在数据挖掘中，获取数据并不困难，关键是要挖掘出数据背后的价值。例如微 博，通过用户大量的互动行为，产生人与信息的交流，交织，不断变化着向前推进。 当发送一条微博，被评论，然后被转发，再次被转发，有时候会产生类似蝴蝶效应 的情况。数据挖掘可能帮助企业更好的预测信息，规避风险。 

数据挖掘作为一个学术领域，横跨多个学科，涵盖了统计学、数学、机器学习 和数据库等，此外还包括各类专业方向比如从油田电力、海洋生物、历史文本、电 子通讯、法律税务等的各个专业领域。本文介绍的是针对网站的数据挖掘，以“博 客园”为例，抓取“博客园”知名博主的相关信息，分析数据背后隐藏的信息，并 从冗杂，没有联系的数据中，整理获取有价值，有关联的信息。 

1。2 项目流程

本次项目分为五大模块，分别是网站分析、数据抓取、数据导入、数据可视化、 性能优化，如图 1-1 所示。

图 1-1 项目流程图 

网站分析[2]目的是要解析该网站的布局结构，找到你需要的数据的所处位置， 并获取数据所在标签的 id 或者样式名；其次是判断数据的请求方式，同时解析 ajax[3] 的请求地址，以便在获取数据的时候做出相应处理。文献综述

数据抓取这部分是基于网站的分析之后，利用 NSoup[4]来解析 Html 代码，抓取 网页中你所需要的数据。

数据导入是指在正确捕获数据之后，将内存中的数据，保存到 MSSQL[5]数据库 中，以便数据的分析处理。

数据可视化分为两个部分，一部分是数据的分类，将其按照博主，博主的文章 分类，分类下的文章，进行网页的逻辑安排；另一部分是对数据的分析，挖掘数据 的隐藏价值，提取并利用 ECharts[6]制图插件，可视化数据。

性能优化主要针对程序的健壮性和代码的运行效率。提高健壮性可以避免抓取 的数据的丢失，提高抓取数据的准确性，减少了程序卡死的可能性；对运行效率的 优化，可以极大的减少抓取和导入数据库的消耗时间。

1。3 项目架构

项目架构图由下而上，分别包含了数据访问层、DAL 数据访问层、BLL 业务逻 辑层、应用层以及 Common 和 Model 层，如图 1-2 所示，设计多层架构，有利于项 目的维护和二次开发，方便项目管理。模块化的思想，可以简化繁重的测试和异常 的调试，但带来了开发上的难度，以及增大的开发项目的工作量。需要的开发工具 有：Visual Studio 2015、Microsoft SQL Server、Firefox、ECharts、Nsoup、IIS7。0 等。

图 1-2 项目架构图

其中，数据层主要是存放着抓取数据的数据库。

DAL 数据访问层主要是对非原始数据（数据库或者文本文件等存放数据的形式） 的操作层，具体为业务逻辑层或应用层提供数据服务，而不是指原始数据，也就是 说，是对数据的操作，而不是对数据库的操作。

BLL 业务逻辑层主要是针对具体的问题的操作，也可以理解成对 DAL 数据访 问层的操作，处理数据业务逻辑，如果说 DAL 数据访问层是积木，那 BLL 业务逻 辑层就是对这些积木的搭建。

应用层主要分为三种，Spider 是用于抓取数据的爬虫[7]程序，DataShow 是用于 数据分析的 Web  网站，Test 是用于测试及对异常数据的处理。

Common 层包含了整个项目的公共调用方法。来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-

Model 是指所有的数据表表现在 C#程序中的类模型。