Web日志挖掘最新
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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
基于Web日志的用户访问模式挖掘
维普资讯
第２卷 第５ ｌ 期
Ｖｏ ． ｌ Ｎｏ５ １ ２ ．
池 州 学 院 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＣ ｉ ｏ ｏｌｇ ｏ ｒ ｌｏ ｈｚ ｕＣ ｌ ｅ ｎ ｈ ｅ
２０年 １ ０ ７ ０月
ｏ ｃ． ０ ７ ｔ． ０ ２
基 于 Ｗｅ ｂ日志的用户 访 问模 式挖掘
人 工 输 入 或 者 是 从 历 史 系 统 进 行 整 合 ， 免 很 多 避
错 误 ； 以 通 过 良好 的 站 点 设 计 ， 接 获 得 跟 数 可 直 据 挖 掘 有 关 的数 据 。而 不 是 再 来 分 析 、 算 、 处 计 预 理 要 用 的 数 据 ；直 接 收 集 的 电 子 数 据 安 全 可 靠 ，
１３ 分 类 和 预 测 ．
通 过构 造模 型 （ 函数 ） 来 描 述 和 区别类 或 用
图 １ 数 据 挖 掘 系 统 流 程 图
或 概 念 ， 来 预 测 类 型 标 志 未 知 的Ｘ－ 类 。 用 － ， ｊ 象 １ ． 聚 类分 析 ４
将 类 似 的 数 据 归 类 到 一 起 ， 形 成 一 个 新 的 类别进行分析 。 １５ 孤 立 点 分 析 ．
ｉ ｇ不 同 的 是 ， ｂＵｓ ｇ ｎｎ ｎ Ｗｅ ａ ｅＭｉｉｇ的挖 掘 对 象 是 用
户 和 网络 交互 过 程 中抽 取 出来 的二手 数 据 ， 些 这 数 据 主 要 是 用 户 在 访 问 Ｗｅ ｂ时 在 ｗ ｅ ｂ日 志 里 留
３３ 干 净 的数 据 ．
从 电子 商务 站 点 收集 的都 是 电子数 据 ， 需 无
下 的 信 息 ， 及 其 它 一 些 交 互 信 息 。 日志 信 息 包 以
括 访 问 日期 、 间 、 户 Ｉ 时 用 Ｐ地 址 、 务 器 Ｉ 服 Ｐ地 址 、
第２卷 第５ ｌ 期
Ｖｏ ． ｌ Ｎｏ５ １ ２ ．
池 州 学 院 学 报
Ｊ ｕ ａ ｆＣ ｉ ｏ ｏｌｇ ｏ ｒ ｌｏ ｈｚ ｕＣ ｌ ｅ ｎ ｈ ｅ
２０年 １ ０ ７ ０月
ｏ ｃ． ０ ７ ｔ． ０ ２
基 于 Ｗｅ ｂ日志的用户 访 问模 式挖掘
人 工 输 入 或 者 是 从 历 史 系 统 进 行 整 合 ， 免 很 多 避
错 误 ； 以 通 过 良好 的 站 点 设 计 ， 接 获 得 跟 数 可 直 据 挖 掘 有 关 的数 据 。而 不 是 再 来 分 析 、 算 、 处 计 预 理 要 用 的 数 据 ；直 接 收 集 的 电 子 数 据 安 全 可 靠 ，
１３ 分 类 和 预 测 ．
通 过构 造模 型 （ 函数 ） 来 描 述 和 区别类 或 用
图 １ 数 据 挖 掘 系 统 流 程 图
或 概 念 ， 来 预 测 类 型 标 志 未 知 的Ｘ－ 类 。 用 － ， ｊ 象 １ ． 聚 类分 析 ４
将 类 似 的 数 据 归 类 到 一 起 ， 形 成 一 个 新 的 类别进行分析 。 １５ 孤 立 点 分 析 ．
ｉ ｇ不 同 的 是 ， ｂＵｓ ｇ ｎｎ ｎ Ｗｅ ａ ｅＭｉｉｇ的挖 掘 对 象 是 用
户 和 网络 交互 过 程 中抽 取 出来 的二手 数 据 ， 些 这 数 据 主 要 是 用 户 在 访 问 Ｗｅ ｂ时 在 ｗ ｅ ｂ日 志 里 留
３３ 干 净 的数 据 ．
从 电子 商务 站 点 收集 的都 是 电子数 据 ， 需 无
下 的 信 息 ， 及 其 它 一 些 交 互 信 息 。 日志 信 息 包 以
括 访 问 日期 、 间 、 户 Ｉ 时 用 Ｐ地 址 、 务 器 Ｉ 服 Ｐ地 址 、
数据挖掘、Web挖掘与Web日志挖掘之研究
的有效性 ， 现用户 的需要 和兴趣等 。所谓 Ｗｅ 发 ｂ日志 ， 是指
传等规律产生适应环境变化的优 良物种。遗传算法是根据 生物进化思想而得出的一种全局优化算 法。 ４ 信息分析法 ： ． 利用信号分析的方 法和原理 ， 将数据看 成是 由多个通 道 采用组 成 的信号 ， 数据进 行 信号 分析 。 对 通常信号分析的方法有小波分析方法 、 傅立 叶分析方法 、 加
识可以被用于信息管理 、 询优化、 查 决策 支持 、 过程控制等 ， 还可以用 于数据 自身的维护 。
因此 ， 数据挖掘是一 门交 叉性科学 ， 涉及 到机器 学习 、 模式 识别 、 计学 、 统 智能 数据库 、 知识 获取、 据可视化 、 数 高
性能计算 、 专家系统 等多个 领域 。从 数据库 中发现 出来 的 知识可以用在信息 管理 、 程控制 、 学研究 、 过 科 决策支持பைடு நூலகம்等 许多方面。
态 的 ， 杂 的 和 个 性 化 的 问题 ， 们 把 数 据挖 掘 技 术 应 用 于 Ｗｅ 服 务 器 日志 的 挖 掘 ， 用 户 在 Ｗｅ 浏 览 行 为 数 据 中 复 我 ｂ 从 ｂ上 获取 用 户 的浏 览模 式 ， 据 用 户 的 行 为模 式 ， 根 改进 站 点 的 设 计 和服 务 ， 开展 个 性 化服 务 和 构 建 智 能 Ｗｅ 点 。 ｂ站
Ｊｎ．０ ６ ｕ ２０
２Ｏ Ｏ６年 ６月
数 据 挖 掘 、 ｂ挖 掘 与 Ｗｅ Ｗｅ ｂ日志挖 掘 之 研 究
郭 运 宏
（ 郑州铁路职业技术学院 河 南郑 州
４０５ ） ５０２
摘 要： 随着 ｉｅ ｔ ｎ ｍｅ的迅速发展 ， ｔ 传统的数据挖掘技术无法有效地 解决信 息过载和信息迷 失的问题 。直接或 间接 解决这个ｆ￣ 的途径就是将传统的数据挖掘技术和 ｗｅ 结合起来 ， ＊ － ｌ ｂ 进行 ｗｌ 挖掘 ； ｅ ｂ 为进 一步解决 ｗｅ ｂ的无结构的、 动
传等规律产生适应环境变化的优 良物种。遗传算法是根据 生物进化思想而得出的一种全局优化算 法。 ４ 信息分析法 ： ． 利用信号分析的方 法和原理 ， 将数据看 成是 由多个通 道 采用组 成 的信号 ， 数据进 行 信号 分析 。 对 通常信号分析的方法有小波分析方法 、 傅立 叶分析方法 、 加
识可以被用于信息管理 、 询优化、 查 决策 支持 、 过程控制等 ， 还可以用 于数据 自身的维护 。
因此 ， 数据挖掘是一 门交 叉性科学 ， 涉及 到机器 学习 、 模式 识别 、 计学 、 统 智能 数据库 、 知识 获取、 据可视化 、 数 高
性能计算 、 专家系统 等多个 领域 。从 数据库 中发现 出来 的 知识可以用在信息 管理 、 程控制 、 学研究 、 过 科 决策支持பைடு நூலகம்等 许多方面。
态 的 ， 杂 的 和 个 性 化 的 问题 ， 们 把 数 据挖 掘 技 术 应 用 于 Ｗｅ 服 务 器 日志 的 挖 掘 ， 用 户 在 Ｗｅ 浏 览 行 为 数 据 中 复 我 ｂ 从 ｂ上 获取 用 户 的浏 览模 式 ， 据 用 户 的 行 为模 式 ， 根 改进 站 点 的 设 计 和服 务 ， 开展 个 性 化服 务 和 构 建 智 能 Ｗｅ 点 。 ｂ站
Ｊｎ．０ ６ ｕ ２０
２Ｏ Ｏ６年 ６月
数 据 挖 掘 、 ｂ挖 掘 与 Ｗｅ Ｗｅ ｂ日志挖 掘 之 研 究
郭 运 宏
（ 郑州铁路职业技术学院 河 南郑 州
４０５ ） ５０２
摘 要： 随着 ｉｅ ｔ ｎ ｍｅ的迅速发展 ， ｔ 传统的数据挖掘技术无法有效地 解决信 息过载和信息迷 失的问题 。直接或 间接 解决这个ｆ￣ 的途径就是将传统的数据挖掘技术和 ｗｅ 结合起来 ， ＊ － ｌ ｂ 进行 ｗｌ 挖掘 ； ｅ ｂ 为进 一步解决 ｗｅ ｂ的无结构的、 动
web数据挖掘的处理流程
web数据挖掘的处理流程对web数据的处理可以分为数据获取、数据预处理、数据的转换集成、知识发现和模式分析几个过程，如图6-2所示。
(1) web数据的获取Web数据的来源包括：log日志，记录了用户的访问页面、时间、IP地址等主要信息；web内容，用户所浏览的文字、图片等；用户注册信息，web站点采集的用户输入的自身信息；web结构数据，指web本身在频道、链接上的布局。
Web数据的获取方法有：a) 服务器端信息。
web服务器端产生3种类型的日志文件：Server logs，Error logs，Cookie logs，这些日志记录了用户访问的基本情况，是Web使用挖掘中最重要的数据来源。
服务器日志（Server logs）记录了多个用户对单个站点的用户访问行为。
错误日志（Error log）记录存取请求失败的数据。
Cookie logs用于识别用户和用户会话。
b) 客户端的数据收集。
用户客户端log记录了该用户对各个网站的访问情况，比服务器端Log数据更能准确地反映用户的访问行为，但由于隐私保护，需要用户同意才能获得。
c) 代理服务器端的数据收集。
代理端log数据记载了通过该代理进入Internet 的所有用户对各个网站的访问行为。
但是由于Cache的大量存在，使得代理服务器中的log数据不能准确地确定用户和时间，采集信息也不全面[50]。
(2) web数据的预处理Web数据的预处理包含数据清洗、用户识别、会话识别和事务识别等过程。
a) web数据的清洗数据的清洗，是指删除Web日志中与挖掘任务无关的数据。
将有用的web 日志记录转换为适当的数据格式，同时对用户请求页面时发生错误的记录进行适当处理。
在web日志中，包含许多对挖掘任务毫无意义的数据。
数据清洗的目标是消除冗余数据，方便于数据分析。
常见的数据清洗方法包括：删除日志文件中后缀为gif, jpg, jpeg的自动下载项；删除访问返回错误记录等。
基于Web日志的混合挖掘模型研究
＊ 联 系人 ，Ｅ ｍａ ：ｙ ｓ ｅ ｊ ＠ｙ ｃ ． ｅ — ｉ ｚ ｈ ｎｉ ｌ ｅ ｚｎ ｎｔ
维普资讯
５ ４Βιβλιοθήκη 扬州大学学报（ 自然 科 学 版 ）
第１ ０卷
新 的频 繁项集 ．对 于每 个 频繁 项集 ，产生 的所 有非 空 子集 ， 每 个非 空 子集 ｔ 对 ，由公式 （ ） ２ 计算 置 信度 ， 大于最小 置信 度 阈值 ， 输 出强 规则 “ （—ｆ” 若 则 ） ，它可 以反 映大 多数用户 的 购买模 式．
维普资讯
第 ｌ 第 ３期 Ｏ卷
２０ ０ ７年 ８月
扬州大学学报（ 自然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｚ ｏ ｉｅ ｓｔ （ ｔ ｒｌＳ ｉｎ ｅＥｄｔｏ ｏ ｒ ａ ｆＹａ ｇ ｈ ｕ Ｕｎｖ ｒｉｙ Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ）
Ｂ 的蕴涵式 ， 中 ＡＣＩ ＢＣＩ并且 ｎＢ一 ．规则 其 ， 中Ｓ 是事务集 Ｄ 中包含 ＵＢ 的事务 数 ； 则 规
（
Ｂ 在事务 集 Ｄ 中成立 ， 有支持 度 Ｓ 其 具 ，
Ｂ在 Ｄ 中具有 置 信度 ｃ 其 中 ｃ Ｄ 中包 含 ＵＢ ， 是
（） １
的事务 数和包 含 的事 务数 的 比值 ， 即条 件概率 Ｐ（ Ｂ） 应 的支 持 度和置 信度 的公 式如 下 ： Ａｌ ．相
模式 ．Ｗｅ ｂ使用 挖掘 的 目标 主要有 ２个 ： 挖掘 路径浏 览 模式 ； 挖 掘购 买项 之间 的关联 规则 ．文 ① ② 献 ［— ］ ３６ 只是单 纯挖 掘用 户访 问模 式或 单纯 挖掘 购买 商 品问 的关联 规则 ， 有考 虑购 买行 为 和浏览 行 没 为之 间的 内在联 系 ．为此 ， 文对 传 统关 联 规则 算 法进 行 了改进 ， 本 结合 用 户 的浏览 历史 ， 出一种 混 提 合 挖掘模 型 ＭＭＡ （ ｘ ｄｍｉｉｇａ ｏｉ ｍ） 使 得用 户兴趣 模 式 的识别 更加 准确 有效． ｍｉｅ ｎｎ ｌ ｒ ｈ ， ｇ ｔ
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５ ４Βιβλιοθήκη 扬州大学学报（ 自然 科 学 版 ）
第１ ０卷
新 的频 繁项集 ．对 于每 个 频繁 项集 ，产生 的所 有非 空 子集 ， 每 个非 空 子集 ｔ 对 ，由公式 （ ） ２ 计算 置 信度 ， 大于最小 置信 度 阈值 ， 输 出强 规则 “ （—ｆ” 若 则 ） ，它可 以反 映大 多数用户 的 购买模 式．
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第 ｌ 第 ３期 Ｏ卷
２０ ０ ７年 ８月
扬州大学学报（ 自然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｚ ｏ ｉｅ ｓｔ （ ｔ ｒｌＳ ｉｎ ｅＥｄｔｏ ｏ ｒ ａ ｆＹａ ｇ ｈ ｕ Ｕｎｖ ｒｉｙ Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ）
Ｂ 的蕴涵式 ， 中 ＡＣＩ ＢＣＩ并且 ｎＢ一 ．规则 其 ， 中Ｓ 是事务集 Ｄ 中包含 ＵＢ 的事务 数 ； 则 规
（
Ｂ 在事务 集 Ｄ 中成立 ， 有支持 度 Ｓ 其 具 ，
Ｂ在 Ｄ 中具有 置 信度 ｃ 其 中 ｃ Ｄ 中包 含 ＵＢ ， 是
（） １
的事务 数和包 含 的事 务数 的 比值 ， 即条 件概率 Ｐ（ Ｂ） 应 的支 持 度和置 信度 的公 式如 下 ： Ａｌ ．相
模式 ．Ｗｅ ｂ使用 挖掘 的 目标 主要有 ２个 ： 挖掘 路径浏 览 模式 ； 挖 掘购 买项 之间 的关联 规则 ．文 ① ② 献 ［— ］ ３６ 只是单 纯挖 掘用 户访 问模 式或 单纯 挖掘 购买 商 品问 的关联 规则 ， 有考 虑购 买行 为 和浏览 行 没 为之 间的 内在联 系 ．为此 ， 文对 传 统关 联 规则 算 法进 行 了改进 ， 本 结合 用 户 的浏览 历史 ， 出一种 混 提 合 挖掘模 型 ＭＭＡ （ ｘ ｄｍｉｉｇａ ｏｉ ｍ） 使 得用 户兴趣 模 式 的识别 更加 准确 有效． ｍｉｅ ｎｎ ｌ ｒ ｈ ， ｇ ｔ
基于Hadoop的Web日志挖掘
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势 ，设计一种基于 云计 算的 Ｈ ｄｏ 集群框架 的 Ｗｅ ａｏｐ ｂ日志分析平 台，提 出一种能够在云计算环境 中进行分布 式处理 的混合 算法 。为进一步 验证该平 台的高效性 ， 该平台上利用改进后 的算法挖掘 Ｗｅ 在 ｂ日志 中用户 的偏爱访 问路径 。 实验结果表 明， 在集群 中运 用分布式算法处理
ｄ ｖ ｌｐ ｄ ｔ ｏｔ ｎ ｃ ｅ ｅ ｏ ｅ Ｏ ａ ｂ ｔ ｅ ｅ ｋ．Ｕｓｎ ｅ ａ ｖ ｔｇ ｆ ｃ ｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔｎ — ｌ ｉｇ ｔ ｄ ａ ａ ｅ ｏ ｌｕ ｏ ｕ ｉｇ ｈ ｎ ｉｔｉ ｔ ｄ ｐ ｏｃ ｓ ｉ ｇ ａ ｄ ｖｉ ｕ ｌｚ ｔ ｎ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｅ ｌ ｇ ｓｒ ｂｕ ｅ ｒ ｅ ｓｎ ｎ ｒ ａｉ ａ ｉ ，ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓ ａ Ｗ ｂ ｏ ｔ ｏ
势 ，设计一种基于 云计 算的 Ｈ ｄｏ 集群框架 的 Ｗｅ ａｏｐ ｂ日志分析平 台，提 出一种能够在云计算环境 中进行分布 式处理 的混合 算法 。为进一步 验证该平 台的高效性 ， 该平台上利用改进后 的算法挖掘 Ｗｅ 在 ｂ日志 中用户 的偏爱访 问路径 。 实验结果表 明， 在集群 中运 用分布式算法处理
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一种新的基于Web日志的挖掘用户浏览偏爱路径的方法
ｓ ｉ ｒｕ ｅ ’ ｅａｉｅｐ ｇ ｓｓｔ ｉ ｌ ｓ ｒ Ｓｒｌｔ ａ ｅ ｅ．Ｆｉａｌ， ｎ ｓｔ ｅｓｍ ｉ ｒｕ ｅ ’ ｒ ｗｓｎ ｒｆｒｅ ａｈ ｙｕ ｉｇｐ ｔ ｈ ｉｅｐｅｅ — ｍ ａ ｖ ｎ ｌ ｍｉｅ ｈ ｉ ｌ ｓ ｒ Ｓｂ ｏ ｉｇｐ ｅｅ ｒｄｐ ｔ ｓｂ ｓｎ ａｈｃ ｏｃ－ ｒｆｒ ｙ ａ ｅ ｃ ｉ ｌｒｕ ｅ ’ ｒ ｃ ｔｉ ｎ ｅｉ ｓｍｉ ｓ ｒ Ｓ ｔａ ｅｍａｒｍ Ｅｘ ｅｉ ｅ ｔ ｒ ｖ ｈ ｔｔ ｅａ ｐ ｏ ｃ ｓｒａ ｏ ａ ｌ ｎ ｆｅ ｔｖ ｎ ａ ｉｃ ｖ ｒ ｎ ａ ｐ ｒ ｎｓ ｐ ｏ ｅ ｔ ａ ｈ ｐ ｒａ ｈ ｉ ｅ ｓ ｎ ｂ ｅａ ｄ ｅ ｆｃｉｅａ ｄ ｃ ｎ ｄｓｏ ｅ ｍ
１ 引言
随着 Ｉｔｒｅ 和 Ｗ ｅ 术 和 电 子 商 务 、 络 教 育 等 基 于 ｎｅｎ ｔ ｂ技 网
低算法效率 。分析 ｗｅ ｂ日志 ， 现 用 户浏 览 路径 的共 同行 发
为 ， 而可以“ 从 投其 所好” 为用户提 供个性 化服务 ， ， 并且 对站
点 的智 能 化设 计 具 有重 大 意 义 。
径矩 阵上挖掘 出相似 用户的浏览偏 爱路 径 。实验证明此方法是合理有 效的， 能够得到更准确的偏 爱路径 。
关键 词 浏 览 兴 趣 度 ， 径 选择 偏 爱 度 ， ｅ 日志 ， 阵 ， 面聚 类 路 Ｗ ｂ 矩 页
Ｎｅ Ａｐ ｒ ａ ｈ ｏ ｉ ｉ ｇ Ｕｓ ｒ ｓ Ｐ ｅ ｅ ｒ ｄ Ｂ ｏ ｉ ｇ Ｐ ｔ ｓ ｗ ｐ ｏ ｃ ｆＭ ｎ ｎ ｅ ’ ｒ ｆ ｒ ｅ ｒ ｗｓｎ ａ ｈ
（ ｉｚ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｔｅｈ ｏｏ ｙＤｅ ａ ｔ ｎ ｆ ｉｏ ｅＯｉ ｉｌ ， ｉｈ ｉ ２ ２ ９ Ｃ ｉａ Ｊｎ ｈ ｕ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｃ ｎ ｌｇ ｐ ｒｍｅ ｔ ａ ｈ ｌ ｅｄ Ｌ ｎ ａ １ ０ ， ｈｎ ） ｎ ｏＬ ｆ １
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。
基于web日志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
业
基于 ｗ ｂ日 ｅ 志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
李 孟 （ 北 工程 大 学信 息 与 电 气 工程 学院 ， 北 邯 郸 ０ ６０ ） 河 河 ５ ０ ０
摘 要 ： 电子 商务平 台运营过程 中， 在 形成 了海量 ｗｅ ｂ日志信 息， 如何运 用数据挖掘技术挖掘有价值的信息用于电子 商务 平台的优 化 对 商 家 来说 非 常 重要 ， 里将 进 行 研 究 Ｏ 这 ｆ 关键 词 ： 子 商务 ； 据 挖 掘 ； ｂ 日志 电 数 ｗｅ １ 电子商务及 电子商务网站 电子商务 就是在 网上开展 的商务活动 ， 它作为一种新兴 的 经济形式随着 网络 的普及而得 以迅速发展 。电子商务网站则是 电子商务进行网上交易活动的重要载体 ， 电子商务 网站按交易 模式可 以分为 Ｂ Ｃ，２ ， ２ ２ Ｂ Ｂ Ｃ Ｃ及 Ｂ Ｇ等几种类别 ， ２ 而无论哪种 类别的电子商务 网站 ，在网上运营过程 中都会 形成 大量 的 ｗ ｂ ｅ 日志信 息 ， 而对这些 ｗ ｂ日志信息进行数据挖 掘 ， 对商家运 ｅ 将 营好电子商务 网站起着非常重要 的作用。 ２ 数 据 挖 掘 及 ｗｅ ｂ日志挖 掘
一
１ １ ９１ ０２ 一 一 『ｌ ａ ／０ １ ： ：１ ５ ． ． ．７ ９ ９ ０ ／ ｎ １ ： ０ ２ Ｊ ２ １ ３ ７
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２０ ２２ ０ １ ０ ７
一
作者简介 ： 李孟， 河北工程 大学信息与电气工程学院计算机技 术专业研 究生。
信 息 产 业
・０ ・ １５
接应用 ， 改变 网站的布局及进行个性化设计等 。 ３２ｗ ｂ日志记 录的内容分析 ． ｅ ｗ ｂ日志记录共包含 ７个字段 ，下面我们通 过 ｅ 个典型的 ｗ ｂ日志记 录对其进行说明。 ｅ 例如一个 典型的 ｗ ｂ日志记录如下 ： ｅ
基于 ｗ ｂ日 ｅ 志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用
李 孟 （ 北 工程 大 学信 息 与 电 气 工程 学院 ， 北 邯 郸 ０ ６０ ） 河 河 ５ ０ ０
摘 要 ： 电子 商务平 台运营过程 中， 在 形成 了海量 ｗｅ ｂ日志信 息， 如何运 用数据挖掘技术挖掘有价值的信息用于电子 商务 平台的优 化 对 商 家 来说 非 常 重要 ， 里将 进 行 研 究 Ｏ 这 ｆ 关键 词 ： 子 商务 ； 据 挖 掘 ； ｂ 日志 电 数 ｗｅ １ 电子商务及 电子商务网站 电子商务 就是在 网上开展 的商务活动 ， 它作为一种新兴 的 经济形式随着 网络 的普及而得 以迅速发展 。电子商务网站则是 电子商务进行网上交易活动的重要载体 ， 电子商务 网站按交易 模式可 以分为 Ｂ Ｃ，２ ， ２ ２ Ｂ Ｂ Ｃ Ｃ及 Ｂ Ｇ等几种类别 ， ２ 而无论哪种 类别的电子商务 网站 ，在网上运营过程 中都会 形成 大量 的 ｗ ｂ ｅ 日志信 息 ， 而对这些 ｗ ｂ日志信息进行数据挖 掘 ， 对商家运 ｅ 将 营好电子商务 网站起着非常重要 的作用。 ２ 数 据 挖 掘 及 ｗｅ ｂ日志挖 掘
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作者简介 ： 李孟， 河北工程 大学信息与电气工程学院计算机技 术专业研 究生。
信 息 产 业
・０ ・ １５
接应用 ， 改变 网站的布局及进行个性化设计等 。 ３２ｗ ｂ日志记 录的内容分析 ． ｅ ｗ ｂ日志记录共包含 ７个字段 ，下面我们通 过 ｅ 个典型的 ｗ ｂ日志记 录对其进行说明。 ｅ 例如一个 典型的 ｗ ｂ日志记录如下 ： ｅ
Web日志挖掘技术在电子商务网站中的应用
Web日志挖掘技术在电子商务网站中的应用
董立凯;曲守宁
【期刊名称】《济南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(022)003
【摘要】在电子商务网站中,根据客户的访问日志挖掘出有价值的信息,划分客户群体和发现潜在的客户,使网站可以提供个性化信息服务.Web日志挖掘是数据挖掘在Web页面上的应用,给出Web日志挖掘的步骤和方法,对Web日志挖掘工具进行分析,并应用到电子商务网站中,取得较好的效果.
【总页数】4页(P251-254)
【作者】董立凯;曲守宁
【作者单位】济南大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250022;济南大学,信息科学与工程学院,山东,济南,250022
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.Web日志挖掘在中小型电子商务网站中的应用探析 [J], 顾黎萍;胡芳
2.Web日志挖掘技术在电子商务网站中的应用 [J], 董立凯;曲守宁
3.Web日志挖掘技术在校园网信息处理中的应用研究 [J], 张琳
4.Web日志挖掘技术在电子商务网站优化中的应用 [J], 裴大容
5.基于web日志的数据挖掘技术在电子商务网站中的应用 [J], 李孟
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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 ：
Web日志挖掘中的会话识别方法
Ｏ 引 言
Ｗｅ 掘 就 是 从 与 ｗｗＷ 相 关 的资 源 和 用 户 浏 览 行 为 ｂ挖
识 别 方 法 。 验 部 分 ， 取 真 实 的 Ｗｅ 实 获 ｂ日志 ， 循 数据 预 处 理 遵 的 步 骤 ，利 用 数 据 库 编 程 按 照 新 会 话 识 别 方 法 ，识 别 用 户 会
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９６ ２ １， ５ ３ ００ １（ ３ ） ・信 息化 技 术 ・
计 算 机 工程 与 设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅｎ ａｄ ｅ ｇ ｏ ｐ ｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ ｎ ｅ ｎ ｉ ｉ
Ｗｅ ｂ日志挖掘中的会话识别方法
周 爱武 ， 程 博 ， 李孙 长 ， 夏 松
话 。 实 验 证 明 该 方 法 比现 有 方 法 更 有 效 。
自适应遗传模拟退火的Web日志关联挖掘
自适应遗传模拟退火的Web日志关联挖掘摘要：提出一种基于自适应遗传模拟退火策略的Web日志关联规则挖掘算法。
该算法在遗传模拟退火策略基础上，引入自适应的交叉概率和变异概率，使其具有较强的全局搜索能力，有效地避免了早熟的现象。
实验结果证明，该算法能有效地解决Web日志关联规则挖掘问题。
关键词：关联规则；遗传算法；模拟退火算法；Web挖掘；自适应1关联规则挖掘模型在关联规则系统中，规则本身是“如果条件怎么样、怎么样，那么结果或者情况就怎么样”的形式。
可表示为“A B联A前件可以包括一个或多个条件，在某个给定的正确率中，要使后件为真，前件中的所有条件必须同时为真。
后件一般只包括一种情况。
如:购买计算机有购买财务软件趋向的关联规则、年龄在30至40岁之间并且年收入在4200元至5000元之间的客户购买高清晰度彩色电视机趋向的关联规则可分别表示为：buy(x,″computer)buy(x,″finacial_management_software″)age(″30…40″)∧income(″4200…5000″) buy(x,″high_resolution_tv″)数据项集合A B策属性和任务属性。
通过对问题的分析，可以发现，决策属性相互间是无序的。
因此可以将决策属性一次性排定顺序组成属性串，且在挖掘过程中不变其顺序。
为了便于问题的分析，作以下形式定义。
定义1( Web事务。
)在事务文件中出现的所有页面集合表示为P={p1,p2,…,pn}。
其中每个页面pi(i=1,2,…,n)通过其URL一表示。
事务集合U表示为U={u1,u2,…,un}，每个事务ui={i=1,2,…,m}均为页面集合P的子集定义2 (页面权值。
)假定将用户访问页面的平均停留时间作为该页面的权值。
整个事务的权值为weight(uk)=∑[DD(]|uk|[]i=1[DD)]w(pI,uk)/|uk|。
定义3 (向量空间。
)事务集合中的每一个事务ui(i=1,2,…,m)可以转换为页面空间上的n维向量，u=<w(p1,u),w(p2,u),…,w(pn,u)。
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。
基于三元互关联后继树的Web日志挖掘
互关联 后继树和 改进 后的模 型的 出色插入 查询 性能。 关键词 中图分类号 Ｗｅ ｂ日志挖掘 Ｗｅ ｂ事务 互关联后继树 频繁路径 Ｔ ３ １１２ ４ Ｐ １ ．３ ． 文献标识码 Ａ
Ｗ ＥＢ ＬｏＧ Ｉ ＮＧ Ｍ ＮＩ ＢＡＳ ＥＤ ＯＮ ＴＥＲＮＡＲＹ ＮＴＥＲ． Ｉ ＲＥＬ ＡＴＥＤ ＵＦ Ｘ ＴＲＥＥ Ｓ Ｉ
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基于Web日志文件的关联规则挖掘模块的实现
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Web日志中RCFA路径的挖掘方法
０５ ５二 —
■——
Ｗｅ 日志 中 ＲＣＦ 路 径 的挖 掘 方 法 ｂ Ａ
许 晓东 ，李 柯 ，朱士瑞
（．南京理工 大学 计算机 科学与技术学 院，南京 ２ ０ ９ ；２ １ １ ０ ４ ．江苏大学 网络 中心 ，江苏 镇 江 ２ ２ １ ） １０ ３
摘
要 ：研究从 Ｗｅ ｂ日志 中快速 挖掘出可重复连续频繁访 问路径 的方法 。针对现有挖掘算法存在 的一 些问题 ， 矩阵应用于挖掘过程中 ， 将
ＸＵ ｉ ｄｏ 一 ＬＩＫ ｅ ，ＺＨ Ｕ ｉｒ ２ Ｘ ａｏ。 ｎｇ ，， Ｓｈ ． ｕｉ
（． ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃ ｎｅａ ｄＴｃ ｎ ｌｇ， ｎｉｇＵｎｖ ｒｉ ｆ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｌｇ ， ｎｉｇ２ ０ ９ ， ｈｎ ； １ Ｓｈ ｏ ｍｐ ｔｒ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＮａｊ ｉｅｓｙｏ ｉｎｅａ ｄ ｃ ｏｏ ｙ Ｎａｊｎ １０ ４ Ｃ ｉａ ｏＣ Ｓｅ ｎ ｔ Ｓ Ｔ
网络信息 的重要性 已经 引起越来越多 的关注 ，Ｗｅ ｂ日志 作为 网络信息 的重要组成部分 ，对它 们进 行挖掘 ，可 以发现 用 户 的频 繁 访 问路 径 。而 其 中挖 掘 可 重 复连 续 频 繁 访 问 路 径
（ 称 Ｒ Ｆ 路径） 简 ＣＡ 已经 成 为 近 年 来 学 者 们 研 究 的热 点 。 目前
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Frame页面过滤算法在Web日志挖掘预处理中的应用
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Ｗｅ ｂ日志比较完整地记录 了用户访问站点 的 行为， 因此 ， 过 分 析 Ｗｅ 日志 文件 可 以发现 用 户 通 ｂ 访 问站点 的浏览 模 式 ； 而 ， 然 由于 Ｗｅ 面 的多 样 ｂ页 性， 一些特殊 的页 面 导致 挖 掘 出来 的很 多 规 则用 户
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Web日志挖掘的方法
+ 数据预处理阶段
+ 模式识别阶段 + 模式分析阶段
数据预处理阶段
从学习者的访问日志中得到的原始日志记录 并不适于挖掘，必须进行适当的处理才能 进行挖掘。因此，需要通过日志清理，去 除无用的记录；对于某些记录，我们还需 要通过站点结构信息，把URL路径补充成完 整的访问序列；然后划分学习者，并把学 习者的会话划分成多个事务
+ 个性挖掘：针对单个用户的使用记录对该
用户进行建模，结合该用户基本信息分析 他的使用习惯、个人喜好，目的是在电子 商务环境下为该用户提供与众不同的个性 化服务。 + 站点修改：站点的结构和内容是吸引用户 的关键。Web 用法挖掘通过挖掘用户的行 为记录和反馈情况为站点设计者提供改进 的依，比如页面连接情况应如何组织、那 些页面应能够直接访问等
一旦学习者会话和事务识别完成，就可以采用下面 的技术进行模式发现。模式发现, 是对预处理后的 数据用数据挖掘算法来分析数据。分有统计、分 类、聚类、关等多种方法。 ① 路径分析。它可以被用于判定在一个站点中最频 繁访问的路径，还有一些其它的有关路径的信息 通过路径分析可以得出。路径分析可以用来确定 网站上的频繁访问路径, 从而调整和优化网站结 构, 使得用户访问所需网页更加简单快捷, 还可以 根据用户典型的浏览模式用于智能推荐和有针对 性的电子商务活动。例如：70% 的学习者在访问 / E-Business /M2时，是从/EB开始，经过/ EBusiness /SimpleDescription，/ E-Business /M1； 65%的学习者在浏览4个或更少的页面内容后就离 开了。利用这些信息就可以改进站点的设计结构。
2014-12-9
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
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。
2014-12-9
+ ③ 序列模式。在时间戳有序的事务集中，
序列模式的发现就是指那些如“一些项跟 随另一个项”这样的内部事务模式。它能 发现数据库中如“在某一段时间内，客户 购买商品A，接着会购买商品B，尔后又购 买商品C，即序列A→B→C出现的频率高” 之类的信息。序列模式描述的问题是：在 给定的交易序列数据库中，每个序列按照 交易的时间排列的一组交易集，挖掘序列 函数作用是返回该数据库中高频率出现有 序列
+ web内容挖掘 Web内容挖掘是从文档内容及其描述中抽 取知识的过程，是挖掘Intemet的页面信息。
+ web结构挖掘 是从WWW的组织结构和超链关系中推导知 识。互联网中不仅包含网页，还包含指向 网页的超级链接。挖掘Web结构的目的是发 现页面的结构，并在此基础上对页面进行 分类、聚类等，从而找到权威页面。
2014-12-9
+ ⑤聚类分析。可以从Web访问信息数据中聚
类出具有相似特性的学习者。在Web事务日 志中，聚类学习者信息或数据项能够便于 开发和设计未来的教学模式和学习群体。 聚类是将数据集划分为多个类，使得在同 一类中的数据之间有较高的相似度，而在 不同类中的数据差别尽可能大。在聚类技 术中，没有预先定义好的类别和训练样本 存在，所有记录都根据彼此相似程度来加 以归类。主要算法有k—means、DBSCAN等。
2014-12-9
+ ④ 分类分析。发现分类规则可以给出识别
一个特殊群体的公共属性的描述，这种描 述可以用于分类学习者。分类包括的挖掘 技术将找出定义了一个项或事件是否属于 数据中某特定子集或类的规则。该类技术 是最广泛应用于各类业务问题的一类挖掘 技术。分类算法最知名的是决策树方法， 此外还有神经元网络、Bayesian分类等。例 如：在/ E-Business /M4学习过的学习者中有 40％是20左右的女大学生
模式分析阶段
+ ② 关联规则。 指的是面集合，这些页面之间并无顺序 关系．如果关联规则中的页面之间没有超级链 接存在．这就是一个我们感兴趣的关联规则。 关联规则挖掘主要集中在频繁遍历路径的生成 上。遍历路径就是由用户会话请求页面所组成 的序列。由于用户会话中既包含请求页面又包 含路径补充时添加的页面，因此挖掘频繁遍历 路径时，首先在每个用户会话中找出所有的最 大向前路径。挖掘频繁遍历路径问题就转化为 在所有用户会话的最大向前路径中发现频繁出 现的连续子序列问题。要寻找这些频繁遍历路 径，必须定义这些连续子序列的长度和支持度， 所谓支持度就是包含频繁遍历的 + 用户会话数目。
日志分析的价值或应用
+ 相关产品推荐。通过以上的关联分析，有了用户
频繁访问路径和链接之间的兴趣度，可以构建个 性化推荐系统模型。对于实证例子，我们可以在 置信度高于最低置信度的相关链接之间，建立某 种信息快速互联的桥梁，亦或是在网页规划中， 充分考虑链接之间的关联关系，从而为更人性化、 合理化的网页设计提供决策依据。如：当客户浏 览/newimg/num1.gif时，有 0.91的概率会浏览/newimg/num4.gif，那么，在两者 之间就存在很高的关联性，从而我们有必要对这 两个链接建立某种跟紧密的联系。
Web挖掘
+ web挖掘（Web Mining)定义为：从与www
相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用 的模式和隐含信息，即提取和“挖掘”web知 识 + Web上包含有大量页面，这些页面中被用户 访问和使用的信息以及连接这些页面的超 文本链接，都可以成为数据挖掘应用的对 象。按处理对象的不同，将web挖掘分为内 容挖掘、结构挖掘和使用记录挖掘（日志） 三类。
日志文件的格式及其包含的信息
①20061017 00:00:00②202.200.44.43 ③ 218.77.130.24 80 ④GET ⑤/favicon.ico ⑥ Mozilla/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。
Web日志挖掘
2014.10.28
背景
+ + + + + + + + + + +
2014-12-9
随着互联网络的飞速发展 , 问题己经不是不知 道信息 , 而是把握不住隐藏在信息后面的信息 , 如何 从海量的文本及多媒体数据或用户访问信息中发现 有用的知识更是突破了人类的极限。 Web 日志挖 掘为解决这个问题提出了一条道路。在 Web 服务 器上收集了大量的 Web 日志。这些海量的数据是 一种宝贵的财富 , 分析和挖掘这些日志信息是站点 管理人员非常感兴趣的事情。从大量的用户数据、 日志数据中运用数据挖掘算法可以挖掘出有意义的 用户访问模式、 规则以及相关的潜在用户群等等 , 这 些隐藏的信息有着重要的应用价值。
2014-12-9
+ ⑥统计。统计方法是从Web 站点中抽取知
识的最常用方法, 它通过分析会话文件, 对浏 览时间、浏览路径等进行频度、平均值等 统计分析。虽然缺乏深度, 但仍可用于改进 网站结构, 增强系统安全性, 提高网站访问的 效率等。 ⑦协同过滤。协同过滤技术采用 最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息 计算用户之间的距离，目标客户对特点商 品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的 加权平均值来计算。
2014-12-9
+ （三）最后，进行模式分析。基于以上的
所有过程，对原始数据进行进一步分析， 找出用户的浏览模式规律，即用户的兴趣 爱好及习惯，并使其可视化，为网页的规 划及网站建设的决策提供具体理论依据。 其主要方法有：采用SQL查询语句进行分析； 将数据导入多维数据立方体中，用OLAP工 具进行分析并给出可视化的结果输出。 （分类模式挖掘、聚类模式挖掘、时间序 列模式挖掘、序列模式挖掘、关联规则等）
2014-12-9
+ Web使用记录挖掘是指从Web的使用记录中
提取感兴趣的模式，目前Web使用记录挖掘 方面的研究较多,WWW中的每个服务器都保 留了访问日志,记录了关于用户访问和交互 的信息,可以通过分析和研究Web日志记录 中的规律,来识别网站的潜在用户;可以用基 于扩展有向树模型来识别用户浏览序列模 式,从而进行Web日志挖掘;可以根据用户访 问的Web记录挖掘用户的兴趣关联规则,存 放在兴趣关联知识库中,作为对用户行为进 行预测的依据,从而为用户预取一些Web页 面,加快用户获取页面的速度，分析这些数 据还可以帮助理解用户的行为,从而改进站 点的结构,或为用户提供个性化的服务。
+
网站中Web日志挖掘内容
+ 客户信息分析。客户信息分析包括访问者的来源
省份统计、访问者使用的浏览器及操作系统分析、 访问来自的页面或者网站、来自的IP地址以及访 问者使用的搜索引擎 + 访问者活动周期行为分析。访问者活动周期行为 分析包括一周7天的访问行为、一天24小时的访问 行为、每周的最多的访问日、每天的最多访问时 段等。 + 发现用户访问模式。通过分析和探究Web日志记 录中的规律，可以识别电子商务的潜在客户，提 高对最终用户的服务质量，并改进Web服务器系 统的性能