Web日志挖掘技术的研究与应用
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。
基于Web的数据挖掘技术研究及其应用
基于Web的数据挖掘技术研究及其应用一、引言Web是一个包含海量数据的庞大世界，但是这些数据的大部分都是没有被充分利用的，因此，如何以更高效的方式搜索、分类、过滤这些数据，变得尤为重要。
数据挖掘技术正是一个能够应对这一问题的解决方案。
通过应用数据挖掘技术，可以使得Web上的数据从未被发现或者被忽视的价值实现挖掘和应用，使得其能够为Web用户提供更优质的服务。
本文将会针对基于Web上的数据挖掘技术进行研究，并探讨其在各个领域中的应用。
二、Web上的数据挖掘技术数据挖掘，又称知识发掘，是建立在计算机技术、多领域复杂数据理论、人工智能等多学科的交叉领域。
而基于Web的数据挖掘则是指通过网络数据挖掘技术去实现对Web上的数据进行发掘，主要应用于Web搜索引擎、电子商务、社交媒体等领域中。
基于Web的数据挖掘技术大致分为以下几种：1.信息检索信息检索是一种常用的Web数据挖掘技术，它能够快速找到用户所需要的信息。
主要有以下几种方式：（1）关键词模式：通过用户输入的关键词来匹配网页信息的模式，目前大多数搜索引擎采用的模式。
（2）语义匹配：在信息检索中，语义（即单词与单词之间可能的相互关系）是非常重要的，因此，该方法是通过分析说法意图进行检索。
2.文本挖掘文本挖掘是一种能够自动提取大量数据内部的结构、模式和趋势的技术。
具体的，在Web中，文本挖掘主要应用于网络新闻、社交媒体等领域，通过深入文本分析和挖掘，能够快速发现用户所需的信息。
3.主题建模主题建模是一种用于和解释复杂数据的技术，主要的目的是发现文本中存在的隐式主题和意见。
它应用于Web搜索引擎和社交媒体中，通过对文本内容进行建模，来寻找用户所需要的信息。
4.搜索引擎搜索引擎是指互联网上创建，存储、排序、查询和展示内容的计算机程序。
搜索引擎的基本功能是在用户提供的关键词与Web 中所存储的信息进行计算，通过域名、标题和正文内容匹配，最终展示用户所需的信息。
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。
Web日志挖掘技术研究与应用的开题报告
Web日志挖掘技术研究与应用的开题报告一、选题背景随着互联网的普及，各种Web应用也越来越多，其日志数据也在不断积累。
Web日志是保存在Web服务器上的一些文本文件，记录了用户在与Web服务器进行交互的过程中产生的各种行为和信息，例如访问时间、访问IP地址、请求的页面、返回的状态码等。
这些日志数据包含了大量有关于用户行为、访问趋势、网站性能等方面的信息，对于网站的管理和运营具有重要的意义。
Web日志挖掘技术作为一种数据分析、处理和挖掘技术，可以对Web日志数据进行深入挖掘，提取出有价值的信息，为Web应用的优化、用户行为分析等方面提供支持。
因此，Web日志挖掘技术正在变得越来越重要。
二、选题意义随着Web应用的不断发展，很多网站都拥有了大量的日志数据。
这些数据所包含的信息丰富，但是从中提取有价值的信息并非易事。
Web日志挖掘技术可以从这些数据中提取出有价值的信息，对网站的管理和运营具有重要的作用。
此外，Web日志挖掘技术还可以用于用户行为分析，了解用户在网站上的兴趣、喜好等，可以为网站的精准营销提供支持。
同时，Web日志挖掘技术还可以用于网站性能优化，通过分析请求时间、访问流量等方面的数据，提高网站的响应速度和访问效率。
三、主要研究内容本文的主要研究内容包括以下方面：1. Web日志的数据预处理：对Web日志数据进行清洗、去噪、格式化等处理。
2. Web日志的数据分析与挖掘：采用数据挖掘算法对Web日志数据进行分析和挖掘，包括用户行为分析、访问趋势分析、网站性能分析等。
3. Web日志挖掘技术在网站管理和运营中的应用：将Web日志挖掘技术应用于网站管理和运营中，包括用户行为优化、网站性能优化等方面。
四、主要研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 数据预处理方法：采用Python编程语言对Web日志进行清洗、去噪、格式化等处理。
2. 数据挖掘方法：采用关联规则、聚类等数据挖掘算法对Web日志数据进行分析和挖掘。
WEB日志挖掘技术的研究及应用
第五章，原来是关联规则，现在要改成聚类的方式，算法为第四章的改进的蚁群算法。
原来的功能图太宽跨界了，图不可以超过文档的内容部分。
第一章，主要是研究现状及分析进行修改，其他的文字表述做相应修改查重率差不多达到10%1引言随着Web日志技术的急剧增长和快速普及,以及在电子商务和信息共享等方面的广泛应用，用户可以用很低的成本从网络上获得信息，Internet已成为最丰富的信息来源地，为了更好地对这些大量、无序的网页信息进行排序和检索，需要提升搜索引擎对网络信息的处理和组织能力，因此在这样的形势下，产生了Web日志挖掘(Web日志Mining)[1]技术，目的在于从Web日志的组织结构和链接关系中发掘出有用的模式和规律，该技术无疑成为数据挖掘中的热点，包括自然规则计算方法、神经网络、统计学、机器学习为主等人工智能相关技术。
随着Internet/WWW的全球互通互连，从中取得的数据量难以计算，所以当处理这些数据并且从Web日志的服务中抽取信息时需要采用Web日志挖掘技术。
Web日志挖掘需要从非结构化、半结构化或动态易混淆的数据中,抽取潜在的、易用的信息和模式的过程。
根据Web日志数据类别的不同，可以将Web日志挖掘分为以下三类：Web日志内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘。
这三类挖掘分别作用于网页信息站点中的内容、结构和使用信息，并且已经在发现用户访问模式、反竞争情报活动、建立数据仓库等很多方面得到了应用。
1.1课题背景及研究意义随着万维网的迅速发展以及良好的发展趋势，尤其是电子商务的蓬勃发展为网络应用提供了强大的支撑。
然而处理Web日志上海量的数据量，需要一种能高效快捷地从Web日志页面中获取信息的工具，由此搜索引擎产生了。
现有的搜索引擎技术在很大程度上方便了人们对信息的检索，不过仍然存在一些不足之处，比如搜索精度不高、覆盖率有限等问题，无法更好地发现Web日志上潜在、隐藏的知识。
将传统的数据挖掘同Web日志相融合，从而发展出了Web日志挖掘，该技术就传统的数据挖掘来看存在较多优势。
基于关联规则的Web日志挖掘研究与应用的开题报告
基于关联规则的Web日志挖掘研究与应用的开题报告一、选题背景近年来，随着互联网的不断发展，Web日志数据量呈现爆炸式增长，如何挖掘这些海量数据的价值成为业界和学术界关注的热点问题。
Web日志挖掘可以帮助我们了解用户行为和需求，从而优化网站架构、改进用户体验，提高网站的流量和收益。
关联规则挖掘是Web日志挖掘的一种重要方法。
关联规则挖掘可以帮助我们发现不同页面之间的关联关系，从而为网站推荐系统提供依据，也可以探索访问用户的行为规律，对网站运营和优化提供指导意见。
因此，基于关联规则的Web日志挖掘的研究具有重要的理论和实践意义。
二、研究目的和意义本研究的目标是基于关联规则的Web日志挖掘算法及其应用。
通过对Web日志数据的研究和分析，发现其中的规律和模式，构建关联规则模型，并将其应用于网站推荐系统和网站优化中，以提高网站的流量和收益。
三、研究内容和方法本研究将基于关联规则挖掘算法，对Web日志数据进行分析，建立关联规则模型，并将其应用于网站推荐系统和网站优化中。
具体研究内容包括：1. Web日志数据的预处理，包括数据清洗、格式转换、特征提取等；2. 关联规则挖掘算法的研究，包括Apriori算法、FP-growth算法等；3. 建立适用于Web日志数据的关联规则模型，并分析其优缺点；4. 将关联规则应用于网站推荐系统和网站优化中，提高网站的流量和收益；5. 对研究结果进行总结和评估。
研究方法主要包括文献调研、实验研究和案例分析。
通过查阅相关文献，了解关联规则挖掘算法的基本原理和应用场景。
在此基础上，利用Python等工具，对Web日志数据进行预处理和挖掘，构建关联规则模型并应用于实际网站上。
四、研究的创新点本研究的创新点主要有以下几个方面：1. 结合关联规则挖掘算法和Web日志数据进行研究，探索其在网站推荐系统和网站优化中的应用；2. 对关联规则挖掘算法进行改进和优化，提高算法的效率和准确性；3. 对关联规则模型进行深入分析和评估，探索其适用范围和限制；4. 在实际网站上应用关联规则模型，对其效果进行评价和分析。
Web日志数据挖掘的研究的开题报告
Web日志数据挖掘的研究的开题报告一、研究背景随着互联网的普及，在网站与应用领域的重要性不断增加，而日志数据也成为了网络应用开发及运维的重要依据。
Web日志是记录Web服务器上每一次访问的详细信息，包括访问者的IP地址，访问时间、访问页面以及访问所用的代理等信息。
利用Web日志数据，可以帮助我们更好地了解网站运营状况，进而对应用进行优化与改进。
Web日志数据挖掘，是指对Web日志进行数据分析，通过分析日志数据的趋势、规律等信息，可以帮助我们发掘网站访问的行为特征，分析用户习惯，优化网站构架等。
因此，本文将以Web日志数据挖掘为主要研究方向，研究如何通过Web日志数据的分析，实现对网站运营状况的监测与改进。
二、研究目的本研究主要目的如下：1.研究采集大量Web服务器日志数据，并进行清洗与处理，以保证数据的准确性和完整性。
2.通过使用数据挖掘技术，对日志数据进行分析，以了解用户行为特征、流量趋势等相关信息。
3.利用数据挖掘出的信息，对网站进行优化、改进或者策略调整，进而提供更优质的服务。
三、研究内容和方案1.数据收集本研究将采用开源系统ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）实现日志数据的采集、清洗、存储和可视化数据分析。
其中，Logstash作为数据收集工具，将服务器的日志文件导入Elasticsearch，进行数据的清洗、过滤和预处理。
2.数据分析对于收集到的Web日志数据，本研究将结合机器学习、数据挖掘、文本挖掘等技术，分析分析日志数据的趋势、规律等信息，帮助我们发掘网站访问的行为特征，分析用户习惯。
具体而言，本研究将利用k-均值算法、关联规则挖掘等数据挖掘方法，对数据进行分析和挖掘，并将结果通过可视化方式展示，为相关部门提供参考。
3.应用改进本研究将根据数据挖掘结果，提供一些具体且实施可行的策略或建议，帮助网站实现运营的优化与改进。
四、研究前景Web日志数据挖掘技术的研究，在服务于大数据行业的同时，也在推动了互联网的升级与发展。
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。
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面对巨大而复杂的网络系统以及浩如烟海的信息资 源，研究人员将传统的数据挖掘技术和相结合，进行Web 挖掘，从半结构或无结构的页面中，以及使用者的Web Web 活动中，抽取感兴趣的、潜在的模式，分析、研究，并加以利用。
挖掘可分为类：内容挖掘、结构挖掘和Web 3Web Web 日志挖掘。
而日志挖掘作为挖掘的一个重要组Web Web Web 成部分，有其独特的理论和实践意义。
所谓日志，是指在服务器上有关访问的各种日Web Web 志文件，包括访问日志、引用日志、代理日志、错误日志等文件。
这些文件里包含了大量的用户访问信息，如用户的IP 地址、所访问的、访问日期和时间、访问方法或URL (GET 、访问结果功、失败、错误、访问的信息大小等。
POST)()而日志挖掘，就是通过对日志记录的挖掘，发Web Web 现用户访问页面的模式，从而进一步分析和研究日Web Web 志记录中的规律，以期改进站点的性能和组织结构，提Web 高用户查找信息的质量和效率，并通过统计和关联的分析找出特定用户与特定地域、特定时间、特定页面等要素之间的内在联系，这在电子商务等领域是大有作为的。
日志挖掘技术1 Web 目前，日志挖掘技术主要分为两大类：基于事Web Web 务的方法和基于数据立方体的方法。
基于事务的日志挖掘技术1.1 Web Web 基于事务的日志挖掘技术最早是由等人Web Web ,Chen [1]提出的图。
他将数据挖掘技术应用于服务器日志文(1)Web 件，提出最大向前引用算法的概念。
他将用户会话分割MF 成一系列的事务，然后采用与关联规则相类似的方法挖掘频繁访问序列，从而取得用户访问模式。
基于事务的日志挖掘技术的基本流程是：Web 预处理过程服务器日志中的内容非常丰富，(1) Web 但是由于本地缓存、代理服务器、防火墙的存在，使得直接在数据上进行挖掘变得十分困难和不准确。
因此，Web log 在实施数据挖掘之前，首先必须对文件进行数据净Web Log 化、用户识别、会话识别、页面过滤、路径补充等一系列的工作[9]。
数据净化是指删除日志中与挖掘(Data Cleaning)Web 算法无关的数据，同时将有用的日志记录信息转换为适Web 当的数据格式。
用户识别和会话识别是从日志中的每一条记录中识别出相应的用户，并将日志中的多条记录分割为不同的事务。
页面过滤是针对页面的帧结构，对Web Web (Frame)日志记录进一步过滤，而路径补充则是考虑到用户可能在浏览器中使用方式而使日志中遗漏了访问信息。
Back Web 序列模式识别事务分割完成以后，接下来就(2) Web 是实施序列模式识别的工作。
第一步，通过算法""MF 将日志数据中原始序列，转换为(Maximal Forward Refences)最大向前引用集，其中的每一个访问子序列都代表一个从用户访问点出发的最大向前引用，其目的是过滤掉为了取消访问而产生的回退引用的影响，从而使我们能专注于挖掘有意义的用户访问序列。
第二步，从最大向前引用集中找出大"引用序列，也就是频繁出现的"(Large Reference Sequences)引用序列。
其方法和挖掘关联规则[3]的方法相类似，但不同的是，在挖掘访问模式时，一个引用序列必须是包含在最大向前引用中的连续引用，而在挖掘关联规则时，一个 大项目集仅仅是一个事务中的项目的集合。
为了找出大""引用序列，等人提出了和Chen FS(Full Scan)SS(Selective 两种算法。
算法从本质上说，是利用了一些和Scan)FSHash 日志挖掘技术的研究与应用Web 肖立英，李建华，谭立球（中南大学铁道校区信息技术研究中心长沙）, 410075摘要： 介绍了目前世界上两种主要的日志挖掘技术基于事务和基于数据立方体。
同时，提出了一个基于日志挖掘技术的应Web (Web )Web 用，即用户自适应的站点，介绍了这一系统的实现方法和主要特色。
Web 关键词：数据挖掘；挖掘；日志挖掘；用户自适应的站点Web Web Web Research and Application of Web Log MiningXIAO Liying, LI Jianhua, TAN Liqiu(Information Technology Research Center, Tiedao Campus,South-Central University, Changsha,410075)【】Abstract In this paper, the two methods of Web Log Mining (Web Session and Data Cube) are introduced. And then this paper presents the design of the adaptive site which is an application of the Web Log Mining. 【】；；；Key words Data mining Web mining Web log mining Adaptive Web site第卷 第期287№Vol.28 7计 算 机 工 程Computer Engineering年月20027 July 2002・开发研究与设计技术・ 中图分类号： TP182文章编号：———10003428(2002)07 027602文献标识码：A——276Web 日志 预处理过程序列模式识别图一 Chen 为代表的基于Web 事务的方法 序列模式分析 图为代表的基于事务的方法1 Chen Web 日志Web 预处理过程序列模式识别序列模式分析技术，以解决前面所提到的访问模式与关联规则的差Prune 异问题，它要求每次都必须对事务数据库进行扫描。
而SS 算法，则适当地利用了候选的引用序列，减少扫描事务数据库的次数，从而降低磁盘读写的开销。
因此算法相对I/O SS 算法更先进，效率更高。
第三步，从大引用序列中确定FS "最大引用序列，即频繁访问"(Maximal Reference Sequences)序列。
这一步非常简单和直观，只要找出没有包含在其他任何大引用序列中的大引用序列即可。
序列模式分析掌握了用户的访问序列模式，即频(3) 繁访问序列，就可以对所获得的知识进一步加以分析和利用。
例如，改善网站的组织结构，按照大多数访问者的浏览模式对网站加以重组等。
此外，个性化的用户交互和可视化的结果呈现，也是模式分析研究的新内容。
基于数据立方体的日志挖掘技术1.2 Web 等人Han [2]提出基于数据立方体的日志挖掘技术如Web 图所示，他根据服务器日志文件，建立数据立方体2Web ，然后对数据立方体进行数据挖掘和联机分析处(Data Cube)理。
和基于事务的日志挖掘技术相似，基于数 (OLAP)Web 据立方体的日志挖掘同样要经过预处理、模式识别、模Web 式分析个步骤：3预处理过程对进行清洗、过滤和转换，(1) Web Log 抽取感兴趣的数据。
模式识别，即建立数据立方体，进行联机分析处理(2) 。
将所访问的、访问方法、访问资源的类型和(OLAP)URL 大小、请求和停留的时间、访问者的域名和、用户、服务IP 器状态等作为的维变量，将对不同页面和文件的Data Cube 请求次数、来自不同域名的请求次数、事件、会Internet 话、带宽、错误次数、不同浏览器种类、用户所在组织等作为的度量变量建立数据立方体。
然后，运用逐层Data Cube 细化分析、汇总分析、切片分析(Drill-down)(Drill-up)(Slice)和切块分析等技术对进行联机分析处理。
逐(Dice)Data Cube 层细化分析是从一般到特殊的分析过程，如时间上从年、""月到日的逐步细化；汇总分析是从特殊到一般的分析过""""程，例如地域上从某个区域到某个国家；切片分析方法是在多维数组的某一维上选定一维成员，得到一个多维数组的子集。
切块分析方法是在多维数组的某一维上选定某一区间的维成员后得到的结果。
模式分析，数据挖掘利用成熟的数据挖掘技术(3) [12]如特征、性能、分类、关联、预测、时间序列分析、趋势(分析等进行流量分析、典型的事件序列和用户行为模)Web 式分析、事务分析等。
例如，应该在怎样的上下文环境下使用特定的成分和特征？典型的事件序列是什么？不同的用户群在使用和访问模式方面有什么不同？在不同的过程里用户在使用和访问模式方面有什么不同？在某一特定的环境下最普遍的用户访问模式是怎样的？用户行为随时间的不同有什么变化？用户的使用模式将如何随着系统性能、服务质量的不同而变化？网络流量的分配与时间的关系如何？综上所述，基于事务和基于数据立方体的两种方Web 法，各有其特点。
基于事务的日志挖掘技术，侧重于用Web 户序列模式的挖掘和分析，即找出每一个用户的频繁访问序列，从而进行以事务和序列为出发点的知识发现，这正是与应用的特性相符合。
而基于数据立方体的日志挖掘，侧Web 重于将日志转变为结构化的数据立方体，能从多角度、Web 全面地进行挖掘和分析，并能引进各种成熟的数据挖掘技术，有利于挖掘与数据挖掘技术的迅速融合与发展。
Web 其他的日志挖掘技术1.3 Web 除了以上介绍的两种主要的日志挖掘技术以外，许Web 多研究人员根据实际的需要，开发出一些简单、新颖、高效的日志挖掘方法。
例如，建立关联矩阵，Web URL_UserID 通过相似性分析和聚类算法，获得相似客户群体和相关Web 页面，并进一步发现频繁访问路径[10]。
又比如，针对电子商务中的时间特性，研究基于的时间序列模式挖掘Web [11]等。
应用示例—用户自适应的站点2 Web 在网络应用中，用户常常为繁琐的信息查找而苦恼，对于许许多多自己曾经访问的页面，并没有有效的工具帮助整理、保存自己感兴趣的信息和方便下一次的访问。
而作为网站的建设者，也都希望能提供高质量的、高效率的服务，以吸引更多的访问者。
针对这样的需求，我们设计了一种基于日志挖掘技术的用户自适应的站点见图。
通过Web Web (3)日志挖掘技术，可以获得用户访问模式，在下一次用户Web 访问主页时，使用所挖掘到的信息，动态地提供个性化的页面，这就是用户自适应的站点的含义。
Web"Web "本系统首先将日志文件中的数据经过预处理放入原始数据库，然后采用模式识别的技术获取用户的访问模式，放入用户访问模式数据库，再通过数据挖掘和模式分析，形成知识数据库。