Web日志分析技术研究
《web日志分析》PPT课件
分析评估： 支持网站检测报告导出和风险告警； 中国地图展现全域的风险态势及网站风险评估； 世界地图展现攻击来源最多的地域； 提供排名、风险评估和威胁类型的统计报表； 提供丰富的日志信息查看、攻击事件回放及风险描述指导；
Web日志安全分析设备
产品介绍
01产品背景 Background
CONTENTS 023产品介绍 Product 目录
典型应用
Applications
下一代安全威胁发展
更强的隐蔽性
0Day
更多的漏洞利用程 序在地下交易市场 流通，补丁更新速 度永远落后于漏洞 挖掘与利用。
绕过
多数的安全防御措 施集中部署在关键 出入口位置，但攻 击却可以绕过“马 奇诺防线”
传统已知的安全评估方式，不能够完全规避潜在风险测和。 新的攻击挑战
Web日志安全分析设备—应用模型
Web日志安全分析模型
Web日志生成来源
详细的攻击展示，直观的攻击回放
系统演示
01产品背景 Background
CONTENTS 023产品介绍 Product 目录
典型应用
Applications
文件传输速度比传统上传方式提高达60%。
Web日志安全分析设备特点—智能的行为识别
常规网站风险评估手段
由外工具联N网-s远te程alt攻h、击
的能力
X-Scan和WebInject等工具
Web日志挖掘的相关技术研究的开题报告
Web日志挖掘的相关技术研究的开题报告一、选题背景随着互联网的不断发展，日志数据越来越庞大，尤其是Web日志数据。
Web日志是Web服务器记录的一份详细记录，包括访问时间、来源IP地址、访问页面、使用设备等信息。
这些日志数据不仅对于网站运营和管理有着重要的价值，而且对于企业决策也非常关键。
因此，对Web日志数据的分析和挖掘成为了一个热门的研究方向。
二、选题意义Web日志挖掘技术的研究和应用可以为企业提供更深入的业务洞察和数据支持，可以为用户提供更好的网站访问和使用体验。
同时，Web日志挖掘技术还可以应用于网站性能和安全监测、网站流量分析、用户行为分析等领域，为网站运营提供有力的支持。
三、研究目标本研究的目标是探究基于Web日志的挖掘技术，包括但不限于信息提取、趋势分析、模式挖掘、异常检测等方面，以实现对于Web日志中隐藏的有价值信息的发现和分析。
四、研究内容本研究将针对Web日志挖掘技术的相关问题进行分析和实验，包括但不限于以下内容：1. Web日志数据的采集和处理：- 采集数据：使用网络爬虫和Web服务器记录日志等方式采集数据。
- 数据清洗和预处理：对采集到的数据进行过滤、清洗和格式化处理。
2. Web日志挖掘技术：- 网站性能分析：分析网站的访问量、速度等指标，找出可能导致网站性能下降的因素。
- 流量分析：分析访客来源、流量变化等动态趋势，以及访客点击次数、访问路径等指标。
- 用户行为分析：对用户行为进行分析，了解用户的兴趣、喜好以及消费行为等方面。
- 异常检测：检测到网站遭受黑客攻击或病毒感染等异常行为，提前预防或防范可能的风险。
五、研究方法本研究将采用的研究方法包括文献调研、实验探究、数据分析等方式。
具体来说，将结合机器学习、数据挖掘、智能算法等方面的技术，以实现对日志数据的分析和挖掘。
六、预期成果研究成果将包括学术论文和相关技术实现。
在学术论文方面，将对Web日志数据的挖掘技术等方面进行深入探究和研究，形成一定的理论贡献；而在技术实现方面，将通过实验和实践，研发相关的Web日志挖掘算法和应用系统。
WEB日志挖掘及其应用研究
WEB日志挖掘及其应用研究【摘要】：WEB是一个非常巨大的信息来源地,不过提供这些信息的网站结构是否合理,唯一的评估者是访问浏览它的用户。
每次用户的访问都会在WEB服务器上记录一条访问日志,根据这条日志可知用户访问此站点的URL,用户的IP地址以及访问时间等信息。
我们通过对这些日志信息的分析和处理,可提取出访问者的WLP(WebLogPath)。
分析这些WLP并挖掘出用户的通用行为模式,可以调整网站结构,优化系统性能,进一步提高对WEB终端用户的服务质量。
本文意在通过对WEB日志的挖掘和用户访问模式的研究,开发出一套基于WEB日志挖掘的智能网站知识提取系统。
该系统通过对WEB访问日志的分析,提出了真实路径获取算法,前向访问路径截取算法,可发掘出多用户的通用访问模式,单用户的个人喜好访问模式;提出了目标页面确定算法,页面关联规则发现算法,用于找出互联网目标页面间的隐链接;发现了回溯过多的不合理页面节点,从而调整和优化了现有的网站结构;提出了用户访问路径会话集发现算法,加权网站结构图生成算法,用于发掘WEB站点的频繁遍历主干子网,可以为生成3G手机应用的W AP子网提供参考;提出了单用户搜索关键字关联规则发现算法,可以为单个用户提供量身定做的个性化搜索引擎服务;提出了一种新的数据随机干扰处理方法,实现了隐私保护关联规则挖掘模型;以及采用数据仓库和OLAP技术,实现了挖掘信息的统计决策及图形化表示。
本文研究的网站日志挖掘算法及应用模型是当前互联网海量信息处理研究较为活跃的一个领域,模型本身体现了较先进的思想。
通过有针对性的各种网站日志挖掘算法,可以发现用户通用访问模式,找到网站页面间隐藏的关联规则,从而实现网站结构的改进策略,以及在电子商务网站中实现最大的商机撮合。
【关键词】：WEB 日志挖掘智能网站知识提取系统真实路径获取算法页面关联规则发现算法站点结构调整个性化搜索引擎数据随机干扰处理方法【学位授予单位】：华东师范大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP311.13【目录】：论文摘要6-7ABSTRACT7-11第一章引言11-221.1数据挖掘的起源111.2数据挖掘的概况11-131.2.1数据挖掘的定义111.2.2数据挖掘过程简介11-121.2.3关联规则12-131.3Web数据挖掘13-191.3.1Web数据挖掘的由来14-151.3.2Web数据挖掘的特点151.3.3Web数据挖掘的目标15-161.3.4Web挖掘任务分类16-181.3.5Web数据挖掘的难点18-191.4本文工作与章节组织19-22第二章Web使用信息挖掘研究背景22-352.1国内外WEB日志挖掘的研究动态22-232.2数据预处理23-312.2.1WEB日志数据源24-252.2.2数据净化和字段扩充25-272.2.3用户识别27-282.2.4会话识别28-292.2.5基于XML的网站结构29-302.2.6路径填充30-312.3模式发现及应用31-352.3.1关于Web个性化322.3.2关于网站结构优化32-332.3.3商业智能的实现332.3.4关于隐私问题33-35第三章通用访问路径发现模型35-443.1访问模式分析35-363.2真实路径获取算法36-383.3前向访问路径截取算法TEAP38-393.4UPD上通用访问路径模式的挖掘39-433.5本章小结43-44第四章隐式页面关联规则发现模型44-564.1数据净化464.2用户识别与会话识别46-474.3访问过程中目标页的确定47-494.4页面关联规则发现算法TPARD49-554.4.1关联规则理论原理49-514.4.2目标页面关联规则发现算法51-554.5本章小结55-56第五章站点结构调整模型56-645.1引言56-575.2访问模式分析57-585.3真实路径获取及回溯点的确定58-595.4网站物理结构的调整和再组织59-625.5本章小结62-64第六章频繁遍历主干子网发现模型64-716.1会话识别64-656.2用户访问路径会话集发现算法65-676.3加权网站结构图生成算法67-696.4频繁遍历主干子网的发现696.5实验分析69-71第七章个性化搜素引擎模型的发现71-807.1引言71-727.2个性化Web搜索727.3会话识别与单用户搜索关键字会话集发现算法72-747.4单用户搜索关键字关联规则发现算法74-787.5本章小结78-80第八章隐私保护关联规则挖掘方法80-918.1引言818.2会话识别81-838.3事务数据库的布尔矩阵表示83-848.4结合列置换的伪列随机化回答方法84-868.5基于位逻辑与操作的高效频繁项集生成算法86-888.6实验结果分析88-898.7本章小结89-91第九章上海社区服务网数据仓库的设计与实现91-1059.1基本概念概述929.2关于数据仓库92-939.3“维表-事实表”构成的关系型数据仓库模式93-959.4关于OLAP95-979.5上海社区服务网后台数据仓库的实现97-1049.6本章小结104-105第十章.结论与展望105-10810.1本文主要贡献与创新105-10610.2进一步的研究工作106-108附录一数据仓库维表字段说明108-110附录二数据仓库事实表字段说明110-111参考文献111-118博士学位期间参加的科研项目和发表的学术论文118-119致谢119 本论文购买请联系页眉网站。
基于Web日志挖掘的网上教学质量评估方法研究
大多还 处于资源共享的状 态， 只是将 传统课堂教育简单移植 到网络上， 通过 向学生呈现教学 大纲 、 教学计划 、 课堂讲义 、 电子课件、习题 自测 、作业提交、交流讨 论、在线教学视频 等 内容。 通过对 教学 网站 的调查和学生 反馈信息， 发现不少教学 网站存在一定的问题 。 人多网站结 构公式化，内容不全目更 ． 新速度慢，没有 充分考虑 网上教学特点和学生需求，更没有
中图分类号 ： Ｐ １ Ｔ ３ 文献标 识码 ： Ａ 文章编号 ：１ ７ — ７ ２ （０ ８５ ０２ — ２ ６ １ ４ ９一２ ０ ）— ０ ７ ０
Ａｂ ｔ ｃ ： ｈ ｓ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓ ａ ｎ ｗ ｍ ｈ ｄ ｏ ａ ｓ ｓ ｎ ｉ ｅ ｔ ａ ｈ ｎ ｕ ｌ ｔ ｙ ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ Ｗ ｂ ｌ ｇ ｉ ｉ ｇ ｓ ｒ ｔ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｅ ｅｔ ｏ ｔ ｓ ｅ ｓ ｏ ｌ ｎ ｅ ｃ ｉ ｇ ｑ ａ ｉ ｙ ｂ ｓ ｎ ｈ ｅ ｏ ｍ ｎ ｎ ａ
信息量大、交互性强、覆盖面广等特点，为更多的人提供接 受高等 教育 的机会 ，有 力推动 了我国高 等教育大众化 的进 程。 然而网上教学过程 巾教师与学生时空分离， 学生缺乏必 要的和有效的网上学习监控手段及学习监督机制， 依赖于学 生的学习动机 、 觉意识和 自 自 控能力 的教学质量难以得到保
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｅ ｏ ｖ ｒ ｓ Ｗ ｂ Ｌ ｇ： Ｄ ｔ ｎ ｎ ａ ａ Ｍｉ ｉ ｇ； Ｔ ａ ｈ ｎ ａ ｉ ｙ ｅ ｃ ｉ ｇ Ｑｕ ｌ ｔ
０ 引言 随着 Ｉｔ ｒ ｅ 和校园网的发展 ， ｎ ｅｎ ｔ 网上 教学方 式成为各高 校必不可少的教学手段，是高校改革 教学方法 、优化教学过
目 前大多数教学 网站 实现 了用户访问统计功能， 以记 可 录用 户登录 时间、登录次数 、访 问的 页面 、页面停 留时问 、 习题 和测验完成情况 、 当前学习进度 等信息进行教学质量统 计分析。但Ｅ于教学网站内 ｈ 容较多， 无法对每个用户的访问 行为进行详细记录和统计，有些学生甚至采用 “ 挂网”的方 法来延长在线学习时间，使统 计信息缺乏真实性和有效性 ， 影响教学质量评估 。 这些传统 的质量跟踪体系无法从用户的 行为模式 、访 问内容偏好 、用户访 问网站时间和频度评估网
基于Web日志的浏览兴趣度分析技术研究
ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｃ ｋ ｏ ｆ ｍｅ ａ ｎ ｓ ， ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｈｉ ｔ ｓ ， ａ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｕ ｓ ｅ ｒ ｂ ｒ ｏ ｗｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｗａ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｒ ｓ ｂ ｒ ｏ ｗｓ ｅ ｒａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｏｕ ｒ ｇ ｈ
前人们 已经在 Ｗｅ ｂ信息 个性化服务 的一 些基本 问题 的研 信 息 获 取 技 术 统计学 、 人 工 智 能 中 的机 器 学 习和 神 经 网 究工作上取得 了一 些成果 ， 但如何 将解决这些基 本 问题的 络 等 。 通 过 Ｗｅ ｂ挖 掘 ， 可 以发现潜在客户 ， 延 长 客 户 的 驻 方法有机地 结合起来 ， 以 实 现 Ｗｅ ｂ个 性 化 服 务 ， 有 必 要 继 留 时 间 ， 改进站点设计等。
．
ｈｅ ｔ ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ，ａ ｎｄ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ａ ｍｏ ｒ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｐ ａ ｔ ｈ ｔ ｒ ｅ ｅ ．Ｔ ｈｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｈ ａ ｓ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｄ ｇ ｏ ｏ ｄ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ．
基于Web日志挖掘的网上学习行为研究
（． １驻马店职业技术学院 信息工程 系， 河南 驻马店 ４３０ ； ６０ ０ ２ 山东大学 数 学与系统科学学院，山东 济南 ２００ ） ． ５ １０
摘 要 ： 教育 要想 为学 习者 提供个 性化 的指 导 和服务 ， 注重 教学 过程 跟踪 ， 意对 学 生学 习 行为 的分 析 。Ｗｅ 服 网络 必须 注 ｂ
学 服务质 量 。 关 键词 ： ｂ日志挖 掘 ； Ｗｅ 网上学 习行 为 ； 糊 聚类 ； 糙集 模 粗 中图分 类号 ：Ｐ １ Ｔ３１ 文 献标识 码 ： Ａ 文 章编 号 ：６３ ６ ９ ２ １ ）２ ０７ － ４ １７ — ２Ｘ（０ １ １－ ０３ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ Ｅ－Ｌｅ ｒ ｉ ｈ ｖ ｏ ｓ ｄ ｏ Ｗ ｅ ｌ ｇ Ｍ ｉ ｎｇ ｓ ａ ｃ ｎ ａ ｎ ｎｇ Ｂｅ ａ ｉ ｒ Ｂａ ｅ ｎ ｂｏ ｎ ｉ
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浅析WEB日志数据挖掘技术
M oder n sci ence6今日科苑科苑论坛K E Y U A N LU N TA N摘要：互联网发展到今天已经成为了人们生活中不可缺少的一部分了，而互联网从某种意义上讲也可以看作是一个庞大的数据库,并且涉及到各个领域。
那么在这个庞大的数据库中，数据挖掘技术有什么用武之地呢？本文通过对互联网上数据挖掘的简单论述，说明现在互联网上数据挖掘的一些趋势和相关技术，并且着重分析一下其中一种互联网上数据挖掘的应用方向相关的技术——W eb 使用记录的挖掘。
关键词：w eb 数据挖掘；W eb 日志；数据预处理一、引言目前，互联网已经和我们的生活密不可分，它可以说是一个巨大的、分布广泛和全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消息信息、金融信息、教育、政府、电子商务和许多其他信息服务。
根据有关机构统计，目前互联网的数据以几百兆字节来计算，而且增长速度很快，如果将这个庞大的数据库用一般的统计分析来处理的话，显然是有心无力的。
自从数据挖掘技术成功地应用于传统数据库领域之后，人们对于数据挖掘在像互联网数据这样的一些特殊数据源的应用也寄予了厚望，并且做了许多相应的研究和发展了相应的技术。
将数据挖掘技术应用到互联网数据上，理论上可行，但是由于互联网自身的特点，也使它面临一些需要克服的技术难点。
可以说，在互联网上应用数据挖掘技术的前途是光明的，但道路也是曲折的。
目前互联网上的数据挖掘技术主要根据挖掘的方向一般分为三类：W eb 内容挖掘，W eb 结构挖掘和W eb 使用记录的挖掘。
而结构本来就蕴藏在内容中，是内容的骨，因此有些分类方法又分为W eb 内容挖掘和W eb 使用记录挖掘。
这里按照后一种分类方法来看一下目前的相关技术和应用。
二、技术（一）W eb 日志目前市面上比较流行的W eb 服务器，例如I I S 通常都保存了对W eb 页面的每一次访问的日志项。
它忠实地记录了访问该W eb 服务器的数据流的信息。
Web日志挖掘技术在电子商务网站优化中的应用
Web日志挖掘技术在电子商务网站优化中的应用【摘要】本文主要探讨了Web日志挖掘技术在电子商务网站优化中的应用。
首先分析了日志数据，研究用户行为，为精准营销策略的制定提供支持。
其次通过日志数据进行网站性能优化，改进用户体验。
接着讨论了个性化推荐系统的构建，提升用户满意度。
也探讨了安全防护和异常检测技术在电商网站中的重要性。
结论指出了Web日志挖掘技术对电商网站优化的重要性，并展望了未来的发展趋势。
通过本文的研究，可以更好地了解如何利用Web日志挖掘技术来优化电子商务网站，提升用户体验和商业价值。
【关键词】Web日志挖掘技术, 电子商务网站, 优化, 日志数据分析, 用户行为, 精准营销策略, 网站性能优化, 用户体验改进, 个性化推荐系统, 安全防护, 异常检测技术, 重要性, 发展趋势, 结语.1. 引言1.1 Web日志挖掘技术在电子商务网站优化中的应用Web日志挖掘技术是指通过对网站服务器记录的访问日志数据进行分析和挖掘，来发现潜在的商业机会和优化方向。
在电子商务领域，Web日志挖掘技术的应用已经成为优化网站运营效果和提升用户体验的重要手段之一。
通过对日志数据的分析，可以深入了解用户的行为习惯、偏好和需求，从而制定更精准的营销策略、优化网站性能、改进用户体验，构建个性化推荐系统，提升安全防护和异常检测能力。
Web日志挖掘技术在电子商务网站优化中发挥着重要作用，为网站运营提供了更多可能性。
未来，随着技术的不断发展，Web日志挖掘技术在电子商务领域的应用将会越来越深入，为电子商务行业带来更多创新和发展机会。
2. 正文2.1 日志数据分析与用户行为研究日志数据分析与用户行为研究是电子商务网站优化中非常重要的一环。
通过分析用户在网站上的点击、浏览、购买等行为，可以深入了解用户的偏好、习惯和需求，从而为网站提供个性化、精准的服务。
通过对大量日志数据的分析，可以发现用户的行为模式和趋势。
哪些页面被访问频率最高，哪些产品被购买最多，用户在网站上停留的时间长短等等。
Web日志挖掘数据预处理技术的研究
科
Ｗｅ ｂ日志挖 掘 数据 预 处理 技术 的研 究
任 海 龙
（ 大庆油 田第一采油厂 第二 油矿 ， 黑龙 江 大庆 １３０ ） ６ ０ ０
摘 要： Ｗｅ 在 ｂ数据挖掘研 究领 域中， 数据预处理在 Ｗｅ ｂ日志挖掘过程 中起 着至关重要 的作用 ， 深入探讨 了数据预处理环节 的过程， 并介绍一 种由用户访 问序列直接 生成 用户访 问事务的算法。
关键 词 ： 据挖 掘 ； ｂ日志挖 掘 ； 据 预 处理 数 Ｗｅ 数
多个用 户 。 保存当前路径 Ｐ ｔ； ａｈ １概述 Ｗｅ 数据挖掘是数据挖掘技术和 ｌｔ ｎｔ ｂ ｎｅ ｅ应 ｒ ２ 会话标识。 ． ３ 对于上一步标识出的用户所有 ｐｐ ｔ） ｏ（，： Ｓ Ｐ 用研究相结合的研究领域， Ｗｅ 在 ｂ数据挖掘中， 最 的访问序列， 它们可能超越了很长的时间段， 因此 ｉ Ｐ在 ｐｔ ｆ（ ａ ｈ中） 重要的应用是 Ｗｅ 志挖掘。 ｂ ｂ１ ３ Ｗｅ 日志挖掘与传 可能用户在这个时间段内不只一次访问了该网 从 ｐｔ ａｈ中删去 Ｐ； 统数据挖掘的区别在于数据源不同， ｂ日 Ｗｅ 志挖 站。会话标识的 目的就是将用户的所有访问序列 ＰＰ ＞ｃｉ ； ＝－ ｒｈｌ ） ｄ 掘的对象通常是服务器的 日 志信 息，而传统数据 分成多个单独的用户一次访问序列。为了获得这 ｉ（ ａｋ ｍ ｔＳ ） 触Ⅱ ｆＳ ｅＥ ｐ （） ｔ ｙＩ 果栈空但访 问序列并未 挖掘的 对象多为数据库。 ｂ Ｗｅ 服务器的 日 志 ｅ 个划分 ， ｂ 一个最简单的方法就是定义一个时间段 ， 结束 ， 则将 Ｐ 指向树根结点，ａ 赋为 ０ ｌ ｆｇ ｌ 己 ｏ 载了用户访问站点的信 息， 这些信息包括： 如果用户请求的相邻的任意两个页面之间的访问 访 （ ｆ ｇ￣ ｝ ｌ － ， ａ－ 问者的地址 、 访问时间 、 访问的页面、 页面的大小 、 时间间隔超过了这个时间段 ，则认为用户又开始 １ ３ ． 验 。 算 法 实 现 的操 作 系 统 Ｗｉ— ２实 ｎ 浏览器类型 、响应状态等等。每当站点被访 问一 了一个新的会话 ， 这个时间段， 晴况下选择为 一股 次 ， ｂｌ Ｗｅ ｏ ｇ就在 日志数据库 内追加相应的记录 。 ３ ０分钟。会话标识的 目的就是要创建每一个用户 ｄｗ ２０ Ｓｒｅ， ｏ ｓ０ ３ ｅｖｒ使用编程语言 Ｃ ＋ 编译器 Ｍｉ ＋， — 站点的规模和复杂程度与 日俱增，利用普通 的概 的有意 义的 页面 聚类 。 ｃｏｏｔ ｉ ａ Ｃ ＋ － 图 ３ 表一个网站的拓扑 ｒｓｆ Ｖｓ ｌ ＋ ６ 。 （ ｕ ０ 弋 率方法来统计分析和安排站点结构已经不能满 ２ ４格式化。在数据集完成会｛ 刮 目 之后 ， 会 结构 ， 是一棵普通的树结构 ， 将其转换为－３ 树结 －￣ 足要求。 通过挖掘服务器的日志文件， 得出用户的 话数据必须被格式化成符合相应数据挖掘算法的 构如图 ３） （所示。图 ３ ） 每一结点的 Ｉ １ （中 ｂ 左结点为其 访 问模 式 ，从 而 可以进 一 步分 析 和研 究 日志 记 录 数据模型， 这一步工作称之为数据转化。例如， 进 在图 ３ ） ｆ中的孩子琉 ， ａ 右缝 为其兄弟结点。 的规律 ， 来改进网站的组织结构及典陛能 ， 构造 白 行关联规则挖掘的数据格式和进行序列挖掘的数 适应网站； 还可以通过统计和关联分析 ， 增加个 胜 据格式就可能不同。在数据转化完成之后 ， 可以对 化服务， 发现潜在 的 用户群体 ， 这在电子商务等领 格式化的数据进行｛ 域是 很有 市场 的。 ３算法及实验 ２数据预处理的四个阶段 ３ 算法 。Ｔ １ ． １ ｓＩ 算法是首先把网站的 树形拓扑 数据预处理是在将 １ ３志文件转换成数据库 结构转换为二叉树 的结构 ，然后在二叉树结构上 文件以后进行的， 目的是把 Ｗｅ 志转化为适 根据用户的会话序列得到事务序列。Ｐ ｔ 其 ｂ１ ３ ａｈ中用来 合进行数据挖掘的可靠的精确的数据 。这个过程 存在当前向前的引用路径 ，也就是用户的访问事 主要包括 四个阶段： 数据清理 、 用户标识 、 会话标 务数据，ｅ ｉ 为用户访问序列， 指 向用户访问 Ｓｓ ｏ ｓｎ ｓ 【 一个网站的拓扑结构 ａ ） （） ｂ 转换为二叉树的结构 识和格式化。 序列中的当前结点，ａ 用来表示是否在树中找到 ｌ ｆｇ ２ 数据清理。 ． １ 数据预处理的首要任务是数据 了浏览路径 的第一个结 。Ｔ为树的根结点， Ｐ为 图 １拓扑 结构 转换 为二 又列 清理 ， 在任何形式的 Ｗｅ ｂ日志分析过程中， 清除 指 向树根钴． 的指针 ， 采用二叉链表存储结构。 假如在同—个会话产生的 １志如表 １ ３ 所示。 服务器 日志中不相关数据 的技术是非常重要 的。 获得最大 向前参引路径的算法描述如下 ： 表１ 用户会话 日志 序列 只有当服务器 日志中表示的数据能够准确地反映 初始化栈 Ｓ ｔ 当前会话 页面 请求页面 用户访问 Ｗｅ ｂ站点的情况时 ， 经过挖掘得到的关 Ｐ指向二叉树的根结点 Ｔ Ａ Ｂ ｆ ｇ ０ ｌ －； ａ 联规则才是真正有用的。 Ｂ Ｅ Ｅ Ｉ 由于 Ｈ 丫Ｐ协议是一个面向不连接的协议 ， １ｒ Ｗｈ ｅ ｉ 用户访问序列 Ｓ ｌ 未结束 Ｆ Ｋ 每次客户连接请求完所要的网页后 ，服务器会 自 ｛ｉ（ ｇ ＝９ ｆｎ ＝０ ＝ Ａ Ｃ 动与客户断开连接 ，同时被 申 的网页文件连同 请 Ｉ （｛ 果根的当前结 ｆＰ 础口 １ 与用户访问序列 中 文件上的图片和脚本代码一并被下载到了客户 的当前结点相同， 将其加入到 Ｐ ｔ ａｂ中 这次会话的浏览路径即用户访问序列为 Ａ — 端。在大多数的情况下，只有 Ｈ Ｍ 代码是有用 ＴＬ Ｉ Ｐ ＞ａａ ＊ ） ｆ（－ｄ ｔ Ｓ － Ｂ Ｆ １卜Ｋ Ａ ｃ， ＿ ＿一 — ＿ 通过路径补充技术 ， 得到用户会 的， 并被保存在 １ ３ 志文件中以用于用户的识别。 因 ｆ把 Ｐ加 入 到 Ｐ ｔ ａｈ中 ，Ｓ ＋； 话序列为 Ａ Ｅ 『Ｆ Ｂ ＦＫ ＦＢ Ａ Ｃ， ＋ ｉ ｆ ． 一＿ － ＿ ＿ — ＿ — － 再利用最 此这就要清除日志 中的图片文件，通常清除不相 （ａ＝Ｏ Ｆａ＝ ； ｆｇ＝ ９ ｌｇｌ） １ ： 大前向引用路径算法得 出用户的访问事务为 Ａ — 关数据项可通过检查 Ｕ Ｌ的后缀来实现 ，例如： Ｒ ｐ ｓ（’ ； ｕｈ ｔ） ＳＰ 把当前 绍点压入栈中 Ｂ Ｅ Ｉ Ｂ ＦＫ Ａ ｃ 利用文章中给出的算法， ＿ －、 — ＿ 、－ 。 在 可以把所有后缀是 ｇｆ ｅ ｉ ｐｇ的文件名从 １志数据 ， ｊ ３ Ｐ Ｐ ＞ｃｉ ； ＝ － ｌｈｌ 】 ／ ｄ ／ 指向 Ｐ的左孩子结点 不需要补充路径的情况便可由用户访问序列直接 中清除掉。 ｅｓ ｛ ０ （ Ｆ ｌ ｅ ｐ ｐ Ｌ＇ ｓ ； ∥ 栈顶元素出栈 获得用户的访问事务 Ａ Ｂ Ｆ Ｉ Ｂ Ｆ Ｋ Ａ Ｃ — ． —、 － ＿ 、＿ 。 ２ ． ２用户标识。接下来， 唯一的用户必须被标 并赋 给 Ｐ 因为在数据预处理的过程中省略 了路径补 识出来 ， 也就是说要识别出来具体的用户。 采用的 ＰＰ ＞ｃｉ ； １／ 向 Ｐ的右孩 充的步骤 ， ＝－ ｒｈｌ ｄ 脂 根据用户访问序列直接得到用户的访 方法是使用 Ｉ Ｐ地址 ， ｇｎ 类型以及一些临时信 子结点 Ａｅｔ 问事务，文章中提出的算法使得预处理的过程得 息综合起来标识一个用户。 具体方法是 ： ｅｓ ｉ ｌ ｅ ｆ ｆ ｆ（ ＞ ａａ １ ｉ Ｐ ｄｔ－ Ｓ － 到简化， 从而节约了一定的时间， 提高了整个 日 志 第一步， 如果 Ｉ 地址相 同， Ａ ｅｔ 息中 Ｐ 但 ｇｎ 信 ｆ把Ｐ 加入到 Ｐ ｔ 中， 挖掘的效率。 ａ ｈ 如浏览器软件或操作系统不同则可以假设为不同 Ｓ ： Ｈ 结束语 的两个用 户 。 文章对 Ｗｅ 志挖掘中的预处理模块进行 ｂ１ ３ ｐ ｓ（ｔ） ｕｈ ，； ＳＰ 第二步， Ｉ 地址和 Ａ ｅｔ 如果 Ｐ ｇｎ 信息都相同则 ‘ Ｐ－ ＞ｃｉ ； ＝－ｌ ｌ ｝ Ｐ ｈｄ 了研究 ，且提出了一种由用户访问序列直接生成 判断每一个请求访问的页面与访问过的页面之问 Ｅｓ ｌ ｅ｛ ｐ ｓ（ｔ） ｕｈ ， ； ＳＰ 用户访问事务的算法 ， 这种算法不需要使用路径 是否有链接。如果一个请求访问的页面与上一个 补充技术来补充完整的路径后再进行事务识别， Ｐ Ｐ ＞ｃ ｉ ； － －ｒｈｌ ｝ ｄ 已经访问过 的所有 的页面之间并没有直接 的链 Ｅｓ ｆ ｆ Ｐ ｌ 的前一个结点是左结 从而使得预处理的过程得到简化，提高了挖掘的 ｅ ｉ ｆ 接， 则假设在访问 Ｗｅ 站点的机器上同时存在着 点） ｂ 效 率。
基于Web日志挖掘的Markov预测模型及算法研究
安庆 师范学 院学 报（ 自然科 学版 ）
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｎ ｉ ｅ ｃ ｅｓＣ ｌｇ （ ａｕａ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） ｏ ｒａ ｏ ｑｎ Ｔ ａ ｈ ｒ ｏｌ ｅ Ｎ ｔｒｌ ｉ ｃ ｄｔ ｎ Ａ ｇ ｅ Ｓｅ ｉ
Ｆ ｅｂ． １ ２０ ０
中图 分 类 号 ：ＴＰ ８ １２ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ — ４ ６ （ ０ ０ ０ — ０ ３ — ０ ０７ ２０２１）１ ０５ ４
０ 引
言
网 络 技 术 的 发 展 ， 其 是 Ｉｔｒ ｅ 尤 ｎ ｅ ｎ ｔ的 广 泛 应 用 ， 得 数 据 挖 掘 的 对 象 从 数 据 库 中 的 数 据 延 伸 到 网 络 使 上 的 数 据 ， 成 了 新 的 研 究 分 支 ： ｅ 挖 掘 （ ｅ ｉｉ ｇ 。 Ｗ ｅ 日 志 挖 掘 是 ｗ ｅ 形 Ｗ ｂ Ｗ ｂ Ｍ ｎｎ ） ｂ ｂ挖 掘 中 应 用 最 为 广
２ ）状 态 转 移 概 率 矩 阵 Ａ 一 ｛ “ ， 口 ） １≤ ≤ ｎ， １≤ Ｊ≤ ；
３ ）开 始状 态 向量 Ｉ ｌ一 （ Ｐ（ 一 ｓ ） １≤ ｉ ７一 ｆ Ｘ ）， ≤ ；
４ ）随 机 状 态 序 列 变 量 Ｘ 一 ｛ ， ， ， ） Ｘ ｘｚ … ｘ 。
程 ， 样 一 个 模 型 就 称 为 Ｍ ａ ｋ ｖ模 型 。 这 ｒｏ
一
个 Ｍ ａ ｋ ｖ模 型 由 以 下 几 个 部 分 组 成 ［ ： ｒｏ ６ ］
１ ）状 态 空 间 ｓ 一 ｛ ｓ ， ， Ｓ ， 。 … Ｓ ＞一 ｛ ， … ， （ 方 便 起 见 ， 中 用 状 态 下 标 代 表 相 应 的 状 态 ） １ ２， ＞ 为 文 ；
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Web日志分析技术研究
Web日志分析技术是指对Web服务器产生的日志进行分析、统计和利用，从中获取有价值的信息和指导，是Web管理和网络营销中不可或缺的一项技术。
在网络营销、电子商务、信息采集及用户行为研究等领域，Web日志分析技术都有着重要的应用价值，因此，对该技术的研究和应用也越来越受到人们的关注。
一、Web日志介绍
Web日志是Web服务器上记录用户请求信息的文件，记录了用户访问web服务器的所有活动信息，包括用户请求的IP地址，访问的页面，访问时间，所使用的浏览器、操作系统等。
每个网站都会生成日志记录文件，而每个记录表示了一个请求。
Web日志是Web分析的基础，只有通过对Web日志的分析，才能得到有关Web访问者的行为、分布、兴趣、需求等方面的信息。
二、Web日志分析的重要性
通过Web日志分析技术可以更加深入地了解用户访问网站的行为方式，分析用户的心理需求，从而指导网站的运营和推广工作。
对于一个网站而言，Web日志分析技术是非常重要的，可以用来判断：
1.网站访问量及来源情况
2.用户的浏览习惯
3.用户使用的搜索引擎
4.搜索关键词
5.网站页面回流率
6.不同时间下的网站流量变化情况
通过对Web日志的分析，可以对网站的运营和推广起到有益的作用，能够判
断当前的推广策略是否有效。
三、Web日志分析方法
Web日志分析方法主要分为两种：基于日志文件的统计分析和基于机器学习的
关联分析。
基于日志文件的统计分析主要是数据的统计，利用柱状图、饼状图等直观的图表形式来表示，例如，在同一时间段内，哪些搜索关键词访问量较大。
这种分析方法的优点在于处理速度快，需要使用的工具较少，但是对于某些复杂的分析，比如关联分析，这种方法就力有不逮。
基于机器学习的关联分析是利用机器学习算法来挖掘数据之间的关联性，发现
数据背后的规律和模式。
这种方法复杂性较高，需要使用大量的计算机资源和相关的算法，但是能够更加深入地挖掘数据之间的关联性，发现更加有价值的信息。
四、Web日志分析工具
Web日志分析工具是进行Web日志分析不可缺少的一环。
常用的Web日志分
析工具包括Webalizer、AWStats、Analog、Google Analytics等，这些工具可以从
不同的角度来帮助用户分析网站的流量情况、网站访问情况等。
例如，Google Analytics工具能够通过访问日志，提供数据分析、用户行为分析、转化分析等多
方面的数据分析。
五、Web日志分析的发展趋势
Web日志分析技术的应用领域越来越广泛。
在旅游、餐饮、电商等行业，Web
日志分析技术已经成为了业界的常规技术手段，这也促进了该技术的发展。
未来，随着人工智能、大数据技术的发展，Web日志分析技术有望突破当前的瓶颈，提
升其分析和挖掘能力。
相信在不久的将来，Web日志分析技术会变得更加智能化，能够更好地为Web管理和网络营销服务。
总之，Web日志分析技术作为Web管理和网络营销中不可或缺的一项技术，
对现代化的管理和营销工作有着巨大的帮助作用。
随着Web日志分析技术的进一
步发展，相信其能够为用户提供更加精确的数据分析和指导，促进网站的良性发展。