异常数据挖掘在Web服务器日志文件中的应用
Web日志挖掘中数据预处理技术的研究
的图片、 声音 和脚本代码一起被下载到了客户端。
当挖掘 的 目的是 用户 访 问模 式时 ， 片和声 音文 件 图 显然 用 处 不 大 。可 以 把 后 缀 为 ＪＥ ＭＰ ， Ｉ ， Ｐ Ｇ， ３ ＧＦ ＷＭＶ等 的记 录删除 。但是 ， 当挖掘的 目的是 为 了进 行 网络 流量分析 时 ， 些信息又会 显得非 常 的重要 ， 这
典 型 的 日志 记 录形 式如 下 ：
次客户 连接请求 完所 要 的 网页后 ， 服务 器会 自动与 客户断开 连接 ， 同时被 申请 的网页文 件 连 同文件 上
２２ １２９ ．６ 一 ［２：３５ ８６２０ ］ 一 ０ ．９ ．４６ １ ２ ：５２／ ／０６
“Ｇ Ｔ ｄ ｙ ｌｇ ｈ ｌ ． ｔ ｌ ／ ．１” 一 １ ０ — Ｅ ／ ｒ ／ ｏ ／ ｅ ｐ ｈ ｍｌ Ｈｒ ＴＰ １ ０ １ ０ １ 一 “ ｔ ／ ｗ ｗ． ｅ ｐ ｅ ｕ ｃ ” 一 “ ｉ ｄ ｗｓ １２ ｈｔ ／ ｗ ｈ ｌ ． ｄ ． ｎ ｐ： Ｗ ｎｏ
理， 包括删除无关紧要的数据 ， 合并某些记录 ， 对用 户请求 页 面时发 生 错 误 的记 录进 行 适 当 的处 理 等 等。只有当服务器 日志 中的数据能够准确地反映 用户 访 问 Ｗｅ 点 的情 况 时 ， 过 挖掘 得 到 的关 ｂ站 经
联规 则才 是真 正有 用 的。 由于 Ｈ ｒ 议 是一 个 面 向非 连接 的协议 ， Ｔ Ｐ协 每
表 １ Ｅ Ｌ 日志格 式 ＣＦ
雷 Ｈ Ｈ Ｈ Ｈ簦Ｈ
图 １ Ｗｅ ｂ日志挖 掘 的预 处 理过 程
２ １ 数据 清理 ．
数 据 预处理 的第 一 步 是 数据 清 理 ， ， 据清 ’数 ］ 理是 指 根 据 实 际 需 求 ， ＷＥ 日志 文 件 进 行 处 对 Ｂ
计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(中)
计算机初级《信息系统运行管理员初级》要点考点手册(中)第5章信息系统数据资源维护【要点1】信息系统数据资源维护体系【要点2】信息系统数据资源例行管理【要点3】信息系统数据资源备份【要点4】云环境下的数据资源存储及维护【要点5】信息系统数据资源的开发与利用【要点6】数据库的相关知识本章要点本章主要介绍有关信息系统数据资源的运维体系、例行管理、备份与恢复、开发与利用，要点如下：（1）数据资源运维管理的对象、类型和内容。
（2）数据资源例行管理计划、数据资源载体的管理及数据库例行维护的概念和内容。
（3）数据资源备份的类型、备份相关技术，数据灾难恢复的管理。
（4）在云环境下数据资源存储及维护技术。
（5）数据资源开发与利用。
思考题（1）数据资源运维管理工作的主要内容是什么？（2）数据资源运维管理对象包括哪些？（3）常见的数据备份策略有哪些？（4）云环境下数据资源运维的特点有哪些？【要点1】信息系统数据资源维护体系1、体系概述数据资源运维体系2、数据资源维护的管理对象（1）数据文件；（2）数据管理系统；（3）存储介质。
3、数据资源维护的管理类型（1）运行监控①实时监控；②预防性检查；③常规作业；（2）故障响应①事件驱动响应；②服务请求响应③应急响应；（3）数据备份①数据备份；②数据恢复；③数据转换；④数据分发；⑥数据清洗；（4）归档检索；（5）数据优化。
4、数据资源维护的管理内容（1）维护方案；（2）例行管理；（3）应急响应；①制定应急故障处理预案，设立应急故障处理小组，确定详细的故障处理步骤和方法；②制定灾难恢复计划，进行灾难演练，以防备系统崩溃和数据丢失；③灾难发生后，应急故障处理小组能及时采取措施实现数据保护及系统的快速还原与恢复。
（4）数据资源的开发与利用。
【要点2】信息系统数据资源例行管理1、数据资源例行管理计划2、数据资源载体的管理（1）存储介质借用管理存储介质借用流程（2）存储介质转储管理存储介质转储流程（3）存储介质销毁管理存储介质销毁流程3、数据库例行维护（1）健康检查①数据库日志检查；②数据库一致性检查；（2）数据库监测管理①数据库基本信息监测；②数据库表空间监测；③数据库文件O监测；（3）数据库备份与恢复①数据库备份；②数据库故障及回复a.事务故障；b.系统故障；c.介质故障；（4）数据库性能优化：①空间释放其步骤是：在SQL2008中清除日志就必须在简单模式下进行，等清除动作完毕再调回到完全模式。
web日志分析常用方法及应用
Web日志挖掘分析的方法日志文件的格式及其包含的信息①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET⑤/favicon.ico⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv：1.8.0.3)+Gecko/20060426+Firefox/1.5.0.3。
①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)；⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。
一、日志的简单分析1、注意那些被频繁访问的资源2、注意那些你网站上不存在资源的请求。
常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等：3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况4、观察访客行为应敌之策：1、封杀某个IP2、封杀某个浏览器类型（Agent）3、封杀某个来源（Referer）4、防盗链5、文件重命名作用：1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。
2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。
3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。
4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。
二、Web挖掘根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。
①Web内容挖掘。
Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。
Web内容挖掘又分为文本挖掘和多媒体挖掘。
目前多媒体数据的挖掘研究还处于探索阶段,Web文本挖掘已经有了比较实用的功能。
Web文本挖掘可以对Web上大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析,以及利用Web文档进行趋势预测等。
Web文档中的标记,例如<Title>和<Heading>等蕴含了额外的信息,可以利用这些信息来加强Web文本挖掘的作用。
浅谈Web日志挖掘技术
网络 作 为我们 生 活 的一 部分 ，在 ２ ｌ世纪 之后 更 是 以迅猛 的 技 术 ，这样 我们 就 能发 现一 些潜 在 的用户 访 问模式 ，从 而 为用户 速 度 发展 ，其 影 响力 已经 渗透 到 了我 们 日常 生活 的方 方面 面 。特 行 为 的研 究提 供实 际参考 价值 和 便利 。 别 是 从 Ｗ ｂ ． 以来 。网 站 已经 越 来越 成 为一 种 流 行 的互 动 媒 ｅ ２０ 三、Ｗ ｂ日志挖 掘 的优 点 ｅ 介 ，据 不 完全 统 计 ， 目前 万 维 网上 的 Ｗｂ 页 面数 目现 已超 过 ｌ ｅ Ｏ 在 Ｗ ｂ 据挖 掘下 ，Ｗ ｂ日志 挖掘 具有独 特 的现实 意义 。Ｗｂ ｅ数 ｅ ｅ 亿 。怎样 从 这样 一个 庞大 而有 用 的数 据源 中 找 出用户 感 兴趣 的知 日志挖 掘 的应 用及 好 处主 要有 ：提 高系统 效 率 ，优化 网站结 构 ， 识越 来越 成 为人们 的一个研 究 热 点 。 个 性 化服 务 。
Ｗ ｅ ｇ Ｍ ｉ ｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｓ ｕ ｙ ｂ Ｌｏ ｎ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｔ ｄ
Ｐ ｎ ｉｇ ｅ ｇＪｎ
（ ｕ ｅ Ｕ ｉ ｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙＷｕ ａ ４ ０ ６ ，ｈｎ ） Ｈ ｂ ｉ ｎ ｅｓｙｏ ｃ ｎ ｌｇ ， ｈ ｎ ３ ０ ８Ｃ ｉ ｖ ｔ Ｔ ａ
计算机光盘软件与应用
工 程 技 术
Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ０ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ
ห้องสมุดไป่ตู้２ １ 年第 ４期 ０２
浅谈 Ｗｅ ｂ日志挖掘技术
彭 晶
（ 湖北工业大 学，武 汉
４０６ ３０ ８）
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日志挖掘技术的研究与应用
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]。
Web使用挖掘在用户个性化服务系统中的应用
供个性 化 服务特 别有 用 。 （） ４ 分类 技术 。 主要 是根 据用 户群 的特征 挖掘 用 户群 的访 问特 征 （ 些 共 同 的特 性 ）其 结 果 可 用 于 某 ， 分析访 问某 一 服务 器 的用 户特 征 ，从而 用于 页 面推 荐等 。 （） ５ 序列 模式 。 这是 挖掘 出交 易集之 间 时间 序列 关 系的模 式 ． 是从 Ｗｅ 日志 中发现 所 有满 足 用户 规 ｂ 定 的最 小支 持度 的大 序列 模式 。 ２２３ 模式 分析 ．－ 模 式分 析 的主 要任 务是 对模 式发 现 中收 集到 的 数据进 行分 析 ， 以便得 到用 户感兴 趣 的模式 。 一般 采
用 的模 式 分析方 法有 两种 。一种是 类似 Ｓ Ｌ的形 式 Ｑ 化 的知识 查 询机 制 ： 另外 一 种 就是对 Ｗｅ ｂ数 据进 行 预处 理 以后创建 数 据仓 库 。并转 化 为相对 应 的多 数 据模 型 ，利用 联 机分 析工 具 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ对数 据 模 型进 行 处理 以后 获得知 识 ， 终 提供可 视化 的结果 输 出 。 最
日志分析报告
日志分析报告日志分析报告是网络安全中的一项重要工具，可以帮助管理员更好地了解网络系统的运行情况和安全状况。
通过对日志记录的搜集、分析和利用，可以识别潜在的安全威胁和攻击行为，进而提高网络系统的安全性。
下面将列举三个典型的案例，以说明日志分析报告在安全领域的应用。
案例一：Web应用漏洞分析Web应用是网络攻击的主要目标之一，攻击者可以利用各种漏洞获取敏感信息或控制Web服务器。
通过对Web服务器的访问日志进行分析，可以识别各种常见的攻击行为，并及时采取相应的防御措施。
例如，通过分析日志可以发现SQL注入攻击、跨站脚本攻击等常见漏洞，进而及时修复漏洞，保护Web应用的安全。
案例二：内部安全监控企业内部的机密信息和敏感数据可能会受到内部员工的非法窃取和泄漏。
通过对内部员工的网络行为进行日志分析，可以发现异常行为和非法操作，进而保护机密信息的安全性。
例如，通过分析员工的登录记录和文件访问记录等日志可以识别非法登录和窃取行为，及时采取措施防止机密信息泄露。
案例三：网络攻击溯源网络攻击的溯源是网络安全中的重要问题，通过对攻击者的IP地址、攻击行为以及操作系统等信息进行分析，可以追踪攻击者的身份和位置。
例如，当发现一些安全事件时，可以通过日志分析确定攻击来源，采取相应的防御措施。
这样可以保护网络系统的安全，减少损失。
总之，日志分析报告在网络安全中的应用非常广泛，可以帮助管理员快速发现并应对各种安全威胁和攻击行为，提高网络系统的安全性。
此外，日志分析报告还可以用于对网络系统的性能和稳定性进行监控。
通过对网络设备、服务器、应用程序等的运行日志进行分析，可以发现系统中的瓶颈和故障，进而及时采取措施解决问题，提高系统的可用性和稳定性。
但是需要注意的是，日志分析报告可能会产生大量的垃圾数据，因此需要进行数据清洗和筛选。
此外，日志记录量可能很大，需要使用专业的日志管理工具进行搜集和存储，并使用灵活的分析方法进行数据挖掘和处理，以便生成有效的分析报告。
面向Web的数据挖掘技术
面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。
本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。
[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。
可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。
web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。
面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。
二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。
2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。
web上的数据最大特点就是半结构化。
所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。
由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。
因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。
电子商务中WEB数据挖掘技术的应用
挖掘 的结果 转 化为 商业 行 为 ， 业 投 资 可 以及 时 评 商
价。
客户 登记信 息指 客户 通过 ＷＥ Ｂ页 在屏 幕 上输
维普资讯
第 ５ 期
许
淳等 ： 电子商 务 中 ＷＥ Ｂ数据挖 掘技 术 的应 用
渐成为 ＷＥ Ｂ数据 挖掘 的一 个 重要 应 用方 向 。这 是
查 询数据是 用户 在查 询 自己想要 的信息 时在服
务器端 产生 的数据 。例 如 ， 客户 也 许 会搜 索 一 些 产
品或某些 广告信 息 ， 些 查询 信 息 就 通过 登 记 信息 这
连 接 到服务器 的访 问 日志 上 。
通 过对 服 务器 数 据进 行 挖掘 ， 够 自动发 现 隐 能
因为电子 商务 可 以很 容易 满足数 据挖 掘所 必需 的因
素： 丰富 的数据 源 、 自动 收集 的可 靠数 据 ， 并且 可 将
藏 在数据 中的信 息 。例如 可以根 据客 户的行 为模式
给 客户 分类 、 客户提 供个 性化 的服 务 。 给
的 、 用 的模 式或 信息 。它是 一项综 合 技术 ， 有 涉及 到 Ｉｔｒｅ 技 术 、 ｎ ｅｎ ｔ 人工 智能 、 计算 机 语 言学 、 息学 、 信 统
计学 等多 个领 域 。对 应 用不 同 的 ＷＥ Ｂ数 据 ， Ｂ ＷＥ
累 ， Ｂ服 务 器 中 的 ＷＥ 日志 文 件 就会 越 来 越 ＷＥ Ｂ
维普资讯
第 ２ ３卷
第 ５期
甘 肃科技
Ｇａ ｓ ｉ ｎ ｅａ ｃ ｏｌ ｇ ｎ ｕ Ｓｃｅ ｃ ｎｄ Ｔｅ ｈｎ ｏ ｙ
Ｖｌ ．２ Ｎ ｏ Ｄ ｚ ３ ．５ Ｍ ａｙ． ２ ０７ ０
基于Web日志的数据挖掘的研究及应用
．
绍了关联规则及关联规则算法——Ｆ —ｏｔ 算法， Ｐｇ ｗｈ ｒ 最后将关联规则中的 Ｆ． ｏｔ 算法应用在网上书店系统中， Ｐｇ ｗｈ ｒ 实瑰对客户
数据 的关联规则挖掘。
．
关键词 ｗ ｂ日 ｅ 志挖掘 关联规则 Ｆ—ｏｔ算法 Ｐｒ ｈ ｇｗ
中图法分类号 Ｔ ３１５ ； Ｐ １．４ 文献标志码 Ａ
发现顾 客放 人其 购 物 篮 中不 同商 品 之 间 的联 系 ， 从
识别 ： 不同的 Ｉ ① Ｐ属于不 同的用户 ； 如果 Ｉ ② Ｐ地
址相 同 ， 是 操 作 系 统 类 型 和 浏 览 器 软 件 不 同 ， 但 则
不同 Ｗｅ 服务器 １志文件格式并不完全相同 ， ｂ ３ 但通
常都 包括 以上所列 的 ６种 信息 。
１２ 数据预 处理 【 ． 】
要作 用 。关联规 则 挖 掘 的过 程 主要 分 为 三 阶段 ，
首先是将数据库转换 为事务数据库的形式 ， 然后是
数 据 预处 理是对 原始 的 ｂ 日志 进行 加工 ， 将 其转换 为适 当 的形式 ， 以适 合 挖 掘算 法 的 实施 。数
网 上书店
：
Ｗｅ ｂ挖掘 是从 Ｗｅ 源 上 发 现 、 ｂ资 抽取 、 过滤 信
息 ， ｂ 掘包 括 ｗｅ Ｗｅ 挖 ｂ内容 挖 掘 、 ｂ结 构 挖 掘 和 Ｗｅ Ｗｅ ｂ日志 挖掘 。Ｗｅ 日志挖 掘是 Ｗｅ ｂ ｂ数 据挖 掘 的
一
几种 信 息 ： 访 问 时 间； 请 求 方 法 （ Ｇ Ｔ 、 ① ② “ Ｅ ” “ Ｏ Ｔ 等）③ 访问的 ｕ Ｌ ④ 用户的 Ｉ 地址； Ｐ Ｓ” ； Ｒ； Ｉ ＇ ⑤
数据格 式 。
１２ ２ 用 户识 别 ．．
WEB日志挖掘技术及其应用研究
大 多数 情况下 ，只有 日志中 ＨＴＭＬ文件 者 查 询 其 它媒 体 为主 的 网页 除 外 ） 因 ， 此可以通过检查 ＵＲＩ 资源的后缀删除认为
Ｗｂ 挖掘是 ｅ 强恕 ｅ数据％ 掘的蛊娶务丈 巳 Ｙ 据 对 数 据 源 的 不 同 处 理 方 法 ，Ｗ ｅ 日志 与 用 户会话 相关 （ ｂ 但有 些 以浏 览 图片或
维普资讯
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挖 掘技 术及 其应用研 究
何坤鹏 郭海波 北京化工大学信息科 学与技术学 院 １ ０２ ０９ ０
《 罄 甏 罄 霉 罄 魏 纂 《骥 ｜鏊ｇ黎 ｜ ０ ｌ魏 甏 ｜甏霉 ＼ 的 ，而 且数 据 类型 也相 当丰 富 。所 以根 赣 ｜ ｜ ｜ 甏
中 。 ２ １２ 户识 别 用 户 识 别 由于 本地 缓 ．．用
存 、 代 理 服 务 器 和 防 火 墙 的 存 在 ， 使 得
接 预处理再进行挖 掘 。一般来讲 ，不管 件 。 经 过 数 据 净 化 ，数 据 可 以 十 分 集 Ｉ
发现和模式 分析及应用 ，其过程如 图 １ 所
的 规 则 与 模 式 。 因 此 ，数 据 预 处 理 过 程
是保证 Ｗ ｅ ｂ日志挖掘 质量的关键 。 ２ １１ ． ．数据净化 数据净化指删除Ｗｅ ｂ 服 务 器 日志 中与 挖掘 算 法 无 关 的数 据 。
ｌｇ ｏ ｍｉｉ ｇ …。其中 ，Ｗｅ ｎｎ ） ｂ日志挖掘是
研究人 员关注的焦 点 ，通过挖掘 Ｗ ｅ 日 ｂ 志来 发 现 用户访 问模式 及行为 ，可 以实 ｊ
图 １ Ｗｅ ｂ日志挖掘 的过程
７ ８
一
基于Web的数据挖掘在网站个性化服务系统中的应用
＜年 龄 ：５ ４ ＞并 且 ＜收 入 ：０ — ９ ９元 ＞ ２— ９ ５０ １９ ＝＝＞ ＜购 前 了解 渠 道 ：报 纸 ＞ 并 且 ＜置 信 度 ：０ ＞并 且 ＜ ６％
支 持度：０ ＞ ２％
它表达 了这样一个信 息： 在该产 品的主体用户群 中（ 年龄
在 ：５４ ２ — ９并 且 收 入 在 ：０．１９ ５ ０ ９９元 之 间 并 具 有 占 到 调 查 用 户 的 ２ ％ ）在 购 买 前 主 要 （０ ） 通 过 报 纸 了解 该产 品 的 。 ０ ， ６％ 是
本文 的研究 重点就 是使用 上面提 到 的关联规则 的分析
用 网站存 储 的历史记 录能够 分析 网站 的性能 ，改变 网站 的 布局 以适应用 户需求 ， 分析用户 的浏览行为 。只按照用 户访
问某 一 个 页 面 的 频 率 的 大 小 去 判 断 这 个 页 面 受 用 户 关 注 的 程 度 的大 小 ， 一 种 非 常 不 适 合 的 方 法 。而 利 用 网站 存 储 的 是 历 史 记 录 ， 解 用 户 的 访 问 行 为 ， 非 常 有 依 据 的 ， 是 一 了 是 这 种非常适 合的方法 。 此 外 ， 基 于 ｗｅ 数 据 挖 掘 的分 析 方 法 中 ， 于 用 户 在 ｂ的 对
品的用户有如下 的关联规则 ：
数据挖掘 ， 以建设 能够提 供个 性化服 务 的网站 ， 可 而且可 以
在 Ｗｅ ｂ上进行 交易 。
２ 基 于 Ｗｅ ． ｂ的 数 据 挖 掘 概 述 所 谓 基 于 Ｗｅ 数 据 挖 掘 ，是 指 利 用 数 据 挖 掘 技 术 从 ｂ的
含有丰 富的信息 的 网络 中挖掘 出隐含 的 、 未知 的、 非一般 的 以及有 潜在 的有用信 息 的过 程 ，从 而为用 户提供 个性化 的 服务 ， 同时满足 网站经营者获 得更 多利润 的要求 。 ３ ．基于 ｗｅ ｂ的数据挖掘在 网站个性化服务 系统 中的应
数据挖掘在Web缓存中的应用研究
【 关键词 】 ：数据挖掘 ； ｂ缓 存 ； Ｗｅ 事件驱 动； 自适应 ； 替换策略
１ 引 言 ．
ｌｔｒｅ 的规 模 相 当 庞 大 ． ｎｅｎｔ 并且 以极 快 的 速 度 在 增 长 这 种 趋 势 造 成 服 务 器 超 载 和 网 络 拥 塞 ．导 致 客 户 访 问 延 时增 大 ． ． Ｉ ｎ ｔｒｅ 服 务 质 量 下 降 。 ｂ缓 存 技 术 将 源 服 务 器 上 数 据 的 副本 保 ｅ ｔ ｎ Ｗｅ 留 在 本地 缓 存 中 ． 该 数 据 再 次 被 引 Ｈ 时 ． 必 从 源 服 务 器 歌 取 当 ｊ 不 该 数据 ， 而是直接从本地缓存 中获取该 数据的副本。 缓存替换策 略 是 影 响 Ｗｅ 存 系统 性 能 的 一个 重 要 因素 考 虑 到 网络 环 境 ｂ缓 中 数 据 大 小 不一 、从 源服 务 器 取 回数 据 的 代 价 不 同 以及 工 作 负 载 模 型 的 易 变 性 等 因素 。 将 数 据 挖 掘 应 用 于 Ｗｅ ｂ缓 存 系 统 中 ． 提 出 一种 事件 驱 动 的 自适 应 替 换算 法 该 算 法 综 合 分 析 网络 环 境 中 的 特 有 因 索 ， 定 数 据 的 缓 存 价 值 ． 通 过 特 定 事 件 的 发生 确 并 触 发 自适 应 调 整过 程 ． 服 了 以往 自适 应 算 法 的 缺 点 使 得 Ｗｅ 克 ｂ 缓存 系 统 在 网 络工 作 负 载模 型 变 化 时 ．不 必 更 改 替 换 算 法 库 就 能 较 好 地 提供 服务
维普资讯
３ ２
福 建 电
脑
２０ ０ ６年第 １ ２期
数据挖掘在 Ｗｅ ｂ缓存 中的应 用研 究
南军红 ． 齐林海
ｆ 北 电 力 大 学计 算 机 科 学 与技 术 系 北 京 １２ ０ ） 华 ０２６
Web挖掘技术在网络结构优化中的应用研究
面进 行 分 类 和 聚类 ， 到权 威 页 面 、 找 中心 页 面 ， 而 提高 检 索 的性 从 能 。Ｗｅ ｂ结 构挖 掘 涉 及抓 取 和 网 页 内容 分 析 ， 定 所 有链 接 页 以确
面 内的 存 在 ， 以 建立 一 个 有 向图来 表示 。这 个 图 中 的 每个 节 点 可 标 志 着 一个 单 独 的页 面 ， 边 是 一 两个 页 面之 间 的链 接 。另 一 方 每 面 ， ｂ使 用挖 掘 的 Ｗｅ Ｗｅ ｂ服务 器 需 要 解 析 日志 ， 以确 定 个 别 用 户 的行 为 。 体 来说 ， 网站 访 问 ， 访 问次 数 和总 时间 花 费在 看 具 该 总 网页 ， 称 为 “ 考 时 间” 这 些 值 从原 来 的 服务 器 日志 分析 ， 可 也 思 。 或 采 取 由预处 理 日志 。 外 ， 本 文 中 ， 此 在 我们 解 释 如何 使 用 网络 结 构 挖掘的 Ｐ ｇ Ｒ ｎ ａ ｅ ａ ｋ算法 的加 权分 析 一 个 网站 的超 连结 的结 构 。 此 外 ，我 们 展示 了如 何使 用 Ｗｅ 日志 挖掘 在 网站 上 获取 用 户 的具 ｂ 体 行 为数 据 。 后 ， 们描 述 了一个 计 划 ， 何 解释 和 比较这 些 中 然 我 如 间结 果来 衡 量 网站 的可 用性 方 面 的效 率 。 在 此基 础 上 ， 述 了应 概 当如 何协 助 网站所 有 者 改 善其 网站 的 可用 性 。
《 业 控 制 计 算 机 ｝ ０ １年 第 ２ 工 ２１ ４卷 第 ８期
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Ｗｅ ｂ挖掘技术在网络结构优化中的应用研究
Ｒ ｓ ａ ｃ ｏ ｅ ｅ ｒ ｈ ｎ Ｗｅｂ Ｍｉｉｇ ｎ Ｎｅｗｏ ｋ Ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ Ｏｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｎｎ ｉ ｔ ｒ ｔｕ ｔ ｒ ｔ ｍｉａ ｉ ｏ
基于距离的异常数据挖掘算法及其应用
基于距离的异常数据挖掘算法及其应用
赵泽茂;何坤金;胡友进
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2005(022)009
【摘要】给出了基于距离的异常数据的数量化定义,提出了基于距离的多指标的异常数据挖掘算法,这种算法适合于一般的海量数据库中的数据分析,以学生考试成绩作为实例进行了分析,可以从中动态地挖掘异常数据.作为特例,把单指标的异常数据挖掘算法应用于校园网Web服务器日志文件,给出了上网用户的频率分析图.【总页数】3页(P105-107)
【作者】赵泽茂;何坤金;胡友进
【作者单位】河海大学计算机与信息工程学院,江苏,常州,213022;河海大学计算机与信息工程学院,江苏,常州,213022;河海大学计算机与信息工程学院,江苏,常州,213022
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于距离扩散的审计信息系统异常数据挖掘算法研究 [J], 吴亮;符定红
2.基于距离的异常数据挖掘在成绩检测中的应用 [J], 庄严
3.一种基于聚类和快速计算的异常数据挖掘算法 [J], 孟静;吴锡生
4.基于知识粒度的异常数据挖掘算法 [J], 陈玉明;吴克寿;孙金华
5.基于ICA的异常数据挖掘算法研究 [J], 王莉君;何政伟;冯平兴
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Web日志挖掘在网站优化中的应用
Web日志挖掘在网站优化中的应用摘要：网站成为互联网信息的主要来源。
由站点主体提出需求，设计者规划实现，站点结构和网页布局按照需求设计为固定模式，用户必须按照这种模式对网站进行浏览。
提出了对用户访问站点的行为进行挖掘来改进站点设计和布局，达到方便用户访问站点和实现客户个性化服务的目的。
关键词：Web挖掘；Web日志；网站优化；关联性分析；聚类分析0 引言WWW是全球最大、最方便的信息来源，积聚了海量信息，成为人们工作、学习的最大支持平台。
众多网站每天需要搜集和处理大量的数据，积累大量的数据，数据量呈指数级增长，这些浩瀚信息往往隐藏了许多重要的信息。
面对海量数据，人们往往无所适从，无法快速地找到自己想要的信息或有潜在价值的知识。
为了解决上述问题，本人提出了一种有效解决的方法：通过挖掘用户访问站点的日志构建或优化站点。
Web服务器日志记录了Web 服务器请求以及运行状态的各种原始信息，记录了关于用户访问和交互的信息，对其挖掘的主要目标则是从访问记录中提取用户感兴趣的知识。
1 网站优化服务模型一个较为成功的站点，一定是保持较高回头率和较长客户驻留时间的站点，针对这一特征，除了站点信息的自身质量外，要解决的问题主要是站点和页面的合理布局问题，这正如超市商品摆设一样，摆放在一起有助于销售。
利用关联规则发现有用的客户，动态调整站点的结构，使客户访问的有关联文件间的链接能够比较直接，让客户更容易访问到想访问的页面。
根据用户访问习惯，将页面信息合理地呈现眼前也是站点优化任务之一，这正如顾客经常进入同一商场购买常买的商品一样，购买行为给他可能有两种感觉一样：方便和不方便，对于他来说要是他常买的商品摆放在商场入口将会给他的购买活动带来很大的方便。
利用聚类分析将众多的访问行为分类，最大可能呈现给用户的是用户常用的信息。
假设用户访问样本集W={w1，w2，…，wK}，wi为用户的访问行为。
样本数据预处理的目的是标准化数据、清除垃圾数据，删除与挖掘无关的样本属性内容。
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西 北 师 范 大 学 学 报(自然科学版) 第44卷2008年第6期 Journal of Northwe st Normal Universit y (Nat ural Science) Vol 144 2008 No 16 收稿日期:2008Ο07Ο02;修改稿收到日期:2008Ο10Ο14基金项目:甘肃省科技攻关计划项目(2G S047ΟA52Ο002Ο04)作者简介:杨延娇(1976—),女,甘肃兰州人,讲师,硕士.主要研究方向为数据库技术及数据挖掘.Οx _@61异常数据挖掘在Web 服务器日志文件中的应用杨延娇,王治和(西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州 730070)摘 要:讨论了基于距离的异常点检测算法,分析了使用该算法进行异常点检测时效率较低、需要设置参数、算法实现困难等缺点;利用基于距离和的异常点定义方法及基于抽样的近似检测算法实现We b 服务器日志文件的异常数据检测,实验结果表明了算法的有效性.关键词:异常数据挖掘;异常点;距离和;日志文件中图分类号:TP 3111131;TP 393107 文献标识码:A 文章编号:10012988Ⅹ(2008)0620032203The application of outlier data mining in web service log filesYAN G Yan Οjiao ,WAN G Zhi Οhe(College of Mat hematics and Infor ma tion Science ,Nort hwest Normal Univer sity ,Lanzhou 730070,G ansu ,China)Abstract :Thi s paper discusse s outl ier data mi ning algri t hm s based on di sta nce ,t he re sul t s i ndicate t hat t he inefficiency a nd t he t rouble to set paramete rs may make i t diffic ult to appl y such a met hod.Therefore ,t he outlie r defini ng met hod based on di st ance sum i s put forward.By making use of t he approximat e det ect io n al gorit hm ba sed on sample ,out li er data detect ion of we b service log is i mplemented.An effect ive result i s obt ai ned i n t he experiment.K ey w or ds :out lier data mini ng ;outlier s;di st ance sum ;log file 在数据挖掘过程中,常常存在与数据模型或数据一般规律不符合的数据对象,这类与其他数据不一致或不同的数据对象称为异常数据.这些异常数据可能由于测量误差、输入错误或者运行错误造成,也可能由于数据内在特性造成,而这些数据有时具有特殊的意义.异常数据挖掘是指在数据集中标识出异常点(也称为孤立点)的过程[1].发现异常点后,利用许多数据挖掘算法都可以删除它们或者将它们按不同方式处理,其中包括使用统计技术、聚类技术、距离测度技术等.但是由于现实世界的数据集不一定服从简单的数据分布,并且大多数统计检验都假设使用单属性数值,而实际数据集中的数据都是多属性的,所以使用统计技术对于真实数据不适用.因此,常采用距离检测技术对异常数据进行处理.现有的基于距离的异常检测中,一般通过对象与其最近的k 个对象的距离来判断该对象是否为异常[2],存在的问题是参数k 难以确定,对不同密度分布的数据集,k 值可能会有很大的不同;另一方面,基于距离的方法中每个对象只有属于或者不属于异常2种可能.为有效解决算法需要设置最近邻参数p 或者k 的问题,笔者给出了一个新的异常点定义,通过对象与数据集中所有其他对象的距离之和来判别异常,相当于k 取n -1(n 为数据对象的个数),从而消除了用户设置参数的要求.该定义简化了异常点检测对用户的要求,同时给出了数23E mail :ueer men 12co m 2008年第6期 杨延娇等:异常数据挖掘在Web 服务器日志文件中的应用 2008 No 16 The application of outlie r da ta mining in web ser vice log files 据对象在数据集中的孤立程度.为提高算法的效率,利用了基于抽样的近似检测算法[3].1 基于距离的异常点检测基于距离的异常点的概念最早由Knorr E M 和Ng R T 提出,Rasto gi 和Ramaswam y 分别进行了改进[4].在这些方法里,一般根据数据对象的最近邻居来判断其是否为异常点.基于距离的异常检测的优点在于不需知道数据的分布模型,因而可以应用于任何用某种距离机制量度的特征空间.但这种方法也存在不少缺点,如算法中需要用户输入参数,而且算法对参数十分敏感,不同的数据集所需要的参数可能有很大的不同;算法的执行效率较低,难以有效处理大数据集;一般只能处理数值属性,且没有提供异常解释的功能.2 基于距离和的异常点检测基于距离和的异常点检测的思想是:首先计算数据集中对象两两之间的距离,然后累计每个对象与其他对象的距离.设M 为用户期望的异常点个数,则距离之和最大的M 个对象即为异常点[5].定义1 x i 和x j 是数据集X 中的2个对象,n 为数据集的对象数,m 为对象的维(属性)数,d ij 为x i 和x j 之间的距离,则X 的距离矩阵R 定义为R =d 11d 12…d 1n d 21d 22…d 2n…………d m 1d m 2…d m n. 定义2 x i 是数据集中第i 个数据对象,x i 的偏离度D i 定义为D i =∑nj =1dij,可见D i 为矩阵R 中第i 行的和.容易知道,对数据集中的每个对象,都存在一个偏离度,D i 越大,说明对象i 与其他的对象距离越远,其为异常的可能性越大.若M 为用户期望的异常点个数,则偏离度最大的M 个对象即为异常点.容易知道,为检测基于距离和的异常点,算法将需要n 2次数据对象间的距离计算,当n 很大时,这几乎变得不可能.为此,使用基于随机抽样的近似计算为得到均匀的抽样结果,采用UR 聚类算法中使用的抽样算法,其基本思想是:先将数据集中前n 条记录放到一个抽样数据集中,从第n +1条记录开始,做以下操作:设当前处理的是第t 条记录,u 是一个随机产生的数(u ∈[0,t -1]),若u <n ,则把抽样数据集中第u 条记录替换为数据集中第t 条记录;若u ≥n ,则不进行替换操作.可以证明算法能够得到均匀的抽样结果[5].基于距离和的方法的优点在于算法简单,因此可应用于规模不大的数值型数据集中.3 基于Web 服务器日志文件的异常数据挖掘算法采用西北师范大学校园网Web 服务器上的日志文件作为分析数据的依据,在源数据表中包含的主要字段有:用户(或者说请求访问的源IP 地址)、上网时刻、目的网站的域名、目的网站的IP 地址、U RL 、流量、连接方式、缓存等.但就上网而言,最关心的问题是用户的上网行为模式,如用户的浏览特点、浏览内容、喜欢的网站的内容整合形式等,可以将其具体划分为:上网群体的分类、被频繁访问的网站内容、不同类型上网行为的区别等.因此对日志文件进行预处理后将其转换为数据库表,考虑到数据类型的转换问题相对复杂,因此只选用IP 地址(ip)、流量(li uliang)、访问时间(f angwenshijian )和访问次数(fa ngwencishu )4个字段进行分析.根据上述抽样算法及数据处理办法,前端工具采用VB 610,后台数据库选取Acce ss 2003,编程实现了算法.该算法的主要功能是:从用户界面上分别接收一个正数δ>0和一个给定经验临界值N 0,在距离参数表中进行2次嵌套扫描.外层扫描从上往下进行,内层扫描从左至右进行,对每一行统计距离d <δ的个数,若小于给定值N 0,则可判断该点为异常点.否则,进入下一循环.由于可以任意修改邻域半径δ和临界值N 0,因此只需调用距离参数表而不用计算相互间的距离,就可以动态地确定在不同邻域半径和临界值意义下的异常点.根据程序运行结果,在经验邻域半径(距离和)70≤δ(d )≤120和经验临界值N 0(N )=1,2的情况下,能挖掘出异常点.这些IP 地址的异常是指它们的访问情况与其他IP 地址相比差异较大,或者说差异度较大33.C E .西 北 师 范 大 学 学 报(自然科学版) 第44卷 Journal of Nort hwest Normal Univer sity(Natural Scie nce) Vol144 表1 结果对比Ta b1Re sult s contr astWeb日志文件中的IP地址距离、范围取值异常点的IP地址20211291341569120211251100 210120154125201122145167 6015167153015168199 901617190101156167190 691213110014510112314516 221121819011926111781117136 2181791212118920212011581122 21012611081942181561228162 221121571138218162171106 124167181111821911481101185δ(d)=70 N0(N)=16912131100145221121819011922181791212118920212011581122δ(d)=80,90 N0(N)=12211218190119221817912121189δ(d)=100 N0(N)=1218179121211892021129134156912131100145δ(d)=90 N0(N)=222112181901192218179121211892101261108194218162171106δ(d)=100 N0(N)=220211291341522112181901192218179121211892101261108194δ(d)=120 N0(N)=22021129134152211218190119221817912121189 表1是δ(d)和N0(N)在不同取值下的异常点情况.由表1可知,经验邻域半径值越大,经验临界值越小,所找出的异常点范围越小;反之则越大.出现频率高的IP地址通常就是要找的异常点,例如表1中的IP地址21817912121189在δ(d)和N0(N)的6种不同取值下都出现,因此可以认为就是异常点.实验中给出20个IP地址作为挖掘前的初始数据,因而挖掘出的异常IP地址也容易比较.但是网络中,往往一秒钟时间就会有成千上万个IP地址被访问,这样也会挖掘出大量的异常IP地址,而且不是所有挖掘出的IP地址都属于异常.怎么从这些地址中判断出哪些是异常,还有待于更进一步研究.4 结束语经过实验验证,基本上实现了异常数据挖掘算法所讨论的核心问题,即利用Web日志文件查找异常点,从而可以判断在浏览众多网站的过程中所出现的点击异常、流量异常等情况.但异常数据挖掘往往受数据本身的限制较大,因此还需更进一步讨论.1)异常数据挖掘需处理大量的日志文件,时间开销很大,挖掘前的数据准备工作时间很长,如何能及时获取处理转换日志文件,快速处理日志事务,还需进行改进;2)虽然实现了多指标异常数据挖掘,但只是选择性地使用了数值型的数据进行处理,对于非数值型的数据,实际实现起来却很复杂;3)序列异常分析和异常规则发现也是异常点检测的基本方法,同样具有广阔的应用前景.参考文献:[1] HAN J,K AMB ER M.数据挖掘概念与技术[M].范 明,孟小峰,译.北京:机械工业出版社,2004:254Ο261.[2] 赵泽茂,何坤金,陈 鹏,等.We b日志文件的异常数据挖掘算法及其应用[J].计算机工程,2003,29(17):195Ο197.[3] 李 强,李振东.数据挖掘中孤立点的分析研究在实践中的应用[J].微计算机应用,2006,27(3):323Ο327.[4] 赵泽茂,何坤金,胡友进.基于距离的异常数据挖掘算法及其应用[J].计算机应用与软件,2005,22(9):105Ο107.[5] 陆声链,林士敏.基于距离的孤立点检测和应用[J].计算机与数字工程,2004(5):94Ο97.(责任编辑 惠松骐)43。