挖掘技术及其在个性化站点中的应用
文本挖掘的实际应用案例
文本挖掘的实际应用案例随着互联网技术的发展，我们所接触到的信息正在以前所未有的速度不断涌现和扩散，并逐渐由传统的纸媒向电子媒介转移。
在这种信息大爆炸的时代，我们需要更加有效的方式来处理和利用这些信息。
这时候，文本挖掘的技术应运而生。
简而言之，文本挖掘可以被视为一种从海量的、未经处理的文本数据中自动提取出有价值的、潜在的知识的技术。
这项技术可以被应用到很多方面，如领域必须注重的口碑管理、舆情监测、信贷评估、竞争分析等等。
以下是几个文本挖掘的实际应用案例的举例。
1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是一项重要的具有商业前景的应用。
具体来说，这项技术可以被用来根据每个人的浏览记录、购买记录和搜索记录等数据，自动生成个性化的商品或服务推荐，以帮助商家更好地营销和销售。
目前，Amazon、Netflix和Spotify等公司都成功地实现了这项技术并大量应用了起来。
2. 口碑管理口碑管理是每个企业都必须关注的领域。
文本挖掘技术可以被应用到对品牌口碑的管理当中，以自动提取出含有负面评价的文本数据源，并帮助企业快速发现问题的根源并解决问题。
这项技术可以被应用在支持CRM、海量信息监测、社交媒体分析、市场研究、新品发布预测等方面。
3. 舆情监测舆情监测是指根据已经发布的文本数据，来对人们的情绪和观点进行分析的过程。
这一技术被广泛运用于政治研究、金融风险管理等领域。
该技术可以以较高的准确性追踪舆情数据，以便及时采取措施遏制或处理突发事件，例如政治骚乱，恐怖袭击或公司丑闻等。
4. 金融风险管理文本挖掘也可以被用来处理金融领域中涉及的大量文本数据，例如金融新闻、报告等等，从而对市场趋势、股票分析以及企业绩效进行预测和评估。
该技术在金融世界中已经被运用于风险控制和交易决策中，帮助银行和其他金融机构发现增加风险的潜在因素，从而做出更加准确的评估和决策。
5. 组织管理领域文本挖掘技术也被应用于公司内部，以帮助人力资源管理部门自动化劳动力资金分配、招聘、绩效评估、培训、职位调整和定向安置等活动。
基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台应用研究
需求 、 学 习情 况 、 学 习 能力 、 学 习进 度、 学习兴趣 等 ． 使 学 生 能 及 时 调 整 学 习计 划 ．更 好 地 掌 握 所 学 知
识。 ２ ． ２ ． ２ 改进 网站设 计 ． 优 化 网络 教
的教学 服务 本文 针对 目前 网络教 学 系统存 在 没 有个 性 化 的 问题 ． 采
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个 性化 分析 中心
信 息
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在线 学习 、 ＾ ＿
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规律 ． 个 性 化 的教 育 服务 提 供 了 强 结构。 包 括 用 户 库 的 数 据 收集 与 数 据 预 处 理 模块 、 数 据个 性 化处 理 分 析 中 心 和个性 化 调度 中心 。图 ２给 出了
有力 的支 持 本 文 建立 了一 个满 足
要 求 的较 为 成 功 的个 性 化 网络 教 学平 台 ． 它充 分 利 用 学生 的浏 览 模
信息库学生用户信息算法答疑库在线学习作业库lj在线考试在线交流处理交流与留言库个性化处理模块图2采用数据挖掘技术的个性化网络教学平台结构pioneeringwithsciencetechnologymonthlyno22013167基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台应用研究21个性化处理中信息传递过程在图2中可以看出数据收集模块从学生登录到系统开始收集用户信息
图 ２ 采 用 数 据 挖 掘 技 术 的 个性 化 网络 教 学 平 台结 构
WEB挖掘在个性化服务系统中的应用研究
过 程可 以分成 ３ 个阶 段 ： 预 处理 ，需 要对 收集 的数 据进 行必 要 的预处 理 ， ①
例 如清 除 “ ”数 据 ： 模 式发 现 ，应 用不 间 的Ｗ ｂ 掘 算法 发 现用 户 访 问 脏 ② ｅ挖
模 式 ： 模式 分 析 ，从模 式 发现 的模 式 集合 中选 择 有 意义 的模 式 。Ｗ ｂ 掘 ③ ｅ挖
１ 存 储 网页 主题 信 息 。在 网 站 的每 个页 面 中 ， 已经把 主 题信 息 写入 ． 规定字 段 ， 以便 为 页面相 似提 供依 据 。 ２ 聚 类 分 析 。采 用 通 用 的ＷＢ 挖 掘聚 类 算法 ， 根据 用 户 的频 繁 项 ． Ｅ 集 ，对 用 户进行 分类 ， 以丰 富页面 推荐 的深 度 。 ３ 加 工前 期 的会 话 文件 ，合 并生 成用 户 访 问跟 踪 文件 和 用户 访 问频 ． 度 文件 。
果 归纳 。
用 户访 问 网站 时 ，按照 系统 可 以识 别程 度的 不 同，分 为三 种类 型 ：注
册 用户 ； Ｉ Ｐ惟 一用 户 ；Ｉ 类 用户 。 Ｐ （ ）析 取 配置 三
根 据用 户 Ｉ 在 配 置文 件 中 查找 用 户 的页 面访 问序列 ，序列 中 包括 用 Ｄ
户 最近 访 问 的网 页或 定制 的 网页 （ 指注 册 用户 ）。依 次读 取 序列 ，参 考 单
３ ｅ 日志 挖掘 。Ｗ ｂ 、ｗ ｂ ｅ 日志 挖 掘是通 过 分析 ｗ ｂ 务器 的 日志 文件 ， 已 ｅ服
个 人定 制 信息 ，最 终 生成 用 户主 题序 列 ，连 同页 面 访 问序列 一 起作 为 Ｆ 步
处 理的 输入 。
（ ）筛选 兴趣 四 筛 选的 依据 分 为两种 ，一种 由模 式库 的 关联 规则 导 出，另 外一 种 由聚 类 分析 的 分类 结果 生成 。关 联规 则分 析用 户 的访 问序 列 ，参 照模 式 库 中有 用 的 知 识 ，提 出或 推 荐 特 定 于访 问者 的 页 面 。模 式 库 中是 基 于规 则 的 知 识 ，依 据 用户 访 问的 旧档 信 息 ，我们 可 以预 测 出用户 的兴趣 爱 好、 搜索 习 惯 、 未 来 行 为 等 。 比 如 规 则 Ｌ Ｉ ｖｅ （ ｓ ｒ ＩＹ ａ ｅ ＴＥ ｉｗ ： Ｆ ｉｗ ｕｅ ， ＢＰ ｇ ） ＨＮ ｖ ｅ （ ｓ ｒ Ｐａ ｅ ，如 果用 户 的访 问序 列 中包 括介 绍 ＩＭ 的 页面 ，那 么 我 ｕ ｅ ，ＨＰ ｇ ） Ｂ 们可 以把 有关Ｈ 的 页面推 荐给 用户 。 Ｐ （ ）个 性化 应用 五 信息 经过 加 工处 理后 ，可 以得 到用 户 的兴趣 知 识 ，也就 是 兴趣序 列 。 利用 这种 个 性化 知 识 ，不 同类 型 的用 户在 各种 应 用 中反 映的 结果 也就 不 尽 相 同，这 些应用 都 可 以称 为 个性 化应 用 。在Ｉ ＴＲＥ 领域 ，主 要包 括智 能 ＮＥ ＮＴ
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业的重要组成部分。
在电子商务中，大量的数据被产生，这些数据蕴含着宝贵的信息。
传统的统计分析方法已经无法满足对这些数据的挖掘需求，因此数据挖掘技术成为了电子商务中不可或缺的工具。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中最为常见的应用之一。
这类系统利用数据挖掘技术，通过分析用户的历史购买记录、点击行为、浏览记录等多种信息，为用户提供个性化的商品推荐。
通过对用户行为的分析，个性化推荐系统能够准确预测用户的购买偏好，并向其推荐符合其兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和购买转化率。
2. 欺诈检测在电子商务中，欺诈行为的存在对消费者和平台都造成了巨大的损失。
数据挖掘技术可以分析大量的交易数据，通过建立欺诈检测模型，快速检测出潜在的欺诈行为。
模型可以通过分析交易的时间、金额、用户的行为模式等多个因素来判断是否存在欺诈风险，及时采取相应的风险防范措施，保障交易的安全性。
3. 价格优化电子商务中价格的定价和优化对于商家的盈利能力至关重要。
数据挖掘技术可以分析市场的趋势、竞争对手的定价策略、历史销售数据等信息，为商家提供合理的价格建议。
商家可以根据这些数据来制定灵活的定价策略，以在竞争激烈的市场中获取更多的利润。
二、数据挖掘技术在电子商务中的效果评估1. 提升销售额通过个性化推荐系统，电子商务网站可以向用户推荐符合其兴趣的商品，从而提升用户的购买转化率。
研究表明，个性化推荐系统可以显著提高销售额，增加用户粘性。
用户在面对海量商品时，往往会觉得选择困难，个性化推荐系统可以为用户解决这个问题，提供更好的购物体验，从而促进消费行为。
2. 降低风险电子商务平台上存在各种各样的欺诈行为，不仅损害了消费者的利益，也损害了平台的声誉。
利用数据挖掘技术进行欺诈检测，可以快速发现潜在的欺诈行为，并及时采取相应的措施。
数据挖掘技术在产品分析中的应用
数据挖掘技术在产品分析中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中挖掘出潜在模式、关系和知识的计算机处理方法。
随着互联网和物联网的快速发展，大量数据的积累给企业的产品分析带来了巨大挑战和机遇。
本文将探讨数据挖掘技术在产品分析中的应用，并分析其具体的技术工具和方法。
一、数据挖掘技术在市场需求分析中的应用市场需求是企业开展产品分析的重要依据。
通过数据挖掘技术，可以从各种数据源中提取出有价值的市场需求信息，帮助企业准确定位目标市场、优化产品定位。
其中，文本挖掘技术是应用较为广泛的一种方法。
通过对用户留言、社交媒体评论等大量文本数据的分析，可以了解用户对产品的评价、需求和偏好，从而改善产品设计、优化市场推广策略。
二、数据挖掘技术在用户行为分析中的应用用户行为分析是产品分析的重要环节。
通过数据挖掘技术，可以对用户在产品使用过程中的行为数据进行挖掘和分析，了解用户的使用习惯、喜好和行为路径。
这有助于企业优化产品界面设计、改进产品功能，提升用户体验。
常用的方法包括关联规则挖掘、序列模式挖掘和聚类分析等。
三、数据挖掘技术在竞争对手分析中的应用竞争对手分析是企业产品分析的关键环节。
通过数据挖掘技术，可以对竞争对手的产品数据进行挖掘和分析，找出其成功之处和不足之处。
例如，可以通过对竞争对手销售数据的挖掘，了解其销售策略和市场份额；通过对竞争对手用户评价数据的挖掘，了解其产品优势和劣势。
这有助于企业制定更具竞争力的产品策略，提高市场占有率。
四、数据挖掘技术在产品推荐中的应用个性化产品推荐是当前互联网产品分析的热点问题。
通过数据挖掘技术，可以根据用户的个性化需求和行为数据，实现精准的产品推荐。
协同过滤算法是常用的个性化推荐方法之一，通过分析用户的历史行为和兴趣偏好，找出相似用户和相似产品进行匹配推荐。
基于内容的推荐算法也常用于产品分析中，通过对产品属性和用户兴趣的匹配程度进行推荐。
结论数据挖掘技术在产品分析中具有广泛的应用前景。
数据挖掘技术与应用案例分析
数据挖掘技术与应用案例分析数据挖掘技术是近年来随着信息技术的快速发展而崭露头角的一种重要领域。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，数据挖掘技术能够从大规模数据集中挖掘出有价值的信息和模式。
在各行各业中普遍应用，数据挖掘技术不仅能够帮助企业做出科学决策，提高运营效率，还能为学术研究和社会问题的解决提供有力支持。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术基于大数据分析，通过对数据的收集、清洗、整理和建模等过程，实现了对数据的深入挖掘。
首先，数据挖掘技术需要从大规模数据集中提取出有用且隐藏的信息，这可以通过分类、聚类、关联规则挖掘等技术实现。
其次，数据挖掘技术能够通过模型的构建和预测，发现数据背后的规律和趋势，并帮助人们做出科学决策。
最后，数据挖掘技术能够通过可视化和交互式操作，以图表、报表等形式将挖掘结果展示给用户，并提供智能推荐和个性化服务。
二、数据挖掘技术在商业领域的应用案例分析1. 零售业：数据挖掘技术在零售业的应用非常广泛。
通过对大量销售数据的分析，商家可以了解顾客的购买偏好和行为习惯，进而进行精准的市场定位和推广策略。
例如，知名连锁超市通过对顾客购买记录的分析，发现了商品之间的关联性，从而实现了更好的货物组织和销售，提高了销售额和顾客满意度。
2. 金融业：数据挖掘技术在金融领域的应用早已深入人心。
通过对客户信用记录、交易数据等进行挖掘，银行和保险公司可以准确评估风险，提供个性化的金融服务。
此外，通过对市场行情和股票价格的波动进行挖掘，投资者可以预测市场趋势，优化投资组合。
三、数据挖掘技术在医疗领域的应用案例分析1. 疾病诊断：数据挖掘技术可以对患者的临床数据进行分析，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行挖掘，科学家可以发现潜在的治疗靶点，为个体化治疗提供依据。
2. 病例推荐：通过对海量临床数据的挖掘，医生可以迅速找到与当前患者相似的病例，从而提供更准确的治疗建议。
个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究
（ ｃｏ ｌ ｆ ｎ ｏ ｍ ｔ ｏ Ｓ ｉ ｎ ｅ ｎ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ Ｃ ｎ ｒ ｌ ｏ ｔ Ｕ ｉ ｅ ｓ ｔ ， ｈ ｎ ｓ ａ Ｈ ｎ ｎ １０ ５ Ｃ ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｏ Ｉ ｆ ｒａ ｉｎ ｃ ｅ ｃ ａ ｄ ｎ ｉｅ ｒ ｎ ， ｅ ｔａ Ｓ ｕ ｈ ｎ ｖ ｒ ｉｙ Ｃ ａｇ ｈ ， ｕ ａ ４ ０ ７ ， ｈ ｎ ）
“ 信息 过 载 ” 问题 。 种将 用 户感 兴 趣 的 信 息 主 动 推 荐 给 用 户 的 服 务 方 法 ， 也
１ Ｗ ｅ 掘技 术 ｂ挖
． １ ｂ挖 在这样 的网络信息服务的现状下 ，人们正在寻求一 １ ｗｅ 掘 技 术 概 念 Ｗｅ 掘 技 术 （ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱＭ ｎ ｇ 数 据 挖 掘 在 Ｗｅ 上 的 ｂ挖 Ｗｅ ｉｉ ） ｎ是 ｂ 就是 个 性 化推 荐 服 务 。 这里 个 性 化 是 指针 对 性 ， 也就 是 把 延 伸 与应 用 ， 是 多 种 技 术 的 交 叉 ， 括 数 据 挖 掘 、 ｂ 它 包 Ｗｅ 、
第２ 第３ ９卷 期
Ｖ０ ．９ Ｎｏ３ １２ ．
企 业 技 术 开 发
ＴＥＣＨ ＮＯＬ ＯＧＩ ＣＡＬ ＤＥＶＥＬ０ＰＭ ＥＮＴ ０Ｆ ＥＮＴＥＲＰＲＩ ＳＥ
２１ ０ ０年 ２月
Ｆ ｂ２ ０ ｅ ．０１
个 性化 推荐 系统 中 Ｗｅ ｂ使 用挖 掘技 术 的研 究
古 丽 拜 天 ・ 米 尔 ， 恺 ， 晓 衡 卡 贺 邓
不同的服务策略提供给不同的用户 ，为不同的用户提供 计算机语言学 、 信息学等多个领域结合 ， 各个研究者从 自
Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用研究
一
、
个性化 网络学 习模 型提出的背景
所谓 的网络学习实际 上就是指 将新 兴 的网络技 术作为
构成新 型的学 习环境的一个重要的组成部分 ， 网络学习能够 真正地体现 出学 习者的主体地位 ， 其学 习方式是探索式 的学 习方式。近些年来 ， 随着 我 国网络技 术 的快速发 展 ， 网络上
具有非常丰 富的信息 资源 ， 甚 至可 以说是 有些 过于庞 大了 ， 学习者如果仅仅是依据静态发布的 网页进行学 习， 会很容易
迷 失其 中， 并且 不同学 习者 的学 习习惯 、 学习基础 、 学习能力
的相互联 系都是通过超级链接体现的 ， 因此 当有很多 的超链
接都是指向某一个页面时， 那么这个页面肯定就是比较重要
过程 ， 如果 没能做到 因材施教 ， 因人而异 ， 就无法 取得理想 的 学 习效果 。这几年来 ， 我 国的 Ｗｅ ｂ数据 挖掘 技术 取得 了飞 速 的发展 ， 因此 网络学 习的个性化 问题也就越来越受 到了人 们 的关注 ， 通过 网络技术进行学 习时也应 当考虑 到学 习者学 习方式 以及个性化 的学习需 求 ， 在 Ｗｅ ｂ数据 挖掘基 础上 的 网络学习就能够为学习者提供个 性化的网络学习 的空 间 ， 大 大地提高了学习者的学 习效率。
术， 从而在 Ｗｅ ｂ页面 内容 中找 到所 需 的信 息。现 阶段 ， 即使
学习者能够从 网络上通过抓取来建立索引 ， 这样就能检索 服
务 获取所需 的资源 ， 但 是仍 然有很多的隐藏资源是无法 获得
的， 必须通过 Ｗｅ ｂ内容 挖掘技 术 来获 取。ｗｅ ｂ访 问信 息挖 掘技术是利用使用用户 与 网络之 间交互 过程提取 出所需 的
的， 因此发现的知识就可 以适 当地 改进搜 索路径 ， 从 而达 到 提高学 习者获取信息 的速度和优化学 习网站的链 接的 目的。
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２００７年第２期福建电脑８７Ｗｅｂ使用挖掘技术及其在个性化站点中的应用童蕙（上海同济大学计算机科学与技术系上海２０１８０４）【摘要】：数据挖掘与万维网（ＷＷｗ）是两个热门的研究领域，因此，两者结合的产物一一Ｗｅｂ挖掘一一自然也就成为了当前的热门课题。
Ｗｅｂ数据挖掘包括Ｗｅｂ内容挖掘。
Ｗｅｂ结构挖掘和Ｗｅｂ使用挖掘三个研究方向。
文中详细介绍了Ｗｅｂ使用挖掘的体系结构及其技术，并介绍了它们在个性化站点中的应用情况。
【关键词】：Ｗｅｂ挖掘；Ｗｅｂ使用挖掘；个性化站点１．引言Ｗｅｂ挖掘是指使用数据挖掘技术在ＷＷＷ数据中发现和分析潜在的、有用的模式或信息【１１。
Ｗｅｂ挖掘可分为三类：Ｗｅｂ内容挖掘、Ｗｅｂ结构挖掘、Ｗｅｂ使用挖掘闭。
Ｗｅｂ内容挖掘指从Ｗｅｂ资源中发现信息或知识的过程。
Ｗｅｂ结构挖掘的对象是Ｗｅｂ本身的超连接．即对Ｗｅｂ文档的结构进行挖掘。
Ｗｅｂ使用挖掘是从Ｗｅｂ数据中发现用户使用模式的过程。
Ｗｅｂ使用挖掘技术能够从服务器浏览器端的日志记录和用户的个人信息中自动发现隐藏在数据中的模式信息、了解系统的访问模式以及用户的行为模式．从而做出预测性分析。
本文将详细介绍Ｗｅｂ使用挖掘技术及其在个性化站点中的运用。
２．Ｗｅｂ使用挖掘的体系结构Ｗｅｂ使用挖掘的体系结构可分为两个主要部分：第一部分主要将Ｗｅｂ数据变换成适合挖掘任务的事务数据形式．即数据预处理：第二部分主要是进行模式发现和模式分析阿。
２．１数据预处理图１使用信息预处理流程数据预处理包括三方面：内容预处理、结构预处理、使用信息预处理。
内容预处理是指将文本、图像、声音及其它多媒体文件转化成为Ｗｅｂ使用挖掘所需要的数据格式：结构预处理是指网页浏览与框架图像之问的链接结构设计：使用信息预处理通过对Ｗｅｂ服务器日志进行数据清冼、用户识别、会话识别、路径完善和事务识别获得一个服务会话．其处理流程如图１所示。
．数据清洗：是指从服务器日志中删除与挖掘任务不相关的数据项．以避免其对用户浏览行为分析的误导。
一般包括剔除用户请求访问失败纪录，清除用户请求方法中不是鼯ｔ的纪录，判断是否有重要的访问没有被记录。
规范ＵＲＬ地址等。
对于日志中包含图像、音频、视频文件的日志项是否清除则应灵活处理．通常用户不会主动请求显示图形文件和多媒体文件．此时检查后缀名为ｇｉｆ、ＪＰＧ、ＪＰＥＧ，、ＣＳＳ、ｓ的文件，将对应日志项删除即可。
．用户与会话识别：用户机器中缓存、防火墙、代理服务器的使用，使得Ｗｅｂ日志并没有精确记录用户的浏览行为，因而从日志中识别用户相对比较复杂。
主要的用户识别方法有：基于ｃｏｏｋｉｅ的技术和基于网络拓扑结构的路径分析。
前者通过在Ｗｅｂ日志中添加更多附加信息如用户机器名、内部ＩＰ名来标示用户．从而能识别通过同一代理服务器上网的不同用户。
但ｃ００ｋｉｅ会过多侵犯个人隐私，不易为用户所接受。
另一种方法是：不改变Ｗｅｂ日志中的结构，根据网络拓朴结构分析Ｗｅｂ日志中的用户请求．构造用户浏览网页的路径．通过一些启发式规则来识别用户．例如．若用户当前浏览的页面和历史记录的页面没有任何超链接关系．那么根据路径分析技术可以认为当前用户已经发生了改变。
识别出用户之后．每个用户的点击序列就必须划分为会话。
通常采用三十分钟作为默认时间阈值．把用户的点击流划分成会话．．网页浏览识别：就是要确定哪些网页文件请求是属于同一个网页浏览以及共同构成什么样的内容．主要依赖网站结构和内容的预处理结果．有时也需要利用内容服务器的日志记录。
．路径完善：由于本地缓存和代理服务器缓存的存在。
用户在使用后退按钮浏览网页时．如果欲浏览的网页在缓存中恰好有副本．则浏览器直接访问缓存中的页面副本．其对应的页面访问记录也不会在日志中保存．因此日志中保存的访问记录并不能完整反映用户的访问行为。
路径完善的任务是把那些遗漏的重要用户访问记录补充登记到日志中去．可以结合站点的拓扑结构和引用日志来把路径补充完整。
如果用户请求访问的Ｗｅｂ页面与已请求的最后一个页面没有超链接关系．则需根据引用日志的信息来判断用户是否执行了后退操作．如果这个请求访问的页面在日志中曾经被访问过．则认为用户执行了后退操作．否则认为是一个新会话。
２．２模式发现数据进行预处理后得到相应事务数据库．在此基础上需要进行两方面工作：一是将事务数据库整理变换成与一定挖掘技术相适应的数据存储形式：二是利用数据挖掘算法挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的及最终可以理解的信息和知识。
常用的技术有Ｗｅｂ使用挖掘特有的路径分析技术和数据挖掘领域常用的关联规则、序列模式、分类聚类技术等。
．路径分析技术：最常用的是图，一个图代表了定义在网站上的页面之间的联系。
图最直接的来源是网站结构图．网站上的页面定义成节点．页面之间的超级链接定义成图中的边。
Ｗｅｂ使用挖掘就是要从图中确定最频繁的路径访问模式或引用访问序列。
．关联规则挖掘技术：就是要挖掘出用户在一个访问期问（Ｓｅｓｓｉｏｎ）从服务器上访问页面／文件之间的联系。
最常用的技术是Ａ嘶ｏｒ算法，从事务数据库中挖掘出最大频繁访问项集，该项集就是管理规则挖掘出来的用户访问模式。
４．统计分析：通过分析会话文件，可以对诸如网页图、浏览时间和导航路径长度等做出不同种类的描述性的统计分析（频率、均值、中值等）。
尽管这种分析缺少深度，但仍有助于改进系统性能，增强系统安全性，便于站点修改，并能提供决策支持。
．序列模式挖掘技术：就是要挖掘出在交易集之间有时间序列关系的模式。
在网站服务器日志里．用户的访问是以一段时间为单位记载的．经过数据预处理和会话确认后成为一个间断的时间序列．这些序列所反映的用户行为有助于印证其产品所处的生命周期阶段．．聚类挖掘技术：Ｗｅｂ使用挖掘中存在两种类型的聚类：使用聚类（用户聚类）和网页聚类。
用户聚类主要是把所有用户划分成许多组．具有相似浏览模式的用户分在一组。
这类知识在电子商务和提供个性化服务的应用中特别有用．网页聚类则可以找出具有相关内容的网页组。
这在搜索引擎及提供上网帮助的应用中很有用。
上述两类应用都能根据用户的询问或过去所需万方数据福建电脑２００７年第２期信息的历史来生成静态或动态Ｈ７聊Ｌ页．从而向用户推荐相关的超链接。
．分类挖掘技术：Ｗｅｂ挖掘中．分类技术可以根据访问这些用户而得到的个人信息或共同的访问模式得出访问某一服务器文件的用户特征。
另外。
通过用户的注册表、在线调查表也可以得到用户的一些特性。
分类可以通过决策技术、贝叶斯分类法、ｋ一相似相临分类等技术实现。
．依赖性建模：是Ｗｅｂ挖掘中另一种十分有用的模式发现方法．建模的目标是开发出一种能表达Ｗｅｂ领域各变量之间的显著依赖性的模型。
例如．在网上商店中一个用户从经常访问的常客到潜在的购买者的行为选择过程．也许会经历几个不同的阶段。
构造一种模型来表达这种过程一定会很有用。
有多种概率学习方法可以为用户的浏览行为建模，比如隐马尔可夫链模型、贝叶斯信念网络等。
２．３模式分析采用各种技术挖掘出来的模式。
数目庞大、表达晦涩．需要合适的工具和机制来辅助分析人员的理解。
因此模式分析技术和工具是Ｗｅｂ使用挖掘过程中的关键技术之一，包括统计、图形可视化、可用性分析和智能查询等。
．可视化技术：是指使用图像用户界面来帮助用户挖掘和理解大量的复杂数据．对于用户管理和理解大量的模式提供了极大便利。
通常用图形和图像表示抽象网络中错综复杂的关系．用文字描述解释模式之间相互的作用．有助于更好理解Ｗｅｂ中海量数据之间的关系．指导和加速查找的过程。
．联机分析处理（ＯＬＡＰ）技术：在基于多维数据模型的数据仓库或数据集市上使用．目标是满足决策支持或者在多维环境下特定的查询和报表需求．实现对多个抽象层上的知识发现。
Ｗｅｂ使用数据的分析通常需要大型数据仓库的支持．０ＬＡＰ技术就是在其上发展出来的。
它整理信息的结构，允许基于主题对数据进行查询和分析．快速完成报表和数据分析功能，使分析人员或管理人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取．这些与可视化工具一起．大大增强了Ｗｅｂ使用挖掘的能力和灵活性。
．知识查询技术：首先分析查询目的，然后自动搜索相关的规则、模式以及其它的知识，帮助分析用户目的，用智能的方式回答查询．并向用户提供辅助决策的附加信息。
模式的大量聚集常常使用户不知所措．有必要定义一些机制使用户可以将焦点聚集在某些感兴趣的细节上。
达到这一目的的途径有两个：一是在挖掘之前，在数据库上设置约束，使挖掘只在一部分数据中进行；二是挖掘过程中执行查询语句，不断筛选出需要的信息，将无用的数据过滤掉。
目前已经在ＳＯＬ语言的基础上提出几种适合在数据挖掘过程中使用的查询语言，如ＤＭＱＬ；也有专门为Ｗｅｂ挖掘而定义的ＷｅｂＳＳＯＬ、ＷｅｂＬＯＭ和ｓｑｕｅａｌ等。
３．Ｗｅｂ使用挖掘技术在个性化站点中的应用通过Ｗｅｂ使用挖掘．对总的用户访问行为、频度、内容的分析，可以得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识，有助于开展有针对性的各种活动。
现在的使用挖掘研究主要集中在自适应站点设计、信息组织、个性化服务、完善系统性能、商业决策、Ｗｅｂ使用定性描述方面等。
下面将详细阐述Ｗｅｂ使用挖掘在个性化站点的具体应用。
３．１个性化站点的结构个性化Ｗｅｂ站点实质上就是一种以用户需求为中心的Ｗｅｂ站点阍。
图２是基于使用挖掘的个性化站点的结构。
用户访问Ｗｅｂ服务器．留下Ｗｅｂ使用信息。
个性化Ｗｅｂ站点搜集站点文件和Ｗ曲使用信息．通过数据的预处理进行数据挖掘．通过挖掘算法将有相同的访问兴趣掘的个性化站点结构的用户归类。
得到用户模式库。
当用户再次访问时用户访问推荐模块对用户信息进行识别．并且到模式库中进行匹配．为用户产生推荐页面集合．和其他响应信息一起返回给用户。
３．２个性化服务的功能从目前实现的角度可以将个性化服务功能分为：记忆型、引导型、定制服务型和工作任务辅助支持型翻。
记忆型服务通过在系统中记录使用者的信息．当使用者再次登录该网站时．系统利用用户过去的历史数据．给用户必要的提示和帮助：引导型服务是指系统通过提供替代的浏览选项。
协助引导使用者更快更容易地获取所寻求的信息：定制服务型服务可以按照用户的知识、兴趣和偏好对网页的内容、结构和布局进行个性化设定。
达到对数据负荷进行管理．使用户和网站的交互简单化和个性化：工作任务辅助支持型服务能按照用户特点，启动执行特殊的动作程序．给用户的工作辅助帮助和支持。
这是最先进的个性化功能，可以在客户端或服务器端实现。
３．３Ｗｅｂ使用挖掘技术在个性化站点的应用针对不同的个性化服务．需要不同的Ｗｅｂ使用挖掘技术的支撑。
一般Ｗｅｂ使用挖掘技术应用在个性化站点使用过程中的三个阶段：数据采集阶段、数据预处理阶段和模式发现阶段。
表数据采集数据预处理模式发现记忆型Ｃｏｄｄｏ用户识别分类引导型客户端用户信息用户事务识别关联规则、序列模式发现定制服务型服务器端测览历史用户事务识剐分类、聚类辅助支持型客户端、服务器嘴的救据用户事务识别序列模式发现、关联规则针对不同的功能．不同阶段都对应着不同的Ｗｅｂ使用挖掘技术。