浅谈Web日志挖掘技术
一种从Web日志中挖掘访问存取模式的新算法
１问题的提出 输入： 给出了一种新的从 Ｗｅ ｂ日志 中挖掘访 问 ｌ ｎ ｕ － 最小支持度 。 ： Ｓｐ一 Ｍｉ 模式的算法， 与通常使用的基于关联规则挖掘的 ２ Ｃ ＢＳ） 基于条件 的序列 Ｓ ： Ｓ （ｃ 一 ｃ。 序列模式挖掘技术相 比， 它的优点是挖掘过程中 ３ ＝ ｉ ≤ｉ 卜 Ｃ ＢＳ） 中的所有存 ： ｛ ｌ ≤ｎ 一 Ｓ （ 序列 Ｅ ｅｌ ｃ 不会产生庞大数量的候选模式 ， 而是直接挖掘出 取事件 。 所有的 Ｗｅ 访问模式 ， ｂ 这种算法命名为 输 出： Ｃ Ｂ （ｏ ｄｔ ｎｌｓｑ ｅ ｃ ｂ ｓ ｉｉｇ ａｇ－ Ｓ ｃｎ ｉｏ ａ ｅ ｕｎｅ ａｅ ｍ ｎｎ ｏ ｉ ｌ １ Ｓ ｆｃ的头 表 Ｈ ａＴ ｂｅ和事件 队列 ：Ｃ ＢＳ１ ｅｄ ａ ｌ ｒｈ 。 ｉ ｍ） ｔ ｅｅ ｔ ｅ ｅ ｏ ｖ ｎｑ ｕ ｓ ｕ 序列模式挖掘的相关概念 ： 方法 ：
科
一
信息 科学 ｌ ｝ｌ
王 力
种从 Ｗｅ ｂ日志中挖掘访问存取模式的新算法
（ 安徽理工大学 计算机科学与工程 学院 ， 安徽 淮南 ２ ２ ０ ） ３ ０ １
关键词： ｂ访 问存取模式； ｂ日志； Ｓ Ｗｅ Ｗｅ Ｃ Ｂ算法
摘 要： 出了一种用于从 ｗｅ 志 中 提 ｂ日 挖掘 Ｗｅ 访 问存取模式的新算法 Ｃ Ｂ ｃｎ ｉ ｎｌ ｅ ｕｎ ｅｂｓ ｉ ｎ ｌ ｒ ｍ 。给 出了 Ｃ Ｂ算法 ｂ Ｓ （ ｄ ｉ ａ ｓｑ ｅｃ ａ ｍ ｎ ｇａ ｏ ｔ ） ｏ ｔ ｏ ｅ ｉ ｇｉ ｈ Ｓ 的主要思想和具体执行过程及相关算法。 ’
Hale Waihona Puke １ 初始化 Ｃ ＢＳ ＋１ ： Ｓ （ ｅ为空。 ｅ ） ２ 对每一个在 ｃ Ｂｓ ： ｓ （ｏ中的 ｅ队列的项 目， 将它的后缀序列插入到 Ｃ ＢＳ ＋￣ Ｓ （ｃ ｅ。 ３ 返 回 Ｃ ＢＳ＋ ｉ ： Ｓ （ｃｅ。 ） 事例 ： Ｆ ． 在 ｉ２中显示 的 Ｉ ｔ Ｓ ， ｇ ｎ－ Ｂ ｉ Ｃ 我们获得 了 ａ的所有后缀序列 Ｃ Ｂａ所有基于 Ｉｉ Ｃ Ｂ Ｓ （， １ ｎｔ Ｓ － 的子条件序列 的其 中一个。结果显示在 Ｆ ． ｉ２ ｇ。 Ｃ Ｂａ ＠ （ａ， ａ，ａ ａｃ。 Ｓ （￣ ） ｂｃ ｃｃ ， ｃ｝ ｂ ｂｂ
浅谈web数据挖掘在电子商务领域中的应用
Ｗｅ ｂ数据挖掘在电子商务中的研究 和应用 ，已经越来越受到 ３ ． 面对 一个非常广泛的形形色色 的用 户群 体 。不 同的用 户访 人们 的重 视和关 注， 它的前景广阔 ， 势 头 良好 。并且经过各类 电子 问 Ｗｅ ｂ的兴趣 、 爱 好和使用 目的千差 万别 ， 面对一 个非常广 泛 的 商务网站 的实践 以及经验 的证 明， 电子商务的优点突 出， 它不仅价 形形 色色 的用户群体 ， 能否使用 户根据 自己的爱好兴趣定制 网页， 格低廉 ， 而且交易方便 ， 它吸引着无数 的消 费者。对于电子商务 网 甚至能否 根据发现 的用户 ， 自动为用户定制网页 ， 从 而提供个 性化 站来 说 ， 要 了解到顾 客的购买意 向 、 吸引顾 客的活动 、 了解顾 客 的 的信息检索和查询服务 。 购物行为心理 。 这些都是 当前需要研究 的问题。 通过数据的挖掘技 三 、 数 据 挖 掘 在 电子 商 务 中 的 应 用 术 的应用 ，我们就能够从海量的数据信息 当中提取 出那 些相对来 目前 对于 Ｗｅ ｂ 挖 掘的对象和使用的方法层 出不穷 ， 但 随着电 说 比较有用 的信息 ， 来 帮助商家对 客户进行 进一步的理解 ， 才能够 子商 务网站的兴起 ， 电子 商务 将是未来 Ｗｅ ｂ挖掘的主要发展 方向 推 出更多更为实惠 的商业服务 。 并且通过数据的挖掘 ， 瞄准一个客 之一 ， 因此它在各种商 业领域都存在广泛 的使用价值 。 当电子商务 户群体 ， 通过一些比较特殊 的信息手段来进 行一次宣传工作 ， 以此 在企业 中得到应用时 ， 企业信息 系统将产 生大量数据 ， 这些海 量数 来更大 的对广告的预算 以及增加收入进行减少 ，从 而让 这一切都 据使数据挖掘有 了丰富的数据基础 ，同时高性能计算机 和高传输 能 够 自行 完 成 。 速率 网络 的使用 ， 也给数据挖掘技术提供 了坚实的保障 。 介绍以下
Web使用挖掘技术的研究
3.Web使用挖掘(Web Usage Mining)
Web使用挖掘又叫Web 日志挖掘或Web用户访问模式挖 掘， 挖掘的对象是Web服务器上的信息， 包括服务 日志、 用户 注册信息等内容， 也有人通过客户端代理收集用户的行为， 这 些记录更准确更详细， 但是有可东西方文化交流与传播的不平 衡， 而且随着东西方文化交流的不断加强， 强势文化势必会逐 渐取得优势， 弱势文化则存在因失去 自 身特点而被同化的危 险。 如果没有构筑起坚实的人文素质基础， 当学生面对巨大的 文化差异时， 就极有可能承受不住文化冲击而发生认识偏差， 其极端的表现形式就是产生民族 自卑感或者盲 目排外 的意 识。所以， 英语教学应结合实际适当介绍我国文化 、 历史 、 地 理、 人文与 自然景观和各地风俗人情及我国改革开放的当代 成就， 有意识地引导学生了解我国源远流长的优秀文化传统、 悠久的灿烂文明史， 培养学生的民族 自尊心， 激发学生的民族
档， 并且是以某种格式(如HTM L(Hypertext M arkup Language, 超文本标识语言)或XM L(Extensible M arkup Language， 可扩展 性标识语言 ))呈现的 非结构化或半结构化数据， 这些数据的 特 点是结构不规则或不完整， 模式信息量大， 模式变化快， 大量
自豪感 。
听、 读、 说、 写的语言能力， 如何在中专英语教学中开展好人文
素质教育 ， 既是一道重大的理论课题 ， 更是一个迫切的实践课
题。广大中专英语教师不仅要有扎实的专业水平， 也要不断提 高人文素养， 觉对传统中专英语教学进行纠编， 要自 切合实际 在中专英语教学中积极开展人文素质教育， 促进学生素质全
的文档并没有任何排列次序， 也没有分类索引。 这些特征决定 了Web信息处理的难度相当大。
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日志挖掘中重构网站结构技术
数据 清洗包 括删 除一 些对 于分 析没有 意义 的 数据 ， 去掉 Ｓ Ｃ—Ｓ ｔ ｔｕ ａ ｓ中的 出错 记 录 ， 及用 户 请 求
方法 中非 “ Ｅ ” 记 录 ． 页 上 的 图 片 在 １ 志 中 ＧＴ的 网 ３
ｉ ） ． 中 ， ｂ访 问模 式 挖 掘 中的 Ｗｅ ｎ ｎ 】其 ｇ Ｗｅ ｂ１ ３志
１２ 用户识 别 ．
３ １志 中 可 以 用 来 分 辨 用 户 的 有 用 户 Ｉ Ｐ和 Ｃｏ ｉ标识 ． ｏｋ ｏｋ ｅ Ｃ ｏｉ 网 站 根 据 用 户 浏 览 器 写 入 ｅ是
掘 算 法 的 数 据 来 源 ， 直接 影 响 挖 掘 的 质 量 ． 它 所 以， 数据 预处 理技术 是 Ｗｅ 志 挖 掘 中的重 要研 ｂ１ ３
究方向． 在 对 网站 结 构 及 Ｗｅ 志 深 入 研 究 的 基 础 ｂ１ ３
本地 的一个 唯一标 识 ， 由于存在 用 户删除 Ｃ ｏ ． 但 ｏｋ
ｉ 禁用 Ｃｏ ｉ、 用户使 用 同一 台计 算机 等情 况 ， ｅ 、 ｏｋ 多 ｅ 导致 仅使 用 Ｉ Ｐ或 Ｃ ｏ ｉ并 不能 完全 检 测用 户 ． ｏｋ ｅ 因
维普资讯
辽 宁大 学 学 报
自然 科 学 版 第３ ３卷 第 ３期 ２０ Ｏ ６年
Ｊ Ｕ ＮＡ Ｉ Ｏ Ｉ Ｎ Ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｏ Ｒ Ｌ ＯＦ Ｌ Ａ Ｎ ＮＧ Ｕ Ｉ Ｅ Ｓ Ｔ
Ｎａ ｕａ ｃｅ ｃｓＥｄｔ ｎ ｔｒ ｌＳ ｉｎ ｅ ｉｏ ｉ
好 的效果 ．
１ 数 据 预 处 理 过程
Ｗｅ 志挖 掘的数 据预处 理 就是对 特定 的 １ ｂ１ ３ ３
志文 件进行 数 据 整合 ， 提供 适 合 挖 掘算 法 的输 人
Web日志挖掘在中小型电子商务网站中的应用探析
科技情报开发 与经济
文章 编 号：０ ５ ６ ３ （ ０ ８）３ ０ ４ — ２ １０ — ０ ３ ２ ０ ３ — １２ ０
Ｓ ＩＴ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ Ｄ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ — Ｅ Ｈ Ｉ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｎ ＣＮ Ｍ
２０ 年 ｏ８
第 １卷 ８
对网站上 的海量信息 进行 挖掘 ， 分析用户需求 ， 向用户进行个性化推荐 ， 改进 网页设计等。因此 ， 对这一类电子 商务网站进行 Ｗｅ 志挖掘尤其 ｂ日 重要 ， 挖掘结果可 以为 电子商务网站决 策者提供 决策参考。
的购买率， 以此获得电子商务网站的成功运行 ； 过对内部管理系统用 而通
１ 模式分析 ． ３
电子商 务的快速 发展在为商家带来 巨大利 益的同时也 对商 家提 出 了极大 的挑 战。尤其 国内的中小型电子商务网站发展还很不健全 ， 还未 形成规模 、 产生 品牌效应 ， 浏览人 数与较大型 电子商 务网站 还有很大一
模式分析是 Ｗ ｂ月 ｅ 志挖掘巾的最后一项重 要的步骤 ，主要是为了在 模式发现算法找到的模式集合巾发现有趣（ 有用 ） 的模式。 对于一个电子商 务网站， 通过模式发现与模式分析 ， 可以得到详细的用户反馈 ， 帮助他们根 据实际用户 的浏览情况 ， 调整网站的网页链接结构和网页内容 ， 对网站进
户的聚类 ， 可以明确网站运营的缺陷在哪里， 还有何可 以改进 的地方 。
１ Ｗｅ ｂ日志挖 掘过程
Ｗｅ ｂ日志挖掘通过分析 和研究 Ｗｅ ｂ日志记 录巾的规律 ，识别 电子
２ Ｗｅ ｂ日志挖 掘结 果对 改进 电子 商务 的作用 分析
（） １帮助发现重要 页面， 增加用户浏览广度和深度 。 通过 Ｗｅ ｂ日志挖
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文本挖掘技术探析
用 ＶＢ６ ０高 级 语 言 编 写 上 位 机 数 据 查 询 程 序 ， 随 时 对 数 ． 可
据库进 行查 看 、 检索 。
５ 数 据库 部 分
３ Ｗｅ ｂ文 本 挖 掘 的 过 程
当的相似度 阈值 ， 以保 证 同一 个 聚 类 中 文 档 的 紧密 相 关 。
不 Ｗｅ 文 本 挖 掘 的 主 要 处 理 过 程 是 对 大 量 的 ＨＴＭＬ 文 档 所 以 它 的 运 行 速 度 较 慢 ， 适 合 于 大 量 文 档 的 集 合 。 在 平 ｂ 面划分法 中 ， 先确 定 要生 成 的簇 的数 目 Ｋ。再 按 照某 种 首 集 合 的 内 容进 行 预 处 理 、 征 提 取 、 本 分 类 、 本 聚类 、 联 特 文 文 关
型分析 、 词性 标注 、 短语边 界辨 认 等 。通 常选用 词作 为 文本 基于密 度方法是根 据密度完 成对 象 的聚类 。它根 据对 象周 特征 的特征项 。 目前汉语 分词 主要有 基 于词典 和 规则 的方 围 的密 度不断增长 聚类 。基 于网格 方法 是先 将对 象 空间划 然 法 和 基 于 统 计 的 方 法 。前 者 应 用 词 典 匹 配 和 汉 语 语 言 知 识 分为有 限个单元 以构 成 网格 结 构 ， 后利 用 网格结 构 完成 聚类 。 进行 分词 。方 法 比较 简 单 、 词 容 易 、 分 效率 高 ， 对 词 典完 但
及 动态 的 ｗｅ ｂ内容 的 查 找 。Ｗ ｅ ｂ挖 掘 可 以 分 为 三 类 ： ｅ Ｓ ｒｅ ｏ ａａ 日志 挖 掘 的 手 段 是 路 径 分 析 、 联 规 ｗ ｂ ｅｖｒＬ ｇＤ ｔ 等 关 内容挖掘 ， ｅ Ｗ ｂ结 构 挖 掘 ， ｅ 用 记 录 的 挖 掘 。Ｗ ｅ 容 则 和序列模式 的 发现 、 Ｗ ｂ使 ｂ内 聚类 和分 类 。ｗｅ ｂ访 问信息 挖 掘可 用 Ｉ Ｔ ｕ ｈ９ ５编 写 应 用 程 序 ， 用 图 形 化 语 言 ， 序 界 面 的 ４路 视频信号 （ 中两路为 可云 台 的摄 像机 ） ｎ ｏ ｃ ． 采 程 其 以及集 安机 美 观 大 方 ， 机 界 面 良好 ， 于 操 作 ， 用 多 种 方 法 将 检 测 房 的 ３路视频 信 号 。监控 图 像清 晰 ， 足 之处 在于 控 制速 人 便 采 不 但 数据 显示 在程 序 界 面上 。应 用 程序 可 实 时采 集 现 场数 据 ， 度较 慢 ， 不影 响系统的正 常工作和功能 。 当采 集 的 开 关 量 发 生 变 位 时 ， 用 程 序 即 可 发 出 声 光 报 警 应 并 将 此 变 位 数 据 存 人 Ｓ Ｅ ＱＬＳ ＲＶＥ ０ ０数 据 库 中 ， Ｒ２０ 以便 值
WEB日志挖掘技术的研究
［ 彭沙 沙， 红梅 ， 东亮． 算机 网络 安全 分析研 究 【． ６ 】 张 卞 计 『现代 电 ］
子技 术 ，０ ２４ ２ １ ，
善 计算 机 网络 安全 的管理制 度 ， 加强 对计 算机机 房安 全 的保护 ， 来 避 免一 些 不法分 子非 法进 入计 算机 的控制 室 ，非 法进 行各 种透 气
机 网络 系统要 建立 相应 的安全 管理制 度 的 同时 ，还要对 网络的访 问进行 有效 的控制 ，要切 断病毒 的传 播途 径进 而 使得 网络 反病 毒
【 任成 利 ． １ ］ 计算机 网络 安 全与 防御策 略 Ｕ． 学 时代 ， １， ） 】 科 ２ １１ ０ ２ ［ 顾 红 波 ． 谈 计 算 机 网 络 安 全 防御 策 略 林 业 资 源 管 ２ ］ 浅
计 算机 光盘 软件 与应用
２１ ０ ２年第 １ ４期
Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆ ｗｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏｐ ｔｒＣ ｏ ｔａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉ ｎ 工 程技 术
计算 机 网络安 全 防御 的两种 有效 的方 法就 是 防火墙 技术 和安 全加 密技 术 。防火 墙技 术主 要是 来控 制 网络 间的访 问 ，来对 内部 网络 的操 作环 境实现 保护 的设 备 ， 它会 通 过多种 有 效的 安全措 施 ， 对 网络 的传输 数据 包 的安全情 况 进行 检查 ，对 有 安全 隐患 的信息
服务 。
技术 ，它 们有 着很 多 自身 的优 点，在 使用 的 时候 要结合 实 际需要
进行 选择 （ ）要 采取 多方 面 的防御措 施 三 我们 应 该针对 目 计算 机 网络 安全 问题 ，采 用多 方面 的防御 前
参考文 献 ：
校园网Web日志挖掘研究与实现
校 园 网 Ｗｅ ｂ日志 挖 掘研 究 与实 现
张 小 林
（ 安庆 师范学 院 现代教育技术 中心 ， 安徽 安庆 ２ ｅ ｂ挖掘 中的一个重要 的分支 ， 通过 ｗ ｅ ｂ日志挖掘可以获得用户的访 问模式和用户感兴趣
的信息及关 注的内容 ， 从 而为用户 提供个 性化 的服 务。另外通 过对大 量的 ｗ ｅ ｂ日志文件进行分析 ， 可 以获取 大部分用户 同时感兴趣 的信息和 内容， 从而获得 关联 度高的网页 ， 以便 更好地优化 和改善 网站 的布局。
２ ０ １ ３年 ８月 第１ ９卷第 ３期
安庆 师范 学院 学报 （自然科 学版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａ ｎ ｑ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｅ ￣Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ （ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
Ｗｅ ｂ日志挖 掘是 以应 用 为 目的 ， 目前 ｗ ｅ ｂ日
志 挖掘 主要 应用 有 ：
相 当多 ， 网上流 行 的木马 、 病毒也 相 当泛滥 。对 于
一
个 开放性 的 ｗ ｅ ｂ站 点 ， 每 天 都 要 面对 许 多 用 户
（ １ ） 提供 个 性化 的服 务 。这 主要 应 用 在 一 些
电子商 务 网站 ， 或 需要 注 册访 问 的一 些 资 源 性 网 站 。通过 分 析用 户 的访 问记 录 ， 得 到 用 户 的访 问 模 式 和用户 的兴趣 爱好 ， 然 后 当用 户 下 次 登 录
有意 或无 意 的攻 击 。不 能 仅仅 依 靠 防 病 毒软 件 ，
还要 时刻关 注 ｗ ｅ ｂ 日志 文件 。可 以通过 ｗ ｅ ｂ日志
《Web挖掘技术》PPT课件
❖ 而这些信息的深层次含义是很难被用户直接使用的，必须 经过浓缩和提炼。
h
4
7.1 Web挖掘的意义
对用户进行信息个性化：
❖ 网站信息的个性化是将来的发展趋势
❖ 通过Web挖掘，可以达到对用户访问行为、频度、内容等 的分析
▪ Web访问信息挖掘（Web Usage Mining）：
• Web访问信息挖掘是对用户访问Web时在服务器方留下 的访问记录进行挖掘。
• 通过分析日志记录中的规律，可以识别用户的忠实度、 喜好、满意度，可以发现潜在用户，增强站点的服务竞 争力。
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8
7.2 Web挖掘的分类
❖ Web挖掘依靠它所挖掘的信息来源可以分为：
❖ 由于是基于Web中超文本结构分解的：它从一个网页开始 的，通过查阅和记录这个网页的所有连接并把它们排列起 来，然后再从找到的新页面继续开始重复工作。
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26
搜索引擎与Web内容挖掘
❖ 利用数据挖掘技术来改进搜索引擎是有价值的。这种价值 体现在许多方面。例如，
▪ 通过对搜索结果进行关联分析或聚类等，对结果进行清洗和浓缩。 ▪ 面向主题进行搜索，即只检索与某一主题有关的页面。 ▪ 聚焦用户感兴趣的页面，在有限的资源下使有效内容挖掘力度提
▪ 通过个性化，基于用户所关心内容的广告会被发送到 潜在的用户。当一个特别的用户访问一个站点时，会 有一个特别为它定制的广告出现，这对那些可能购买 的用户来说是一个极大的诱惑。
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31
个性化与Web内容挖掘
▪ Web内容挖掘的目的之一是基于页面内容相似度进行 用户分类或聚类的，个性化的建立是通过用户过去的 检索内容分析而建立起来的。
Web使用挖掘技术分析
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈｓｐ ｐ ｒｉｔｏ ｕ ｅ ａ ｏ ｏ ｆＷ ｅ ｎｎ ｉｃｕ ｉｇＷ ｅ ｏ ｔｎ ｉｉｇ， ｅ ｔｕ ｔ ｒ ｉｉｇａ ｄ ｓｒ ｃ ｉ ａ ｅ ｒ ｄ ｃ ｓａｔｘ ｎ ｍｙｏ ｂｍｉｉｇ，ｎ ｌｄｎ ｂＣ ｎ ｅ ｔＭ ｎｎ Ｗ ｂＳ ｒ ｃｕ ｅＭ ｎｎ ｎ ｎ Ｗ ｅ ａ ｅＭ ｉｉｇ ｉｃ ｓｅ ｈ ｅ ｔｐ ｆ ｅ ａ ｅＭ ｉｉｇ，ｎ ｌｄｎ ａａｏ ｔ ｉｍｅ ｔａ ｄｄ ｔ ｒｐ ｏ ｅ ｓ ｐ ｔｅｎ ｂＵｓｇ ｎｎ ｄｓｕ ｓｓｔ ｒｅｓｅ ｓｏ ｂＵｓ ｇ ｎｎ ｉｃｕ ｉｇ ｄ ｔ ｂａｎ ｎ ｎ ａａｐ ｅ ｒ ｃｓ ， ａｔｒ ｉ Ｗ ｄｓｏ ｅｙ ａ ｄ ｐ ｔｅｎ ａ ａｙ ｉ，ｎ ｌｚｓｔ ｅｔｃ ｎｑ ｅｕ ｅ ｎ ｅ ｃ ｔｐｄ ｔｉ ｄ ｎ ｉ ｔｓｓ ｏ ｔｇ ｆｒｓａ ｃ ｎＷ ｅ ｉｃ ｖ ｒ ｎ ａ ｔｒ ｎ ｌｓｓ ａ ａｙ ｅ ｈ ｅ ｈ ｉｕ ｓｄ ｉ ａ ｈｓｅ ｅａｌ ￣ｉｄｃ ｅ ｈ ｒａ ｅｏ ｅ ｅ ｒｈｏ ｂ ｅ ａ Ｕｓ ｇ ｉｉｇ ａ ｒｓ ｎ ｎ ｉｅ ｈ ｅ ｅ ｒｈ ｄｒ ｃｉｎ ｎ Ｗ ｅ ａ ｅＭ ｉｉｇ ｉ ｈ ｕ ｕ ｅ ａ ｅＭ ｎｎ ｔｐ ｅ ｅ ｔａ ｄ ｇｖ ｓｔ ｅｒｓ ａｃ ｉｅｔ ｓｏ ｂＵｓ ｇ ｎｎ ｎ ｔｅ ｆｔ ｒ． ｏ
站 点文件 访 问 日志 引用 日志 代 理 日志 注册或远程
ｌ ＩＩＩＩ 翻
式●
发 现
一
来＿ ， ２ 并综合运用 了统计学 、 算机 网络 、 ］ 计 数据 库 与数 据仓 库、 可视化等众 多领域 的技 术 Ｗｅ 掘分 为 三类 ： ｂ内 ｂ挖 Ｗｅ 容挖掘 、 ｂ结构挖 掘和 ｗｅ 使用挖 掘 ， 图 １ ｗｅ ｂ 如 所示 。
Web数据挖掘技术
Web数据挖掘技术【摘要】文章主要描述了Web挖掘的原理、分类、数据挖掘的关键技术和数据挖掘的方法。
针对Web数据的复杂性和特殊性，Web的数据挖掘必须对Web 页做必要的数据处理，使之达到结构化数据的挖掘要求，或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
【关键词】Web挖掘；内容挖掘；结构挖掘；使用挖掘０引言随着Internet/Intranet技术的发展，尤其是Web的全球普及使得Web上信息量无比丰富，Web已经成为人们获取信息的重要途径，但最先进的搜索引擎也只能找到Web网页上面很少的网页，而且无论怎么选择关键词都会返回大量并不需要的结果。
如何从非格式化数据信息中有效地挖掘出有用的信息是对数据挖掘领域的一个新挑战。
Web上的数据信息不同于数据库。
它主要是些大量的、异质的Web信息资源，文档结构性差，其数据多为半结构化或非结构化，信息不能清楚地用数据模型来表示。
因此在Web的数据挖掘需要用到很多不同于单个数据仓库挖掘的技术。
１Web数据挖掘概述１.1 Web数据挖掘概念Web数据挖掘是一项综合技术，是利用数据挖掘技术从WWW数据资源中抽取信息的过程，结合了数据挖掘、信息处理、可视化、数理统计等领域的成熟技术，是对Web数据资源中蕴含的未知的有潜在应用价值的模式的提取。
１.2 Web数据挖掘原理通常Web挖掘过程可以分为以下几个处理阶段：资源发现、数据抽取及数据预处理、数据汇总及模式识别、分折验证。
目标数据集根据用户需求，从Web 数据源中提取的相关数据，Web数据挖掘主要从这些数据通信中进行数据提取；预处理过程从数据中去除明显错误或冗余的数据，并将数据转换成为有效和易于理解的形式；模式分析对发现的模式进行解释和评估；最后将发现的知识以用户能理解的方式提供给用户。
１.3 Web数据挖掘分类根据挖掘对象的不同，Web挖掘可以分为三类，Web内容挖掘（WCM)、Web结构挖掘（WSM）和Web使用挖掘（WUM）。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的发展和普及，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在电子商务领域中，Web数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。
Web数据挖掘技术可以帮助电子商务企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，从而提高运营效率，优化用户体验，增加销售收益。
本文将就Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行浅谈。
一、Web数据挖掘技术简介Web数据挖掘是指从Web中提取并发掘出有用信息和知识的一种技术。
它主要运用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方法，对网页数据、用户行为数据、商品信息数据等进行分析和挖掘，从中发现对电子商务有益的信息和规律。
Web数据挖掘技术主要包括网页内容挖掘、链接结构挖掘、用户行为挖掘等方面，通过这些技术手段，可以帮助电子商务企业实现个性化推荐、精准营销、风险控制等目标。
二、个性化推荐个性化推荐是电子商务中非常重要的一个环节，通过个性化推荐可以更好地满足用户的需求，提高用户满意度和购买转化率。
Web数据挖掘技术可以通过分析用户的浏览历史、购买记录、点击行为等数据，挖掘用户的偏好和兴趣，从而向用户推荐其可能感兴趣的商品或服务。
当用户浏览某个商品的详细信息页面时，系统可以根据用户的行为数据和相似用户的行为模式，向用户推荐与该商品相关的其他商品，以增加用户对其他商品的关注度和购买意愿。
通过个性化推荐，电子商务企业可以提高用户的购买转化率，增加销售收入。
三、精准营销在电子商务中，精准营销是实现营销效果最大化的重要手段之一。
Web数据挖掘技术可以帮助企业深入了解用户的需求和行为，识别潜在的购买意愿和价值用户，从而进行精准的营销活动。
通过对用户行为数据的分析，企业可以发现不同用户群体的偏好和购买习惯，根据这些信息针对性地制定营销策略，向不同的用户群体推送个性化的营销内容，提高营销活动的效果和投资回报率。
针对已经浏览过某台电视的用户，可以通过精准营销向其推送促销活动或相关配件的宣传信息，从而提高用户对商品的关注度和购买意愿。
Web日志挖掘技术的研究与应用的开题报告
Web日志挖掘技术的研究与应用的开题报告一、研究背景随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式逐渐从传统的方式转向了网络。
越来越多的用户通过网络来获取信息，从而带来了海量的网络数据。
这些数据包含了用户的行为，如排名、点击量、访问时间等，这些数据积累起来叫做web日志。
在这样的背景下，web日志挖掘技术应运而生，它可以对web日志进行分析和挖掘，从而得到用户行为的有价值的信息。
这些信息可以帮助企业优化其网站结构、改善用户体验、提高转化率等。
二、研究目的本文旨在研究web日志挖掘技术的理论和应用，探究如何利用web日志挖掘技术来提高企业的竞争力。
三、研究内容1. web日志挖掘技术的理论研究。
对web日志的概念、特点进行介绍，探究web日志挖掘技术的基本方法和技术路线。
2. web日志挖掘技术的应用研究。
基于web日志挖掘技术，研究网站访问模式和用户偏好，并通过分析用户行为实现客户分类、广告推荐、网站流量统计、用户活动跟踪等应用。
3. 基于web日志挖掘技术的实践应用。
根据企业实际需求，以某企业网站数据为研究对象，通过对web日志进行挖掘分析，进一步完善网站内容，提高网站的流量、转化率等。
四、研究意义本研究通过对web日志挖掘技术的研究和应用，对于提高企业的竞争力和市场占有率具有重要意义。
具体体现在以下几个方面：1.优化企业网站结构和内容，提高用户体验和网站流量。
2.通过分析用户行为，实现客户分类、广告推荐等业务的智能化和精细化。
3.提高企业的转化率、市场占有率和盈利水平。
五、研究难点1.数据规模庞大，需要使用大规模数据处理技术。
2.由于web日志数据的特殊性质，需要在数据预处理过程中进行特征提取和转换。
3.需要使用多种算法和模型对web日志数据进行挖掘和分析。
六、研究方法本研究采用的方法包括：1.文献研究法。
查阅大量相关文献和资料，了解web日志挖掘技术的理论基础和应用现状。
2.实证研究法。
选取某企业的网站数据作为研究对象，通过对web日志进行挖掘分析，验证研究结果的可行性和有效性。
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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 。
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计算机光盘软件与应用
工 程 技 术
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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）
摘 要 ： ｅ 挖 掘 作 为近年 来数 据挖 掘 的一 个新 的研 究领 域 ，因其 实用 性强 而获得 了广泛 的研 究 ， ｅ Ｗ ｂ ｗ ｂ日志挖掘 作 为 Ｗｅ ｂ挖掘 中最 重要 的一 个研 究领域 ，通过 对服 务 器 日志进行 分析 挖掘 ，得 出用 户的访 问模 式 ，它在 网站 个性化 推荐 ，智 能 化 服务 上发 挥 着 重要 的作 用。 关键 词 ：Ｗ ｅ ｂ日志 ；数 据挖 掘 ；模 式分析 ；网站 结构 中图分类号：Ｔ １２ 文献标识码 ：Ａ Ｐ ８ 文章编号 ：１０— ５９（ ０２ ０ — ０ ０ ０ ０ ７ ９ ９ ２ １ ） ４ ０ ４— ２
领 域 目前 比较有 代 表性 的模 型 。在 传统 的定 义 上 ，知识 发现 过程 由以下 三个 阶段 组 成 ：数据 准备 ，数据 挖掘 ，结果 表达 和解 释 。 但 是 目前 的研 究者 将数 据挖 掘 分成 了更 加详 细 的九 个 阶段 ，包括 数 据准 备 ，数据 选 择 ，数据 预 处理 ，数 据缩 减 ，确 定数 据挖 掘 的 目标 ，确 定数 据挖 掘 ，运用 选 定 的数据 挖 掘算 法进 行挖 掘 分析 ， 模 式 评估 ，可 视化 显 示九个 阶 段 。
二 、Ｗ ｂ日志 挖掘 概述 ｅ
（ ）Ｗ ｂ 日志挖 掘 的最 大一个 用 处也是 目前研 究最广 的 一 一 ｅ 个 方 面就 是个 性化 服 务，通 过对 每个 用 户访 问模 式的分 析 ，寻 找 出用 户最 常访 问的界 面 ，从而 得到 一个 用户 兴趣 序列 ，根据 这个 序列 ，我 们使 用模 板 技术 生成 一个 网页 主模 板 ，然后 按照 不 同用 户 的习惯 生成 符合 用 户 习惯 的个性 化 界面 。也就 是说 每个 用户 看 到 的页面 是 不完 全相 同 的 ，这 个不 完 全相 同表现 在 界面上 的超 链 接排 布 不 同，页 面显 示 的 内容 不完 全相 同，用户 经 常访 问的超 链 接 界面 会排 在前 面 ，最不 常用 的在 最后 ，从 而方 便用户 的使 用 。
Ａ ｂ ｔａｃ ： ｅ ｉｉ ｇ ａｎ ｗ ｒ ａｏ ｅ ｅ ｃ ｎ ｒｃ ｎ ｅ ｒ ， ａ ａｍ ｉ ｎ ｅ ｔｎｓｖｅｒｓ ａ ｃ ｅ ａ ｓ ｓｐ ａ ｔｃ ｌＷ ｅ ｏ ｓ ｒ ｔ Ｗ ｂ ｍ ｎ ｎ ｅ ａ ｅ ｆｒ ｓ ａ ｈ ｉ ｅ ｅ ｔｙ ａ ｓ ｄ ｔ ｎｉｇ， ｘ ｅ ｉ ｅ ｅ ｈｂ ｃ ｕ ｅｏｆｉ ｒ ｃｉａ， ｂ ｌｇ ｒ ｒ ｔ ｍ ｉ ｎ ｓＷ ｅ ｉ ｉ ｓｔ ｏ ｔｉ ｐ ｒａ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｅ ｓｔｒ ｕ ｎａｙ ｉ ｆｓ ｒ ｅ ｏ ｉｉ ｇ ｄ ａ ｔｅ ｕ ｅ ａ ｃ ｓ ａｔｍ ｓ ｎｉｇ ａ ｂ ｍ ｎ ｎｇ ｉ ｈｅｍ ｓ ｍ ｏ ｔｎｔｒ ｓ ａｃ ｒ ａ ｈ ｏ ｇｈ ａ ｌｓｓｏ ｅ ｖ ｒｌ ｇ ｍ ｎ ｎ ｒ ｗ ｈ ｓ ｒＳ ｃ ｅ ｓｐ ｔｅ ， ｓｔ ｒ ｏ ａｉａ ｉｎ， ｅ ｏ ｉ ｐｅｓ ｎ ｌｚ ｔｏ ｒ ｃ ｍｍ ｅ ｄ ｔｏ ， ａ ｌ ｉ ｐ ｒａ ｔｒ ｌ ｔ ｅｉｔｌｉ ｅ ｅｓ ｒ ｉｅ ｅ ｎ ａｉ ｎ ｐｌｙａｌ ｍ ｏ ｔｎ ｏ ｅｉ ｈ ｎ ｅｌｇ ｎｃ ｅ ｖｃ ． ｎ Ｋｅ ｗ ｏ ｄ ： ｅ ｏｇ Ｄ ａａｍｉ ｉ ； ｔｅ ａｙ ｉ；Ｓｉ ｔｕ ｔ ｒ ｙ ｒ ｓ Ｗ ｂ ｌ ； ｔ ｎｎｇ Ｐａｔｍ ａ ｌｓｓ ｔ ｓｒ ｃｕ ｅ ｎ ｅ
数据 挖掘 简 述 传 统 数据 挖 掘 的对象 主 要是 指 是数据 库 中 的数据 ，但 随着 数 据 库 系 统 的 发展 ， 目前 数 据 挖 掘 的 数据 源 主 要 包 括 文 件 系 统 、
一
、
Ｗ ｂ 资源 等 一系 列数 据 的集 合 。数 据挖 掘是 一个 螺 旋上 升 、循环 ｅ 往 复 的多步 骤渐 进 处理 过程 。其 中，多 处理 阶段 模 型是 数据 挖掘