网络数据挖掘是一种通过对互联网上海量数据的分析和挖掘来发现隐藏在其中的有价值信息的技术。在研究网络数据挖掘论文的研究方法时，我们可以从以下几个方面进行讨论：
1. 数据收集与预处理：在进行网络数据挖掘之前，首先需要收集相关的数据。这些数据可以包括网络传输日志、用户行为数据、社交网络数据等。然后，这些数据需要进行预处理，包括数据清洗、去重、去噪、数据集划分等。这一步骤可以减少数据中的噪声，提高后续挖掘的准确性。
2. 特征选择与提取：在进行数据挖掘之前，需要确定用于描述数据的特征。特征选择和提取的目标是在保持模型性能的同时，减少特征的数量，提高计算效率。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。此外，还可以通过文本挖掘、图像处理等技术对数据进行特征提取。
3. 数据挖掘算法：选择合适的算法对网络数据进行挖掘是网络数据挖掘研究的核心。常用的数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等。例如，可以使用K-means算法对数据进行聚类，使用决策树算法进行分类，使用Apriori算法进行关联规则挖掘等。
4. 模型评估与改进：在完成数据挖掘之后，需要对模型进行评估，判断模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。如果模型性能不满足要求，可以根据评估结果对算法和模型进行改进，以提高其性能。
除了以上几个方面的研究方法，还可以结合其他领域的技术，如机器学习、自然语言处理、图像处理等，进一步提升网络数据挖掘的效果与精度。另外，随着互联网技术的发展，新的网络数据挖掘方法和技术不断涌现，可以进一步丰富和发展网络数据挖掘的研究方法。
