Das Web Mining, welches aus den Teilgebieten Web Structure Mining, Web Content Mining und Web Usage Mining besteht, erlangt im Zuge der Web-basierten Kommunikation eine immer stärkere Bedeutung. Aufgrund unüberschaubarer Datenmengen im Web sind gerade leistungsfähige Verfahren zur Gewinnung und Analyse Web-basierter Informationen von großer Wichtigkeit.

Matthias Dehmer rückt das Web Structure Mining, insbesondere die strukturelle Analyse Web-basierter Hypertexte auf Grundlage gerichteter Graphen, in den Mittelpunkt seiner Untersuchung. Der Autor stellt ein graphentheoretisches Modell zur Bestimmung der strukturellen Ähnlichkeit einer Klasse von gerichteten Graphen vor. Auf Basis des angesprochenen Modells führt er Experimente mit bestehenden Hypertexten durch und beschreibt neuartige Anwendungen im Web Structure Mining und in anderen Gebieten.

Autorentext
Dr. Matthias Dehmer arbeitet in der Informatik im Bereich der Strukturklassifikation und der Analyse von graphbasierten Netzwerken. In der Mathematik ist er in der diskreten Mathematik (Schwerpunkt Graphentheorie) und in der angewandten Funktionentheorie (Schwerpunkt Nullstellenlokalisierung) tätig.

Inhalt
Strukturelle Aspekte hypertextueller Einheiten.- Grenzen der inhaltsbasierten Kategorisierung von Hypertextstrukturen.- Graphentheorie und strukturelle Ähnlichkeit: Bekannte Methoden.- Graphbasierte Analyse und Retrieval: Neuer Ansatz.- Exkurs: Strukturvorhersage.- Zusammenfassung und Ausblick.