1. 毕业设计（论文）主要目标：
XML的扩展性和灵活性可以使XML不仅能描述不同类型的数据，而且能够将不同来源的数据轻松地结合在一起，为系统提供格式化良好、具有自我描述能力的同一文档，从而为解决WEB数据挖掘难题提供一个有效的手段。
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。
与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
数据挖掘又称知识发现（KnowledgeiscoveryinDat-abase，简称KDD），是从大量数据中抽取有意义的、隐含的、以前未知的并有潜在使用价值的知识的过程。
数据挖掘是一个多学科交叉性学科，它涉及统计学、机器学习、数据库、模式识别、可视化以及高性能计算等多个学科。
数据挖掘技术可以分析各种类型的数据，例如结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据、静态的历史数据和动态数据流数据等等。
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3. 主要参考文献
李睿，等.Web数据挖掘技术探讨〔J〕.信息技术,2001潘卫东.Web的数据挖掘[J].图书馆论坛，2004（2）左开中，等.XML语言在Web数据挖掘中的应用[J].微机发展,2002(3)徐振航,刘莉芹.XML与面向Web的数据挖掘技术 范明;孟小峰 数据挖掘--概念与技术 2004
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