Med utvecklingen i webbtekniken betraktas den som en av de stora arkiven av information. Denna information är dock i dold form. Olika data mining tekniker måste tillämpas för att extrahera meningsfull information från webben. I detta dokument diskuteras de olika tekniker som har använts av många forskare för att extrahera informationen och som också visat nackdelarna med de befintliga tillvägagångssätten. I tidningen presenteras ett nytt koncept för gruvdrift föreningsregeln från webbdata genom att använda Quine-McCluskey algoritm. Denna algoritm är en optimeringsteknik över den befintliga algoritmen som Apriori, omvänd Apriori, k-karta. Detta papper visar arbetet med Quine-McCluskey algoritm som kan extrahera de ofta tillgängliga webbsidor med minsta antal kandidatuppsättningar generation. Begränsningen av Quine-McCluskey algoritm är dock att den inte kan hitta ovanliga mönster.
Bhandari et al REF använde Quine-Mccluskey algoritm för att extrahera kunskap från webbdata.
Quine-McCluskey: A Novel Concept for Mining the Frequency Patterns from Web Data
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Education and Management Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}