6.社交网络分析：通过分析社交媒体中的用户关系、用户行为等，发现社交网络中的影响力和关键人物，以及预测用户行为和用户倾向。
互联网数据挖掘是指通过利用互联网上的大量数据，使用各种数据挖掘技术和算法，从中发现有价值的信息和模式。以下是互联网数据挖掘的常用技术和应用:
1. 数据预处理：包括数据清洗、去噪、数据集成和转换等，以确保数据的质量和可用性。
2. 关联规则挖掘：用于发现数据集中的相关性和关联规律，例如购物篮分析、用户行为分析等。
3. 分类和预测：通过建立分类模型和预测模型，用于预测未来事件和判断数据的类别，例如垃圾邮件过滤、用户购买意愿预测等。
4. 聚类分析：用于将数据集中的对象划分为不同的群组，以便发现数据中的隐藏模式和规律。
5. 文本挖掘：用于从大量的文本数据中提取有用的信息，例如情感分析、主题提取等。
6. 社交网络分析：通过分析社交媒体中的用户关系、用户行为等，发现社交网络中的影响力和关键人物，以及预测用户行为和用户倾向。
7. 推荐系统：通过分析用户的历史行为和偏好，在互联网上进行个性化推荐，例如商品推荐、音乐推荐、新闻推荐等。
8. 搜索和信息提取：通过分析互联网上的文本和网页，进行搜索优化、实体识别和信息抽取等，以提供更准确和有用的搜索结果。
9. 时间序列分析：用于对时间序列数据进行建模和预测，例如股票价格预测、天气预测等。
互联网数据挖掘的应用非常广泛，涵盖了电子商务、社交媒体、金融、医疗、交通等众多领域。通过挖掘互联网数据，可以帮助企业做市场分析、用户行为研究，提高销售和服务质量；可以帮助政府进行数据驱动的决策，进行社会研究和公共服务优化；可以帮助科学家进行科研工作，探索新的发现和知识。