Dlq bol'shinstwa lüdej web-wzaimodejstwie qwlqetsq ochen' rasprostranennym ätapom polucheniq informacii. Vozmozhno, chto w ob#edinennoj srede bolee odnogo cheloweka mogut pytat'sq poluchit' analogichnuü informaciü w odnoj oblasti. Odin chelowek mozhet zahotet' reshit' problemu, ispol'zuq neznakomyj Apache Tomcat, kotoryj ranee izuchal drugoj chelowek. Podklüchenie i posleduüschij obmen s ätimi lüd'mi budet bolee poleznym dlq polucheniq ih znanij. Dlq ätoj kombinirowannoj sredy predlagaetsq melkozernistyj obmen znaniqmi. Predlagaetsq sistema, kotoraq klassificiruet dannye, poluchennye w rezul'tate serfinga, po klasteram i obobschaet ih w melkih detalqh . Jeffektiwnost' lüboj sistemy zawisit ot serfinga. Struktura predlagaemoj raboty wklüchaet w sebq: (1) Dannye, poluchennye w rezul'tate serfinga, klasterizuütsq w zadachi. (2) Zatem zadacha miniruetsq w melkozernistyj wywod. Chtoby poluchit' prawil'nyj rezul'tat, metod poiska primenqetsq k wyhodu (dobytym rezul'tatam). Koncepciq Data Mining w melkozernistyh znaniqh sochetaetsq so sborom i klassifikaciej informacii dlq sozdaniq äffektiwnoj tehniki poiskadannyh w sel'skohozqjstwennoj sisteme.