WEB日志挖掘技术的研究
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。
基于关联规则的Web日志挖掘算法研究
ｃｎｉｅｃ （ ＝ Ｂ）＝ （ Ａ ｏｆ ｎｅ Ａ ＝ ｄ ＞ Ｐ ＢＩ ）
由于 Ａ ｒ ｆ算法需要 产生大量 的候选 项 ，而且要 多次扫 ｐｏ ｉｉ 描数据库 ，所 以其效率不是很理想 。
同时满 足最小 支持 度 阈值 （ ｎｓｐ ｍｉ＿ｕ ）和最小 置信 度 阈值
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒａ ａｙ ｅ ｈ ｈ ｒ ｃｅ ｆｃａ ｓ ａ ｅ ｏ ｎ ｎ ｌ ｏ ｔ ｍ ｆｏ ， ａｓｎ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｅ ｕ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｌｚ ｓ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｏ ｌｓ ｉ ｌＷ ｂ ｌ ｇ ｍｉ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ Ａｐ ｆ ｒ ｉｉｇ ｔ ｅ ｉ ｒｖ ｍｅ ｔｒ ｓ ｌ ｃ ｉ ｉ ｉ ． Ｋ ｅ ｒ ｓ：Ｗ ｅ ｏ Ａｐ ｏ ； ｓ ｃ ａｉｎ Ｒｕ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ｂ Ｌ ｇ； ｆ ｆ Ａｓ ｏ ｉｔ ｌ ｉ ｉ ｏ
如 Ａ ＝Ｂ的蕴 涵式 ，其 中 Ａ ，Ｂ ，并且 Ａ ｎ Ｂ＝ ＝ ＞ Ｉ ｇ 。
关联 规则 的两个通 用衡量 指标是 置信 度和 支持度 。关联
规 则 Ａ ＝Ｂ在事 务集 Ｄ 中成 立 ，具 有支 持度 Ｓ ＝ ＞ ，其 中 Ｓ是 Ｄ
（） 剪枝 ：当生成 了候选项集 的集合 ｃ 后 ，为 了减 少搜 ２
到对方项集生 成两个候选 的 ｋ 项集 。例如 ，设 ｌ 与 ｌ是 Ｌ 一 。 ｋ 中的项集 ，若它们 只有唯一一个元素不 同，分别为 Ｓ和 Ｓ，则 ： 它们是可 以连接的 ，生成的候选项集为 １ ｌ ． ． Ｓ和 Ｓ ｕ Ｕ 。
定义
（ 关联规则） ：设 Ａ 和 Ｂ是项的集合 ，关 联规则是形
电脑 编 程技 巧 与 维 护
基于关联规 则的 Ｗｅ ｂ日志挖掘算法Βιβλιοθήκη 究 张 丽伟 ，张 晶
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日志分析技术研究
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。
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 ；
Web日志挖掘中数据预处理技术的研究
户对 某个特 定页面 的请 求往往会 引起几个 日志 的记 录， 然而对 于 日志挖 掘来讲 ， 多时候我们 并不需 要 很 网页上 的 图 形 或 其 他 资 源 请 求 ， 有 用 户 请 求 的 只 Ｈ ＭＬ页面才真 正代表 了用 户 的意 图。关于 这点 我 Ｔ 们 可 以通 过删除特 定的后缀 名来完成 。另外现 在很 多搜索软 件也会 自动对用 户所搜索 的相关 网页发送
用 挖掘又 叫 Ｗｅ ｂ日志 挖掘 。通过 Ｗｅ ｂ日志挖 掘 可
以从 ｗ ｂ服 务器的 日志 中发 现用 户 的访 问模 式 ， ｅ 分 析 站点 的使 用情况 ， 从而进 一步研 究 Ｗｅ ｂ日志记 录
中的规 律 ， 以期 改 进 Ｗｅ ｂ站点 的性 能 和 组织 结构 ，
是将传统 的数据 挖 掘技 术 与 Ｗｅ ｂ数 据 资源 结 合起 来， 并综合 运用统计 学 、 计算 机 网络 、 据 库 与数据 数 仓库、 可视 化等众多领域 的技术 ， 进行 Ｗｅ ｂ挖掘 。 Ｗｅ 掘 包括 结 构 挖 掘 、 用 挖 掘 、 ｂ挖 使 内容 挖 掘 等几个方 面。其 中 ｗ ｂ使 用 挖 掘 又 叫 Ｗｅ 日志挖 ｅ ｂ
１ 引 言
随着 互联 网 的飞速 发展 ， 网络应 用 已经渗 透 到 我 们生活工作 的方方 面面。我们 利用 网络搜索有用 的信息 ， 相互 交流沟通 ， 行商业 活动等 。如何有效 进 地 分析用户 的需求 ， 助用 户从 因特 网的 信息 海洋 帮
中发现他们 感兴趣 的信 息 和资 源 ， 已经 成 为一 项迫 切 而重要 的课题 。解决 这些 问题 的一个 有效途径 就
请求， 这些 对我 们来 说 都是 没用 的记 录 。删 除这 些
第 ７卷 第 ３期
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日志挖掘技术研究
2008年第4期Web 日志挖掘技术研究王丽娜(河南司法警官职业学院,河南郑州450002)摘要:Web 日志挖掘已成为目前研究的热点课题,本文系统分析了Web 日志挖掘过程中各环节的关键技术,从数据预处理到模式发现再到模式分析,并提出了一个基于Web 日志挖掘的应用模型。
关键词:Web 日志;数据挖掘;模式发现中图分类号:TP311:TP39文献标识码:AResear ch Of Web Log MiningWANG Li-na(Henan Judicial Police Vocatio nal College ,Henan Zhengzhou 450002)Key wor ds:w eb log;data mining;patterns discovering作者简介王丽娜(3),女,河南省开封市人,硕士,讲师,主要研究方向网络技术、数据挖掘。
信息安全技术及应用1引言随着WWW 技术的迅猛发展,Internet 上的信息量剧增,Web 日志挖掘已经成为一个热门的研究领域。
W eb 日志挖掘,是指对用户访问Web 时在服务器上留下的访问日志进行挖掘,挖掘的目的是在海量的Web 日志数据中自动、快速地发现用户的访问模式,优化站点结构、提高用户查找信息的质量和效率和进行个性化服务等。
本文主要对W eb 日志挖掘的整个过程的关键技术进行分析和探讨。
2Web 服务器日志Web 日志,是指在服务器上有关Web 访问的各种日志文件,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URL 、访问日期和时间、访问方法(G ET 或POST )、访问结果、访问的信息大小等。
最常见的日志格式分为两种:通用日志格式CLF 和扩展日志格式ECLF 。
两者的主要区别是在扩展日志中有引用项和客户端浏览器信息。
下面,是一条Web 服务器日志(M icrosoft IIS 日志文件):2006-10-1908:57:44202.196.32.25GET /Default.asp -80-202.196.41.251Mozilla4.0+(compatible Z +MSIE +6.0Z +Windows+NT+5.0Z +.NET+CL R+1.1.4322)20000由于HTT P 的无状态连接性,很难得到准确的用户浏览信息,所以应从Web 站点的结构出发,多方面地进行日志数据收集,包括服务器端、客户端、代理服务器端的数据收集。
Web日志挖掘在网站个性化服务中的应用研究的开题报告
Web日志挖掘在网站个性化服务中的应用研究的开题报告一、研究背景与目的随着互联网的发展，越来越多的企业利用网站向消费者提供服务，并注意到了网站个性化服务对于营销的重要性。
而网站个性化服务需要对消费者的行为、兴趣和需求有足够的了解，因此需要进行大量的数据分析和挖掘。
而Web日志作为网站访客行为的记录文件，具有丰富的数据、较为完整的记录、易于获取等特点，因此成为了网站个性化服务中数据分析和挖掘的重要基础。
本研究旨在探究Web日志挖掘在网站个性化服务中的应用，主要包括以下方面：1. Web日志数据的预处理方法：包括数据清洗、数据预处理、属性选择等方法。
2. Web日志数据的挖掘方法：包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等方法。
3. 基于Web日志挖掘的网站个性化服务实现：通过分析挖掘结果，为网站访客提供个性化推荐、智能搜索及精细化广告等服务，提升用户体验和销售转化率。
二、研究内容与方法1. Web日志数据预处理方法的研究：根据Web日志的特点，采用数据清洗、数据预处理、属性选择等方法，从海量数据中提取有用信息，减少数据量和噪声。
2. Web日志数据挖掘方法的研究：根据Web日志数据的不同类型和挖掘目的，采用关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等流行的挖掘方法，提取有用的知识和信息。
3. 基于Web日志挖掘的网站个性化服务实现：通过分析挖掘结果，为网站访客提供个性化推荐、智能搜索及精细化广告等服务，并对服务效果进行评估与优化。
研究方法主要包括文献综述法、实证分析法和案例研究法。
通过对相关文献的综述，掌握国内外关于Web日志挖掘在网站个性化服务中的研究进展和技术现状。
采用实证分析法，对大量的Web日志数据进行处理和挖掘，并借助实验测试，对挖掘算法的准确性和效率进行验证。
最后，通过案例研究法，探索Web日志挖掘在具体企业和营销场景下的应用，评估其实际效果和可行性。
三、研究意义本研究将探究Web日志挖掘在网站个性化服务中的应用，可以为企业提供以下价值：1. 通过Web日志挖掘技术，深入了解网站用户的行为、兴趣和需求，为个性化服务提供更精准的支持。
基于Web日志挖掘的策略研究
１数 据 预 处 理
Ｗｅ ｂ日志挖 掘首先要 对 日志中的原 始数 据进行预处理 ， 因为对于一个 电子商务网站来说 ， ｂ服务器会将每次的访问信息都 Ｗｅ 记 录到一个 日志文 件中， 这些信息 即所谓 的点击 流数据 。这些原 始 日志记 录并不 适于挖掘 ， 必须进行适 当的处理 ， 去除无用 的记
Ｃ ｍｐ ｔｒ Байду номын сангаас ｗｅ ｎ ｅｈ ｏｏｙ电脑知识与技术 ｏ ｕｅ ｏ ｌ内ｅ ｄＴ ｃｎ ｌ Ｋ ａ ｇ
Ｖｏ ．， ． ， ｖ ｍｂ ｒ ０１ ． １ Ｎｏ ３１ Ｎｏ ｅ ｅ ７ ２ １
基于 Ｗｅ ｂ日志挖掘 的策略研究
王 丽王 伟 彦 ，洪
（ 吉林 医药学 院， 吉林 吉林 １ ２ １ ） ３０ ３
Ｉ Ｎ ０ ９ ３ ４ ＳＳ １ ０ － ０ ４
Ｅ ｍａ ： ｈ ｃｃ ｅ． － ｉ ｊ ＠ｃｃ． ｔ ｎ ｌｓ ｎ ｃ
ｈｔ：ｗ ｔ ／ ｗｗ．ｎ ｓｎ ｔ ｌ ｐ／ ｄ ｚ ．ｅ ． １ ｅ Ｔ ｌ ８ — ５ － ６ ０ ６ ５ ９ ９ ４ ｅ： ６ ５ １ ５ ９ ９ ３ ６ ０ ６ ＋
录 。预处理过程包括 ：
１数据净化 ： 对原始的 Ｗｅ 日 ） 用来 ｂ 志记 录进行 清洗 过滤 ， Ｗｅ 服务器 日志中与挖掘算法无关的数据。具 体包 括删 除与数 删掉 ｂ 据挖掘任务不相关 的数据 ， 合并某些记录 ， 处理用户请求 页面时发生错误的记录等 内容 。
２ 用户识别 ： ） 是指从 Ｗｅ ｂ日志记录中找出 Ｗｅ 站点的具体用 户 ， ｂ 包括用户的 Ｉ 地址 ， Ｐ 操作 系统 和浏 览器类型等数据 ， 它用来识 别不 同的用户 ， 得到正确的用 户会话 ， 为进一步 的数据挖掘算 法提供净化数据。但是 随着企业 Ｉｔ ｎｔ ｎｒ ｅ的普及和 防火墙的应用 ， 多 ａ 许 用户是通过代理服务器访 问网络 的， 这使得用户识别变得非常复杂。例如 ， 防火墙的使用 多个不 同用户的 Ｉ 都是防火墙 的Ｉ ， Ｐ Ｐ 本地 缓存使请求记录不能被服务器记录 ， 这些都给用户识别带来 了困难 。 目前识别用户 主要通过用户 Ｉ Ｐ地址分析方式 、 点拓 扑结构 站 分析方式 、 基于 Ｃ ｏｉ技术 的识别方式 、 ｏｋｅ 重写 Ｕ Ｌ的用户跟踪等方式来确定用户身份 。 Ｒ ３ 会话识别 ： ） 会话是指用户 在一次访 问网站期间从进入 网站到离开网站所进行 的一系列活动。在跨度时间段 较大 的Ｗｅ 服务 ｂ 器 １志 中 ， ３ 用户可能多次访 问了该站点 ， 会话识别的任务是把属于 同一用户 的同一次访 问请求识别 出来 。 目前 常用 的会话识别方 法主要包括基于时间阈值 的识别方法和是基于用户访问页面 时的参引页面的识别方法 。 ４ 路径补充 ： ） 由于缓存等原 因， 服务器 的 日志不能完全记录用户的访 问行 为 ， 可能会遗漏一些重要 的页面请求 。路径补充就是 将这些遗漏的请求补充到用户会话 中， 将访 问路径补全 ， 从而全面 的反应用 户的访 问过程 。
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
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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［ 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 ：
措施 来保 证计 算机 网络系 统 的安全 。第一 ，在 技 术层 面 ，对 计算
通过 适 当的表 现技 术和 相关 的技 术人 员来 进行 讲解 ，所挖 掘 出来 的信 息将 难 以得到 高效 的利 用 。所 以，通 过模 式分 析 ，开发 出多 种分 析工 具 ，这对 于数 据挖 掘结 果 的高效 利用 、实现 效用 最大 化 也是 非 常有 帮 助 的。
和 破坏 活动 ，进而 保证 计算 机 网络 的安全 。
五 、结 束语
［ 谭 呈 祥 ． 内部计 算机 网络 安全 与 维护 机 制 完善探 讨 卟 ７ 】 企业
煤 炭技 术，０ ２２ ２ １。
（ 上接 第 １ ９ ） １页 测 用户 即将 可 能访 问的页 面 。这样 就可 以针 对不 同 的用户 组 的个 性 需求 ，在 页面 中放 置为 其特 意设 置 的广 告 条 目来增 加点 击率 。
要 采用 一些 强 有力 的措施 进行 防御 ，要 全面 的认 识计 算机 网络 安
非常 重要 的；安全 加密 技术 作为 全球 电子 商务 发展 的重 要保 障 ，
在 目前 ，通常 用 的加密 技术 有两 种 ，即 ：对称 加 密和 非对称 加密
全 的基 本上 概 况 ，同时要 分析 计算 机 网络 安全 ，进而 针对 问题 采 取一 些行之 有 效的 防御 措施 ，来增 强计 算机 网络 安全 防御 的 时效 性 ，这 样 ，才 能切 实有 效的保 护计 算机 网络 的安全 ，进而 使得 计 算机 网络技 术 安全 健康 的发 展 ，更好 的为 人类 的生产 和生 活提 供
息 ， １， ２ ２ ０ ２
【 丁铁 ． 算机 网络安 全 问题 的探 讨 与 防御 策略 Ｕ． 技 咨询 ５ 】 计 １ 科
导报 ， ０ ， ２ ７ １ ０ ２
的攻击 ，对 用户 的身 份要 进行严 格 的验证 ，进而 避免 越权 进行 操
作 ，要 不 断优化 计算 机系 统 的环境 条件 ， 同时还 要建 立和 不断 完
应 用 ，０ １１ ２ １ ，８
关 执行 的法 律法规 ，将两 者有 效 的结合在 一起 ；第三 ，使 用物 理 安 全策 略 的 目的及 时为 了对 计算 机 系统 、打 印机 以及 网络 服务 器
等 硬件 实体 进行保 护 ，为 了避 免其 受到人 为 的破 坏 以及 自然灾 害
［ 程平． ４ 】 浅谈 计 算 机 网 络 安 全 与 防 范措 施 【． 龙 江科 技 信 Ｉ黑 】
进行 提醒 ，所 以网络 防火墙 技术 对 网络安 全 防御所起 到的作 用是
随着计 算机 技术 和通 信技 术 的不断 发展 和进 步 ，计算 机 网络 在 各个 行业 和领 域 中得到 了广 泛 的应用 ，对 网络 安全 的一 些潜 在 的威胁 ，给 计 算机 网络系 统 的安全 造成 了严 重 的影响 ，如 果计 算 机 网络 系统 瘫痪 ，对 生活 和 生产也 会产 生严 重 的影 响，所 以必 须
பைடு நூலகம்理 ，０ ４， ２０ ５
的技术 能力得 到有 效 的提 高 ；第 二 ，在 管理方 面 ，在 采用 安全 技
术 和防 御措施 的基 础 上 ，同时还 要采 用相 应 的管 理措 施 ，要有 相
［ 曾有 能 ． 计 算机 网络 的防御 策 略 Ⅱ＿ 机 光盘 软件 与 ３ 】 浅谈 】 计算
２统计 分析 ．
（ 四）模 式分 析阶 段 模式 分析 阶段 为 Ｗｅ ｂ日志挖 掘提 供可 视化 的输 出结 果 ， 一 这
结果将 为 Ｗｅ 日志挖 掘所 得 的结果进 行分 析 。 ｂ 如果 这 结果没 有
统 计分 析是对 Ｗｅ ｂ用户 各类信 息获 取 的最 常用 的方法 。 过 通
据项进行 归类 ，这些 信息可 以为 用户对该相似 信息进行检 索时提供
服务 。用 户信息聚类 是指将具有 相似浏览行 为的用户进行 归类 ，这 些信息可 以让商家 为特 定的用户群体提供个性化 的 Ｗｅ ｂ服务 。
除 了时间序 列模 式外 ，其 他方 面 的序 列模 式 有 ：趋势 分析 、转 折 点检测 、相似 性分 析 等 。