信息，无论是时效、量，还是准确度、覆盖面都是原来传统方式的跨越式升级，网络信息采集，是当之无愧的政务信息采集最有效途径。政府在拥有这些全面的准确的信息后，就能够做出更加准确、更加实用的决策！

相关抓取演示：实例演示

自动抓取软件：新闻采集高手、论坛采集高手、文本采集高手、信息采集开发包、数据抽取服务

详细资料：乐思软件（knowlesys）

互 联网让整个世界产生了一次重大的革新，特别的针对对信息敏感度极高的新闻行业来说，更是天翻地覆，网络的无时差，无地域限制，使得新闻行业的门槛低了许 多，原来只有大型机构，才能有实力、有经验来做新闻，现在则不一样了，只要找到了合适的方法，中小型的、地方型的机构都可以加入进来，并且可以做得很出 色！

下面我就来介绍最为关键之处：新闻来源问题。新闻质量的好坏是决定成败的主要因素。

让千万记者为你免费写稿，这是无数媒体编辑梦寐以求的，但是这一直停留在梦想中，现在，通过网络采集技术的前进，这个已经可以成真了，特别是乐思的专门为新闻采集研发的新闻采集程序，更是能够出色的完成这一任务。它可以：

每天自动采集指定网站的新闻内容，扩大内容来源与数量

轻松整合不同地区与行业的新闻，形成专题

实时跟踪、采集与某行业相关的国内外及地方新闻，政策法规，经济信息

另外还可以解决与因特网隔离的重要部门对于因特网的信息需求问题

这些正好是一个优秀的新闻网需要作的，只不过原来是需要一大批的专业记者、资深编辑来完成，现在这都是新闻采集程序自动来完成的，现在新闻来源可以是全世界，这就是相当有千万的记者免费的为你写稿！

还等什么，新闻门户、行业门户触手可得！

相关抓取演示：实例演示

    其实在比较之前我们就已经知道了结果,即中国老百姓的生活水平与欧洲人之间肯定存在着巨大的差距,毕竟欧洲基本上都是发达国家,而目前的中国不过还是一个 正在成长的发展中大国.我们知道和别人有差距,那么这种差距又到底有多大呢?下面我就以自己浅薄的认识来做个形象而有趣的比较.

    首先,我们假设一个中国人的收入是1000元人民币,这个收入是目前北京上海这类城市中的较低收入;我们也假设一个欧洲人的收入刚好也是1000元欧元,大体上来讲1000欧元也是西欧发达国家中的较低水平吧.OK,我们现在就来比较.

    一,住.在中国,如果一个人的收入水平 是一千块人民币的话,那么在北京或者上海这样的城市最少也要花400元才能租到位置较差环境较差房屋质量也不大好的简陋居室容身.而在欧洲的许多城市里, 租一个地方让自己容身的话,基本上最便宜的房子也要400欧元左右.但是因为欧洲的城市大多都不大,所以即使400欧元租的房子也不会离市中心太远,况 且,在欧洲越是市中心的老城区(尤其是环境较差的地段)就往往越是便宜,相反,近郊区则多是豪宅的所在之地.好了,在不考虑房屋以及环境质量的情况下,在 住的这个环节就算是打了个平手吧.

    二,吃.在中国,假设一个人的月收入是 一千块的话估计平时就多以面条或者盖饭打发了,在北京上海这样的城市里,最便宜的一餐饭差不多就算5块钱好了,而欧洲的大多数地方最便宜的快餐当属土尔其 烤肉,价格基本上是4欧元,只是土尔其烤肉只能站着吃或者边走边吃了.考虑到土尔其烤肉毕竟有肉,而且量还不少,所以在最基本的吃的方面咱们比人家稍逊一 些.如果以卖当劳做参考的话差距或许还要拉大一些,在欧洲一份巨无霸套餐是7欧元左右,而在中国则是21块左右.也正因此,卖当劳在欧洲几乎就是穷人的食 堂.

    三,穿.在北京,便宜的服装很容易找 到.一条裤子或是一件质量一般的上衣用50块钱总还是买得到的,而如果在批发市场的话估计还可以再便宜个十块八块.那么欧洲呢?如果要花50欧元的话基本 上可以买一件正价的耐克或者阿迪达斯了,要是在小摊上5欧元就能买条能穿得出去的裤子,10块钱也能买得到一件没什么品位的上衣凑合.在穿的方面中国 1000元收入的购买力显然与欧洲存在着差距,但这种差距并不是那种跳起来都够不着的差距,毕竟中国是一个制衣大国,如果起个大早去趟早市的话,十来块钱 说不定也能淘到一件能上身的物件.

    四,行.在北京,无论你收入有多少,坐 一次地铁的花费都是两块钱,欧洲则基本上是一欧元以上,但买磁卡的话坐一趟公交车只需要0.4元,这一点比欧洲要便宜一些(相对来讲上海则要比欧洲贵一 些,在维也纳只要花上5欧元就可以在一天之内无限制乘坐各种公交车辆了).但是,在乘坐火车和飞机的时候,咱们与人家的差距就大了.譬如说从巴黎到法国南 部的图鲁滋,花80欧元就可以买张卧铺夕发朝至,而大体同等的路程,在中国的话就需要两百元左右,值得欣慰的是咱中国的卧铺车厢与欧洲比并不逊色.道是坐 飞机的差距比较大,欧洲的廉价航空让你花40欧元就可以从巴黎飞到罗马,而同样的距离在中国即使是特价机票也需要三百多块,不过考虑到中国的航空公司是按 照国际价格购买的燃油,所以咱们的机票相对较贵是吃了汇率的亏-三百多块的打折机票刚好相当于30欧元.

    五,泡吧.这一项的差距就太大了.在欧 洲的酒吧,如果不是旅游热点区域的话,一杯散装啤酒的价格也就是两三块钱,即使在旅游热点区域-譬如说巴黎的香榭丽舍大街,那散装啤酒的价格就涨到了七八 块一扎-不过相对于北京三里屯和上海的衡山路动辄四五十的价格来,欧洲泡吧的价格是相当便宜的.也正因为如此,即便是1000欧元的收入在欧洲也能泡得起 酒吧.在中国酒吧显然要"贵族"许多-我在水城威尼斯稍微偏僻的地段就曾花一欧元在酒吧里点了一杯红酒,要是在北京的话那杯红酒无论如何敢要我四十块人民 币.

    六,理发.和国内的情况类似,在欧洲理发的价格也有贵俭之分,从5欧元到30欧元都有,名发型师的价格更是普通人无法接受的,但基本以十来块欧元的为多,在这一环节两地没有太大分别,只是欧洲的理发馆比较小但富有艺术气息;中国的发廊大但多没什么品位.

    七,看病买药.其 实关于看病我没有多大的发言权,因为无论在欧洲还是中国我基本上都没去过医院.只是听说欧洲人基本上全靠保险公司支付医疗费用,而中国,尤其是农民则全要 靠自己了.我在欧洲旅行期间发过一次烧,在法国的药店里买了一盒药花了4欧元,类似的药品在北京花4块钱也能买到,但服务员却拼命地向你推荐贵的.

    八,咖啡馆. 在欧洲,尤其在意大利,如果站着喝杯咖啡的话最便宜的是0.7欧元,即便在巴黎最著名的有很多历史名人都曾经常光顾的花神咖啡馆,一杯卡布其诺的价格不外 乎七欧元,而德国柏林街头的流动咖啡车卖的卡布其诺则只需要一欧元.为国内所熟悉的星巴克在欧洲大多数城市的价格也都在三到五欧元之间,而在北京的话要想 喝杯咖啡怎么也要二十多块,不过说句公平的话国内的咖啡馆基本上比欧洲的咖啡馆舒适得多,很多还提供免费的无线上网,而在欧洲找一个提供免费无线上网的咖 啡馆也不是不可能,难!

    九,看电影.在欧洲的大城市看场电影的价格多在8欧元左右,所以即使收入只有1000欧元也可以时不时地看回最新的大片.而北京上海的电影院就差打块牌子写上"老百姓与狗不得入内"了,挣一千块钱的人估计连电影院的门冲哪开都不知道吧.

    十,旅馆.(在欧洲,即使是穷学生也能 出外旅行-甚至是出国旅行.欧洲有一种面向欧洲籍学生的铁路优惠票,三百欧洲左右就可以买一张火车联票,在一个多月的时间内允许无限制地乘坐火车旅行-题 外话)旅行的话就必须要住旅馆.在欧洲,最便宜的旅馆是宿营地,有的宿营地十来块钱就可以住一晚,宿营地里还能够洗个热水澡.欧洲青年出外游玩喜欢住青年 旅馆,尽管是六人间甚至八人间的上下铺但条件还是不错的,还可以免费使用厨房做饭以减少开销.住在同一个房间里的人说话时都是轻声细语,为了不影响他人连 走路和关门都是蹑手蹑脚.所以即使住在多人间也不用担心熟睡之后被吵醒.当然,如果不喜欢住多人间的话,在欧洲(除了旅游热点区域)的城市里很容易找到 40欧元左右的廉价旅馆-虽然是廉价旅馆,但在卫生条件和舒适程度上基本上不亚于北京两三百块左右的旅馆.但是挣1000块人民币的人恐怕是舍不得住三百 块钱的旅馆吧.可以说,在旅行的花费与舒适度上咱们与人家的差距是相当大的.

    十一,景点门票.国内的旅游景点门票超 级贵,100块200块的景点门票大有人在.欧洲旅游景点的门票相对来说要便宜很多,很多著名的旅游景点甚至都是免费的.象巴黎的卢浮宫门票只要10欧 元,学生还可以免费或者半价.巴黎的艾菲尔铁塔只需要七八块钱,如果不坐电梯还可以打折.巴塞罗那的著名建筑设计师高迪设计的桂尔公园已经被联合国列为人 类文化遗产,但这个有围墙有大门的公园却向全世界的旅游者免费开放.比较之后我们发现中国的旅游景点是专门宰人的地方.

    十二,房价.仅以房价较为便宜的柏林为 例.柏林全市的平均房价是1000欧元一平米,一个月收入1000欧元的人刚好可以用一个月的收入购买一平米的住宅,十年的收入可以买一套一百平米的住 宅.北京五环以内的房价都在一万以上,一个月收入1000人民币的人十个月的收入刚够买一平米,要想买套一百平米的住宅则需要近百年的时间,有趣的是那住 宅的使用期限却只有70年而已.

    十三,艺术观赏.维也纳金色大厅在中国家喻户晓,平时在那里看一场音乐演出的门票最便宜的是三十多欧元,所以月收入1000欧元的人也可以不时地高雅高雅.北京一场音乐会的价格动辄几百块上千块,相应地也变成了有钱人去的地方,当然偶尔也有超级粉丝靠砸锅卖铁买张票高雅一下.

    十四,汽车.欧洲较便宜的汽车接近一万欧元,而中国最便宜的汽车是三万多,只是在质量上还无法达到欧洲经济型轿车目前的水平.考虑到制造汽车的原材料价格基本上都与国际接轨了,所以咱中国的经济型汽车价格是相当低的,但高档轿车的价格则远远地高过欧洲.

     ......

    经过近三十年的经济高速发展,中国在解决老百姓基本生存和生活需要方面已经取得了长足的进步,普通人的基本生活质量也在不断缩小着与欧洲的差距,而且我们 之间的差距实际上要远远地小于人均GDP所体现出来的差距,这也就是为什么国际上还有另一种替代人均GDP的比较方法-即购买力平价法-来计算不同货币地 区的差距吧.客观上看,我们在享受型消费方面还需要有一个较大的提升,或者换句话来说我们在基本实现了小康的基础上应该力求降低享受型消费的价格以使老百姓过上更舒适的生活-实际上两地最大的差别也就是在这些方面吧.

    以上有不妥当不全面的地方请网友指正补充...

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互联网发展至今，其间历经浮躁、追捧、泡沫、寒冬，现在正逐步向人们的日常生活消费、工作空间延伸。人们对互联网的需求也从最初的娱乐、聊天日益转为 更加实际的衣、食、住、行、求医、求职等。人们获取信息的渠道从最初的几大门户发展到习惯使用Google、Baidu、Yahoo这些通用的搜索引擎。 然而这些行业通用的搜索引擎能满足用户更加个性化、细化的信息需求吗？ 　　

最近很多人在讨论搜索引擎的发展趋势，普通认为垂直搜索将是下个潜力市场。从Yahoo推出旅游搜索、Goolge的本地搜索、Baidu的地图搜索、可以看出这些通用搜索巨头所面临的竞争和搜索引擎的发展趋势。如果说搜索引擎的发展方向是垂直搜索，那么垂直搜索的发展方向又是什么？ 　　 　

　什么是垂直搜索？ 　　 　　

所谓垂直搜索，是针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是专、精、深，且具有行业色彩。它是与通用搜索引擎截然不同的引擎类型。垂直搜索引擎专注具体、深入的纵向服务，致力于某一特定领域内信息的全面和内容的深入，这个领域外的闲杂信息不收录。比如：用户搜索深圳市南山区的川菜馆的电话、菜单价格、交通指路等这就是一种垂直搜索。 　

搜索领域有句名言：就是用户无法描述知道他要找什么，除非让他看到想找的东西。微软研究院一名技术专家说：“75%的内容通用搜索引擎搜索不出来”。 而垂直搜索引擎的诞生则是为了更大程度的提高搜索的“查全率”和“查准率”。正如一句英文所说的“Anything you can search at google you can buy on eBay”。垂直搜索引擎通过对行业领域内的信息模型和用户模型结构化的搜集或再组织，提供更多、更专业、个性化的行业相关服务，就比如，用著名的垂直搜索引擎knowlesys的信息采集系统，我们很方便就可以得到自己的，专业化的数据。 　　

垂直搜索引擎的特点 　　 　　

垂直搜索引擎的数据来源于哪里？其一来源于所处行业的相关站点，比如：找酒店、旅游信息的搜索引擎.qunar 的数据来源于：乐思（knowlesys）全世界的搜集等。 　　

其二 来源于自身平台。可能很多人认为来源于自身平台的搜索只能称为站内搜索，不应该定义成垂直搜索。我不同意这种观点。事实当某一平台上的信息达到足够量大的时候，比如 eBay、taobao上的商品数量达上百万种你能说他的搜索不是垂直搜索吗？况且垂直搜索本身就是从这些行业站点提取出数据的。 　　

比如：找餐馆的搜索引擎 Gudumami.的数据全部来源于它的加盟商户所发布的信息，再由信息采集软件进行搜集整理。当然，eBay、taobao、Alibaba也属于垂直搜索引擎，从用户使用的行为过程来看也是先有搜索动作而后才会有交易，不过更多时候人们愿意 称他们为b2b、c2c交易平台。 　　

跟通用搜索引擎相比，垂直搜索引擎有哪些数据特性？垂直搜索引擎的数据倾向于结构化和格式化。比如在某个购物类的垂直搜索引擎上输入“mp3”就会出 现，该产品的相关属性如：内存、尺寸、大小、电池型号、价格、生产厂家等相关技术属性，有的还提供比价服务。在某餐饮搜索引擎的高级搜索针对一家餐馆的搜 索属性设置多达300个选项，把你想到和没想到都列出来了，这就把搜索服务专业化、细致化、个性化了。 　　

当然，垂直搜索引擎的广告模式也不会再仅是通用搜索引擎的那些套路。除了排名和竞价之外，还很多种广告营利模式。比如，加盟收入、订单提成、会员会费收入、交易费用收入等。由于垂直搜索引擎能提供更为集中的受众群体，因此它的“单次点击有效率”相比通用搜索引擎更为有效，风险更小。 　　 　　

垂直搜索引擎的几个发展方向 　　 　

在搜索技术更深化发展后，垂直搜索未来将发展到哪几个方向，是很多业内人士都在讨论的问题。就我认为，它今后会向这几个方向发展。 　　

首先，目录再分类。与早期的网址分类搜索引擎相似，垂直搜索引擎只选定了某一特定行业或某一主题进行目录的细化分类，结合机器抓取行业相关站点的信息 提供专业化的搜索服务。这种专业化的分类目录（或称主题指南、列表浏览），很容易让用户迅速知道自己要找的是什么，并且按目录点击就能找到。最近Looksmart在日本推出了专门搜索饮食方面文章的垂直搜索引擎LooksmartJapanesefood，这是Looksmart第一个 国外垂直搜索引擎。Looksmart甚至一口气推出了多达19个独立的垂直搜索引擎，分别涉足汽车、城市、教育、健康、家庭生活、赚钱、音乐、娱乐、运 动、时尚、科技游戏、 旅行。

其次，垂直搜索引擎的第二个发展方向是深度挖掘型搜索，其特点是“元数据模型再组织、再整合、深度数据挖掘、互动性”。通过对元数据信息进入深度加工，该类垂直搜索引擎为用户提供网页搜索引擎无法做到的专业性、功能性、关联性、有的加入了用户信息管理以及信息发布互动 功能，能很好地满足了用户对专业性、准确性、功能性、个性化的需求。现在国内垂直搜索的技术领先者乐思，它们就是非常的专注于此，凭借技术的发展和经验的积累，他们现在在深度数据挖掘应用面上首屈一指，能够对任何网页的任何数据尽心精准的搜集。

第三，垂直搜索可以向本地搜索拓展，其特点是借助于地图元素 来发展。到目前为止，各大搜索引擎Google、Yahoo、msn都推出了本地搜索而且都相对成熟。国内很多人把本地搜索理解等同于地图搜索，这是一种观念 上错误。地图搜索只是本地搜索的一个功能元素，就像本地的天气预报一样。本地搜索的关键需求在于人们大多是在本地购物、就餐、娱乐、健身、修车、喝咖啡、 工作等。简单地说，去一个什么样地方吃饭要比怎么去重要，地图只是确定和帮助你找到这个地方的工具。如果你不知道一家餐馆是否有你喜欢的菜，也不知道他的 消费水平，更不知道他的服务水平及顾客评论，但你知道乘什么车能到达这家餐馆，那么你会选择这家餐馆吗？Map 不等于 local，但local一定包括map。不信你打开map.yahoo.com和Local.yahoo.com比较一下。国内的几大搜索引擎的本地搜 索从2005年初开始到现在却仍停留在地图+黄页+公交指路的地图搜索水平阶段。只有中搜的“搜索北京”有点接近本地搜索，可惜没有加地图定位功能，仍停 留在文本、图片展示的时代。国内做本地搜索的还有citysee等同样没提供地图定位功能。总体来说国内的本地搜索在数据挖掘、开放接口、信息共享方面和 国外比存在很大差距，国外的垂直搜索已经形成了事实上的数据供应链关系。 　　

第四种可能，垂直搜索引擎可以向搜索交易平台发展。垂直搜索引擎由于自身对行业的专注，使得它可以提供行业信息深度和广度的整合提供更加细致周到的服务。对消费领域可以推出针对某一行业的搜索交易平 台。比如美容搜索、餐饮搜索、购物搜索、机票旅游搜索。这种交易平台针对的是小型商家，比如一家川菜馆，一个只有几个人机票代理商，一家美容院。他们甚至 没有自己的站点，有些电话号码都是用的是私人的，你114根本查不到，但他们确实需要通过开展电子商务来获得更多的顾客。 　　 　　

最近，乐思等一批技术出众的的垂直搜索获得了一些政府、巨型企业的认可，强力地刺激了人们对垂直搜索市场认可和期待。相信在未来几年的互联网搜索市场垂直搜 索引擎一定会得到更大的发间和机会

摘要:

随着网络技术的快速普及和迅猛发展，大量的使各种信息可以以几乎免费的成本在网络上获得，如何在这个全球最大的数据集合中发现有用信息成为数据挖掘研究的热点。本文概要介绍了Web数据挖掘在三个研究领域的研究现状及发展。

关键词：数据挖掘；Web挖掘；

1．Web挖掘概述

随 着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用，使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看 出他们所蕴涵的有用信息，更不用说有效地指导进一步的工作。如何从大量的数据中找到真正有用的信息成为人们关注的焦点，数据挖掘技术也正是伴随着这种需求 从研究走向应用。

近年来，随着互联网技术的快速普及和迅猛发展，使各种信息可以以非常低的成本在网络上获得，由于互联网在全球互连互通，可以从中取得的数据量难以计算，而且互联网的发展趋势继续看好，特别是电子商务的蓬勃发展为网络应用提供了强大支持，如何在WWW这个全球最大的数据集合中发现有用信息无疑将成为数据挖掘研究的热点。

Web挖掘指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆盖了多个研究领域，包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。

2．Web挖掘流程

与传统数据和数据仓库相比，Web上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的，所以很难直接以Web网页上的数据进行数据挖掘，而必须经过必要的数据处理。典型Web挖掘的处理流程如下[3]：

1．查找资源：任务是从目标Web文档中得到数据，值得注意的是有时信息资源不仅限于在线Web文档，还包括电子邮件、电子文档、新闻组，或者网站的日志数据甚至是通过Web形成的交易数据库中的数据。

2．信息选择和预处理：任务是从取得的Web资源中剔除无用信息和将信息进行必要的整理。例如从Web文档中自动去除广告连接、去除多余格式标记、自动识别段落或者字段并将数据组织成规整的逻辑形式甚至是关系表。

3．模式发现：自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在多个站点之间进行。

4．模式分析：验证、解释上一步骤产生的模式。可以是机器自动完成，也可以是与分析人员进行交互来完成。

Web挖掘作为一个完整的技术体系，在进行挖掘之前的信息获得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE(Information Extraction)相当重要。信息获得（IR）的目的在于找到相关Web文档，它只是把文档中的数据看成未经排序的词组的集合，而信息抽取(IE)的目的在于从文档中找到需要的数据项目，它对文档的结构合表达的含义感兴趣,它得一个重要任务就是对数据进行组织整理并适当建立索引。

信息获得（IR）和信息抽取(IE)技术的研究已近有很长时间，随着Web技术的发展，基于Web技术的IR、IE得到了更多的重视。由于Web 数据量非常大，而且可能动态变化，用原来手工方式进行信息收集早已经力不从心，目前的研究方向是用自动化、半自动化的方法在Web上进行IR和IE。在Web环境下既要处理非结构化文档，又要处理半结构化的数据，最近几年在这两方面都有相应的研究成果和具体应用，特别是在大型搜索引擎中得到了很好的应用。

3．Web挖掘分类及各自的研究现状及发展

根据对Web数据的感兴趣程度不同，Web挖掘一般可以分为三类：Web内容挖掘（Web Content mining）、 Web结构挖掘（ Web structure mining）、 Web用法挖掘（Web usage Mining）

3．1、Web内容挖掘：

指从Web内容/数据/文档中发现有用信息，Web上的信息五花八门，传统的Internet由各种类型的服务和数据源组成，包括WWW、FTP、Telnet等，现在有更多的数据和端口可以使用，比如政府信息服务、数字图书馆、电子商务数据，以及其他各种通过Web可以访问的数据库。Web内容挖掘的对象包括文本、图象、音频、视频、多媒体和其他各种类型的数据。其中针对无结构化文本进行的Web挖掘被归类到基于文本的知识发现（KDT）领域，也称文本数据挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比较重要的技术领域，也引起了许多研究者的关注。最近在Web多媒体数据挖掘方面的研究成为另一个热点。

Web内容挖掘一般从两个不同的观点来进行研究。从资源查找（IR）的观点来看，Web内容挖掘的任务是从用户的角度出发，怎样提高信息质量和帮助用户过滤信息。而从DB的角度讲Web内容挖掘的任务主要是试图对Web上的数据进行集成、建模，以支持对Web数据的复杂查询。

3．1．1从资源查找（Information Retrival）的观点挖掘非结构化文档：

非结构化文档主要指Web上的自由文本，包括小说、新闻等。在这方面的研究相对比较多一些，大部分研究都是建立在词汇袋（bag of words）或称向量表示法（vector representation） 的基础上，这种方法将单个的词汇看成文档集合中的属性，只从统计的角度将词汇孤立地看待而忽略该词汇出现的位置和上下文环境。属性可以是布尔型，根据词汇 是否在文档中出现而定，也可以有频度，即该词汇在文档中的出现频率。这种方法可以扩展为选择终结符、标点符号、不常用词汇的属性作为考察集合。词汇袋方法 的一个弊端是自由文本中的数据丰富，词汇量非常大，处理起来很困难，为解决这个问题人们做了相应的研究，采取了不同技术，如信息增益，交叉熵、差异比等， 其目的都是为了减少属性。另外，一个比较有意义的方法是潜在语义索引（Latent Semantic Indexing），它通过分析不同文档中相同主题的共享词汇，找到他们共同的根，用这个公共的根代替所有词汇，以此来减少维空间。例如：“informing”、“information”、“informer”、“informed”可以用他们的根“inform”来表示，这样可以减少属性集合的规模。

其他的属性表示法还有词汇在文档中的出现位置、层次关系、使用短语、使用术语、命名实体等，目前还没有研究表明一种表示法明显优于另一种。

用资源查找（Information Retrival）的观点挖掘半结构化文档：

与非结构化数据相比，Web上的半结构化文档挖掘指在加入了HTML、超连接等附加结构的信息上进行挖掘，其应用包括超连接文本的分类、聚类、发现文档之间的关系、提出半结构化文档中的模式和规则等。

3．1．2从数据库（Database）的观点挖掘非结构化文档：

数据库技术应用于Web挖掘主要是为了解决Web信息的管理和查询问题。这些问题可以分为三类：Web信息的建模和查询；信息抽取与集成；Web站点建构和重构。

从数据库的观点进行Web内容挖掘主要是试图建立Web站点的数据模型并加以集成，以支持复杂查询，而不止是简单的基于关键词的搜索。这要通过找到Web文档的模式、建立Web数据仓库或Web知识库或虚拟数据库来实现。相关研究主要是基于半结构化数据进行的。

数据库观点主要利用OEM(Object Exchange Model)模型将半结构化数据表示成标识图。OEM中的每个对象都有对象标识（OID）和值，值可以是原子类型，如整型、字符串型、gif、html等，也可以是一个复合类型，以对象引用集合的形式表示。由于Web数据量非常庞大，从应用的角度考虑，很多研究只处理办结构化数据的一个常用自集。一些有意义的应用是建立多层数据库（MLDB），每一层是它下面层次的概化，这样就可以进行一些特殊的查询和信息处理。对于在半结构化数据上的查询语言研究也得到了人们的重视并做了专题研究。

由于在数据库观点下数据的表示方法比较特殊，其中包含了关系层次和图形化的数据，所以大部分建立在扁平数据集合之上的数据挖掘方法不能直接使用，目前已经有人针对多层数据库挖掘算法进行研究。

3．2、Web结构挖掘：

Web结构挖掘的对象是Web本身的超连接，即对Web文档的结构进行挖掘。对于给定的Web文档集合，应该能够通过算法发现他们之间连接情况的有用信息，文档之间的超连接反映了文档之间的包含、引用或者从属关系，引用文档对被引用文档的说明往往更客观、更概括、更准确。

Web结构挖掘在一定程度上得益于社会网络和引用分析的研究。把网页之间的关系分为incoming连接和outgoing连接，运用引用分析方法找到同一网站内部以及不同网站之间的连接关系。在Web结构挖掘领域最著名的算法是HITS算法和PageRank算法。他们的共同点是使用一定方法计算Web页面之间超连接的质量，从而得到页面的权重。著名的Clever和Google搜索引擎就采用了该类算法。

此外，Web结构挖掘另一个尝试是在Web数据仓库环境下的挖掘，包括通过检查同一台服务器上的本地连接衡量Web结构挖掘Web站点的完全性，在不同的Web数据仓库中检查副本以帮助定位镜像站点，通过发现针对某一特定领域超连接的层次属性去探索信息流动如何影响Web站点的设计。

3．3、Web用法挖掘（Web usage Mining）：

即Web使用记录挖掘，在新兴的电子商务领域有重要意义，它通过挖掘相关的Web日志记录，来发现用户访问Web页面的模式，通过分析日志记录中的规律，可以识别用户的忠实度、喜好、满意度，可以发现潜在用户，增强站点的服务竞争力。Web使用记录数据除了服务器的日志记录外还包括代理服务器日志、浏览器端日志、注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、鼠标点击流等一切用户与站点之间可能的交互记录。可见Web使用记录的数据量是非常巨大的，而且数据类型也相当丰富。根据对数据源的不同处理方法，Web 用法挖掘可以分为两类，一类是将Web使用记录的数据转换并传递进传统的关系表里，再使用数据挖掘算法对关系表中的数据进行常规挖掘；另一类是将Web 使用记录的数据直接预处理再进行挖掘。Web 用法挖掘中的一个有趣的问题是在多个用户使用同一个代理服务器的环境下如何标识某个用户，如何识别属于该用户的会话和使用记录，这个问题看起来不大，但却在很大程度上影响着挖掘质量，所以有人专门在这方面进行了研究。通常来讲，经典的数据挖掘算法都可以直接用到Web 用法挖掘上来，但为了提高挖掘质量，研究人员在扩展算法上进行了努力，包括复合关联规则算法、改进的序列发现算法等。

在[4]中，根据数据来源、数据类型、数据集合中的用户数量、数据集合中的服务器数量等将Web 用法挖掘分为五类：

●个性挖掘：针对单个用户的使用记录对该用户进行建模，结合该用户基本信息分析他的使用习惯、个人喜好，目的是在电子商务环境下为该用户提供与众不同的个性化服务。

●系统改进：Web服务（数据库、网络等）的性能和其他服务质量是衡量用户满意度的关键指标，Web 用法挖掘可以通过用户的拥塞记录发现站点的性能瓶颈，以提示站点管理者改进Web缓存策略、网络传输策略、流量负载平衡机制和数据的分布策略。此外，可以通过分析网络的非法入侵数据找到系统弱点，提高站点安全性，这在电子商务环境下尤为重要。

●站点修改：站点的结构和内容是吸引用户的关键。Web 用法挖掘通过挖掘用户的行为记录和反馈情况为站点设计者提供改进的依，比如页面连接情况应如何组织、那些页面应能够直接访问等。

●智能商务：用户怎样使用Web站点的信息无疑是电子商务销售商关心的重点，用户一次访问的周期可分为被吸引、驻留、购买和离开四个步骤，Web用法挖掘可以通过分析用户点击流等Web日志信息挖掘用户行为的动机，以帮助销售商合理安排销售策略。

●Web特征描述：这类研究跟关注这样通过用户对站点的访问情况统计各个用户在页面上的交互情况，对用户访问情况进行特征描述。

4．结束语

尽管Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，但我认为随着电子商务的兴起和迅猛发展，未来Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。而与电子商务关系最为密切的是用法挖掘（Usage Mining），也就是说在这个领域将会持续得到更多的重视。另外，在搜索引擎的研究方面，结构挖掘的研究已经相对成熟，基于文本的内容挖掘也已经有许多研究，下一步将会有更多的研究者把多媒体挖掘最为研究方向。

参考文献：

[1] Jiawei Han , Micheline Kamber. DataMining: Concept and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers,Inc.2001.

[2] http://www.knowlesys.com

[3] R. Kosla and H. Blockeel, “Web mining research a survey,” SIG KDD Explorations, vol. 2, pp. 1–15, July 2000.

[4] J. Srivastava, R. Cooley, M. Deshpande and P. Tan, Web usage mining:discovery and applications of usage patterns from web data. SIGKDDExplorations, 1(2):12–23, 2000.

[5].S.K.Madria,S.S.Bhowmick,W.K.Ng,and E.P.Lim.Research issues in web data mining.In Proceedings of Data Warehousing and Knowledge Discovery,First International Conference,DaWaK’99,pages 303-312,1999.

[6] Pal S.K., Talwar V., and Mitra P., Web Mining in SoftComputing Framework: Relevance, State of he Art andFuture Directions, IEEE Transactions on NeuralNetworks, Volume: 13, Issue: 5, pp.1163 –1177, 2002.

[7] 陈莉，焦李成.Internet/Web数据挖掘研究现状及最新进展.西安电子科技大学学报（自然科学版）.2007年2月第28卷第1期.

乐思文本采集系统的主要功能为：根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取目标文本文件中的内容，转化为为结构化的记录，保存在本地数据库中。 特别适用于网络博客/Blog文章采集，RSS/ATOM XML内容采集，Text/CSV内容采集，任意格式XML采集，自定义结构文本内容采集等。功能示意图如下所示：

二、 系统特点

支持远程HTTP或者FTP服务器上的文本文件内容抽取
支持本地文本文件内容抽取
支持常用的文件格式: *.TXT, *.CSV, *.XML, *.HTM
支持任意后缀名的文本文件
内置六种记录块分割方式，几乎可以支持任意格式数据的抽取
支持命令行格式，可以Windows任务计划器配合，定期抽取目标数据
支持记录唯一索引，避免相同信息重复入库
支持数据库表结构完全自定义
保证信息的完整性与准确性
支持各种主流数据库，如MSSQL、Access、MySQL、Oracle、DB2、Sybase等

三、 运行环境

操作系统：Windows XP/NT/2000/2003
内存：最低32M内存，建议128M或以上
硬盘：最少20M空余硬盘空间

四、 行业应用

Web Text Miner主要用于：网络实时数据的抽取，本地特殊格式数据的抽取。

门户网站

可以做到：
每天定时抽取目标网站的新闻RSS聚合或者Blog聚合中的信息(标题,作者,内容等)到数据库中

利益:
轻松整合不同来源的网络新闻与网络日志

股票证券行业

可以做到：
每天定时自动将指定的远程文本文件或网页中的行情数据采集到数据库中

利益:
轻松获取行情数据库
实时行情分析


金融行业

可以做到：
每天定时自动将指定的远程文本文件或网页中的金融信息采集到数据库中

利益:
轻松获取行情数据库
实时行情分析

科研机构

可以做到：
某些科研应用程序的输出只能为文本文件，可以同过本软件将其转换到数据库中

利益:
在无需编程人员的帮助下，就可以轻松转换数据，每分钟可以处理几十M的数据

详细资料，请查看： http://www.knowlesys.cn

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