Web使用挖掘在用户行为分析中的应用
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Web数据挖掘技术是指通过对Web数据进行分析和挖掘，从中发现有价值的信息和知识的一种技术。
在电子商务中，Web数据挖掘技术可以广泛地应用，从而帮助企业更好地了解消费者需求、优化产品策略、提高营销效果和增强竞争力。
本文将浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用。
1. 消费者分析Web数据挖掘技术可以对消费者从网站访问行为、搜索行为等方面进行分析，了解消费者喜好、偏好、购买行为和消费心理等信息。
通过数据挖掘技术，电子商务企业可以得到消费群体的年龄段、性别、地域、收入水平等基本信息，得出消费者的购买习惯、兴趣、行为特征等，以此为依据制定有针对性的营销策略。
2. 产品策略优化Web数据挖掘可以从大量的商品数据中分析产品的销量、评论、评价、退换货率等信息，进而对产品的上架、下架等策略进行优化。
如若一个商品上架后销量颇高，Web数据挖掘可以分析消费者的购买特点，这样企业就能够根据消费者的需求，推出更多满足消费者需求的新商品，这样就提高了企业的产品策略水平。
3. 营销效果分析电子商务企业通过Web数据挖掘技术可以对广告点击率、付费转化率等信息进行数据分析。
通过数据分析可以了解到广告吸引力的分布展现情况、广告的发布时间、页面的设计布局等是否有助于影响消费者的购买行为。
分析营销效果，企业可以及时调整营销策略，巩固市场份额。
4. 竞争对手分析电子商务企业利用Web数据挖掘技术，可以对竞争对手的商品、营销、营销效果等方面进行分析。
企业可以了解竞争对手的上架产品、促销方式、广告投入等，从而更好地了解市场需求，提高市场竞争力。
Web应用中用户行为分析技术研究
Web应用中用户行为分析技术研究随着Web应用不断地迭代和创新，用户行为分析技术也愈发重要。
本文将深入探讨Web应用中用户行为分析技术的研究进展，重点介绍机器学习、数据挖掘和用户画像等方面的技术应用，并探讨未来的发展趋势和挑战。
一、机器学习在用户行为分析中的应用机器学习是一种利用计算机算法从数据中学习模型的技术，因为能够处理大量数据和多维度的信息，因此被广泛应用于Web应用的用户行为分析中。
机器学习所涉及的算法种类较多，其中最常见的如朴素贝叶斯、决策树和随机森林等，下面介绍一些具体应用场景：1. 用户行为预测通过对用户的行为轨迹和历史数据的分析，机器学习算法能够预测用户未来的行为习惯，从而帮助开发者更好地制定营销策略和推荐引擎等。
2. 垃圾邮件过滤利用机器学习算法，根据垃圾邮件的关键词、发送频率和发送时间等特征进行训练，从而识别并过滤掉垃圾邮件，提高用户体验。
3. 推荐引擎将用户的历史行为数据作为输入，使用机器学习算法分析用户的兴趣和偏好，推荐相关的信息或产品，从而提高用户留存率和消费粘性。
二、数据挖掘技术在用户行为分析中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中自动获取知识和信息的过程，可以应用于各个方面，包括用户行为分析。
以下是一些数据挖掘技术在用户行为分析中的实际应用：1. 关联规则挖掘通过挖掘用户行为数据中的交叉项和频繁项，权衡销售成本和利润的最优化策略，帮助企业提高效益。
2. 聚类分析通过聚类分析能够将用户分成多个群体，分析不同群体的特征和趋势等，从而帮助企业制定更有针对性的营销策略。
3. 开发模型数据挖掘技术可以开发出预测、分类和识别模型，实现对用户行为的自动识别和分析，提高精度和效率。
三、用户画像技术在用户行为分析中的应用用户画像是用户信息的可视化表现形式，能够描述用户的特征和行为。
用户画像技术在用户行为分析中的应用已经得到了广泛的应用。
一下是一些用户画像的实际应用：1. 行为分析通过绘制用户画像，企业可以深入了解用户的偏好、需求、习惯、特点，实现智能化的产品、营销策略和广告投放。
Web使用挖掘在B2C网站中的应用研究
（ｃｏｌｆ ａａｅｅｔ Ｈ ｎｎＵ ｉ ｒｔ ｏ ｃａｌ ｙ Ｚ ｅｇｈｕ ４０ ５ Ｃ ｉ ） Ｓｈｏ ｏ Ｍ ｎｇｍ ｎ， ｅ ｎ ｅ ｉ Ｔ ｈｏ ｇ ， ｈｎｚｏ － ５０ ２，ｈ ａ ａ ｖ ｓｙ ｆ ｅ ｏ ｎ
Ａｂｔ ｃ：Ｗｅ ｓｇ ｉｉｇ（ Ｍ）ｉ ｔｅａｐ ｃｔ ｎｏ ｄ ｔ ｍｉ ｎ ｃｎｑｅ ｏｕａｅｐｔ ｒｓｆ ｍ Ｗｅ ａ ． ｓｒ ｔ ａ ｂｕａｅｍｎｎ ＷＵ ｓ ｈ ｐｌ ａｉ ｆ ａ ｎ ｇｔ ｈ ｉｕｓｔ ｓｇ ａ ｅｎ ｏ ｂｄ ｔ ｉ ｏ ａ ｉ ｅ ｔ ｒ ａ
容挖 掘 ，Ｗｅ 构 挖 掘 和 Ｗｅ 用 挖 掘。其 中， ｂ结 ｂ使 Ｗｅ 使用挖掘主要通过分析用 户访 问 Ｗｅ ｂ ｂ的记录 了 解用户的兴趣和习惯 ，对用户行为进行预测 ，以便于
提供个性化的产品信息和服务 。
Ｗｅ 使用挖掘 的过程可 以分为 四个 任务 ：数据 ｂ 收集 、数据预处理、模式发现和模式分析 ，如图 １ 所
维普资讯
２ ０ ／ ２ 总第 ３ ４期 ０ ６２ ５
文章编号 ：１０ —１８ （０ ６ ２－ １８－ ３ ０ １ ４ Ｘ ２ ０ ）２ ０ ９ ０
商 业 研 究
Ｗｅ 使 用挖掘在 Ｂ ｂ ２ Ｃ网站 中的应用研 究
雷 兵
（ 河南工业大学 管理学院，河南 郑州 ４ ０５ ） ５０ ２
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兴趣 的模式
图 １ Ｗｅ ｂ使用挖掘 的过程模 型
收 稿 １期 ：２ ０ ３ ０ ６—０ ２—２ ０
作者简介 ：雷 兵 （９３一） １７ ，男，四川华蓥人 ，工学硕士，讲师。研究方向：数据挖掘、Ｃ Ｍ、电子商务。 Ｒ 基金项 目：河南省软科 学计 划项 目 《 于网上零售业的客 户价值理论研 究》 基 ；河南工业 大学人 文社科 项 目 （２ （ Ｃ网站客 户数据挖掘方法研究》 Ｂ 。
基于数据挖掘的互联网用户行为分析及应用研究
基于数据挖掘的互联网用户行为分析及应用研究随着科技的快速发展，人们对于生活的要求不仅是享受，更要求智能化的生活。
大数据挖掘恰好能改善人们的智能生活，并优化互联网格局。
数据挖掘在将数据转换成可行动的信息，并根据这些信息采取一定行动，最后通过分析发现商机，本文主要对互联网用户行为进行数据挖掘并分析其应用进行研究。
标签：数据挖掘；互联网用户；行为分析一、数据挖掘1、数据挖掘及其应用发展数据挖掘是对海量数据的有用信息提取法的过程，随着信息技术的高速发展，每时每刻都有大量的数据产生出来，我们现在正生活在一个大数据时代，面对这些海量数据，传统的分析方法不能处理如此之多的数据，并且这些数据是没有规律、没有类别可以进行归纳分类的，这时我们必须发展要发现新的数据处理技术来适应时代的变革[1]。
互联网的高速发展使人们获取各类信息的途径变得方便快，但这些海量数据那些才是用户真正需要的，怎么能在最短的时间准确的为用户提供他们所需要的信息，这都是互联网发展所面临的巨大挑战[2]。
数据挖掘的目的就是解决这问题的，数据挖掘的实质是对用户数据描述和数据预测，具体任务是将海量数据中的具有潜在相连关系的数据，通过数据属性进行归类、抽取等等预处理，并进行预测的过程，最终目的是得到具有价值的信息。
数据挖掘是包含了人工智能、经济学、神经网络学、建模技术、信息管理学等的交叉学科[3]。
目前，数据挖掘技术在实践探索的初期，数据发掘随着互联网技术的快速发展未来必有好的发展前景[4]。
2、数据挖掘对用户行为分析的意义构成大数据用户行为的5个关键要素是人物、地点、时间、交互、交互内容，用户行为分析的实质是对相关网站平均访问量的基本数据进行统计、分类、分析，并从中找到并发现用户所访问的网站之间存在的规律，并将网络营销策略与网站之间存在的规律结合并分析目前网络运营中存在的弊端，并将这些问题、弊端作为日后改善网络运营的策略支持，最终达到提高用户使用感的目的。
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析
电子商务中Web数据挖掘技术应用分析摘要：随着互联网的普及和电子商务的发展，Web数据挖掘技术已成为电子商务领域的一种重要工具。
本论文通过分析Web数据挖掘技术的应用情况，探讨其在电子商务中的作用和意义。
首先介绍了Web数据挖掘技术的基本概念和方法，然后从数据预处理、数据挖掘算法和数据可视化三个方面分析了Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用。
最后，结合实际案例对Web数据挖掘技术的应用进行了深入探讨，为电子商务的发展提供参考。
关键词：Web数据挖掘；电子商务；数据预处理；数据挖掘算法；数据可视化正文：一、引言随着数字化时代的到来和互联网的快速发展，电子商务已成为现代社会不可或缺的一部分。
电子商务的快速发展使得数据量不断增大，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了电子商务领域必须面对的难题。
Web数据挖掘技术就是一种解决电子商务领域数据挖掘问题的重要工具。
二、Web数据挖掘技术的基本概念和方法1. Web数据挖掘技术的基本概念Web数据挖掘技术是指在Web环境下，通过应用各种数据挖掘方法和技术，在海量的Web数据中发现有价值的信息和规律的过程。
Web数据挖掘技术常常被应用于搜索引擎、社交媒体、网上购物等电子商务领域。
2. Web数据挖掘技术的方法（1）数据预处理数据预处理是Web数据挖掘技术的重要组成部分，它的主要任务是对原始数据进行清洗、转换和集成等处理，以提高数据的质量和可用性。
（2）数据挖掘算法数据挖掘算法是Web数据挖掘技术的核心，通过数据挖掘算法可以从大量的Web数据中挖掘出有用的信息和规律。
数据挖掘算法可以分为监督学习和无监督学习两种。
（3）数据可视化数据可视化是Web数据挖掘技术的重要方面之一，它可以将复杂的数据可视化成易于理解和分析的图形或图像。
在电子商务领域，数据可视化通常被应用于用户行为分析和产品推荐等环节。
三、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 数据预处理在电子商务中的应用数据预处理在电子商务中的应用包括数据清洗、数据转换和数据集成等内容。
Web应用中的用户行为分析技术研究
Web应用中的用户行为分析技术研究随着Web应用在我们日常生活中的普及，用户行为分析成为了许多企业和机构的重要一环。
借助用户行为分析技术，企业可以更好地了解用户的需求、喜好和行为习惯，从而优化产品和服务，提供更加个性化的体验。
本文将介绍Web应用中的用户行为分析技术及其研究现状。
一、用户行为分析技术概述用户行为分析技术是通过收集、记录、分析用户在Web应用中的行为数据，从中发现用户的行为模式、推断用户的需求和意图，并以此为基础提供个性化的服务。
用户行为分析可以帮助企业深入了解用户，实现精准营销、用户满意度的提升以及业务流程的优化。
用户行为分析技术主要包括以下几个方面：1. 数据收集：通过在Web应用中嵌入跟踪代码或使用相关工具，在用户的操作过程中收集用户行为数据。
这些数据包括用户点击、浏览、搜索词汇、购买行为等。
2. 数据存储：用户行为数据需要存储在数据库或大数据平台中，以备后续的分析使用。
常见的存储方式包括关系型数据库和NoSQL数据库。
3. 数据分析：通过对用户行为数据进行分析，挖掘出用户的行为模式、趋势以及潜在的需求。
数据分析的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
4. 数据可视化：将分析结果以可视化的方式呈现，帮助企业直观地了解用户的行为习惯和趋势，从而制定相应的策略。
二、用户行为分析技术的研究现状1. 数据收集技术数据收集是用户行为分析的第一步，目前主要有以下几种数据收集技术：（1）日志分析：通过在Web应用服务器端收集服务器日志，统计用户的访问量、访问路径和停留时间等信息。
（2）页面标签：在Web应用的页面中嵌入JavaScript代码，通过捕获用户的点击、滚动和输入事件等来收集用户行为数据。
（3）Cookie和会话追踪：通过在用户浏览器中存储Cookie，并使用会话追踪技术来跟踪用户在Web应用中的活动。
（4）API接口：通过使用第三方的API接口来收集用户行为数据，例如社交媒体平台的API接口。
数据挖掘在Web中的应用案例分析
［数据挖掘在Web中的应用］在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。
作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦?什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗?“知己知彼，才能百战不殆"，你真的了解自己吗?挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能.如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。
［问题]：1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中,我们能做哪些有意义的数据分析？基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。
与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同,基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。
这些数据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。
WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘,从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。
我们前面所举的例子正属于这一种类型。
基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n—grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式。
基于WEB 结构的挖掘：半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP （修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类。
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。
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快速发展，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
随之而来的是海量的网络数据，这些数据蕴含着大量有用的信息，对于电子商务企业来说，如何利用这些数据挖掘出有用的信息并将其应用到实际业务中成为了一项重要的课题。
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用变得越来越重要。
一、Web数据挖掘技术的基本概念Web数据挖掘技术是指利用数据挖掘技术处理网络数据，从中发现有用的信息和规律。
它可以帮助电子商务企业更好地理解消费者的需求和行为，提高产品推荐的准确性，改善营销策略，并提高销售和利润。
Web数据挖掘技术主要包括数据预处理、模式发现、模型评估和应用等环节。
二、Web数据挖掘技术在电子商务中的应用领域1. 用户行为分析通过对用户在网站上的行为数据进行挖掘，可以了解用户的偏好、兴趣、行为习惯等信息，为电子商务企业提供精准的用户画像。
通过分析用户行为数据，企业可以进行个性化推荐、精准营销、精细管理、预测用户行为等，从而提高用户满意度和企业销售转化率。
2. 产品推荐系统基于用户行为分析的结果，可以建立个性化的产品推荐系统。
通过分析用户的浏览历史、购买记录、喜好和评价等数据，可以为用户推荐其可能感兴趣的产品，提高购物体验和销售额。
3. 营销策略优化利用Web数据挖掘技术分析用户行为和购买数据，可以更好地了解用户的需求和购买动机，从而优化营销策略。
通过精准的目标市场定位、个性化的营销活动和定制化的服务，可以提高营销效果，提升客户满意度和忠诚度。
4. 价格预测和调整通过对市场需求和竞争对手价格的分析，可以利用Web数据挖掘技术预测市场价格趋势，从而对产品定价进行调整，提高市场竞争力。
5. 竞争情报分析通过对竞争对手的网站数据进行挖掘分析，可以了解竞争对手的产品定价、促销活动、市场份额等信息，为企业制定竞争策略提供数据支持。
三、Web数据挖掘技术在电子商务中的挑战和发展趋势1. 数据规模的挑战随着互联网的普及，网络上产生的数据规模呈现出爆炸式增长。
基于用户行为的Web使用挖掘数据采集技术研究
采集方法 之后 ， 以将 该 过 程分 为 ４个 阶 段 ， 可 即数据 采 集 、 据处理 、 式 发 现和 模 式 分析 。Ｗｅ 用挖 数 模 ｂ使
掘 的过程 模 型如 图 １所示 。
信 息 … 。根 据 挖掘 对 象 的不 同 ， 以将 Ｗｅ 掘 分 可 ｂ挖
为三 个 方 面 ， Ｗｅ 即 ｂ内 容 挖 掘 （ ｂ Ｃ ｎｅ ｔＭｉ— Ｗｅ ｏｔｎ ｎ
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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
Web挖掘技术在社交网络分析的应用研究
科技信息
０ Ｉ Ｔ论坛０
Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ＆Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ
２ ０ １ ３年
第９ 期
Ｗｅ ｂ挖掘技术在社交网络分析的应用研究
高 华 － ２ （ １ ． 西安电子科技大学 计算机学院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ７ １ ； ２ ． 西安邮电大学 管理工程学院 ， 陕西 西安 ７ １ ０ ０ ６ １ ）
来该ｂ 挖掘 ； 社 交网络 ； 社 交网络分析 ； 关联规 则； 数据可视化
网站的结构是研究 的关键 该领域主要关注的问题是如何涉及和实现 网络爬 虫 去抓取 网站 的结构 ．该研 究领 域 的主要 对象 是深 度 网络 社交 网络分析主要用来分析社交 网络 中关系和结构 具体来说分 （ Ｄ ｅ ｅ ｐ － Ｗｅ ｂ ） 。 析结构 中节点 的密度 、 集 中性 以及群体 的特征 。社交 网络主要 由网络 Ｗｅ ｂ 使用挖掘可 以被用来分析用户是如何访 问某个 网站 的 ． 以及 中的个体 日 常 的持续不断 的交互形成 ． 因此它包括 了网络中人们之 间 用户 的访 问 习惯 是什么 。 比如挖 掘用户 的导航 习惯 ． 该挖 掘的 主要 不 同种类 的关系 ． 比如位置 、 个体和团体之间的关系等。 为 了更好的理 对 象是 服务器 端 的点击 流数据 （ 日 志） ， 以及客户 端数 据 （ １ ｏ ｇ ｓ 文件 ， 解社交结 构、 社交关系 以及社交行为 ． 社 交 网络分 析成为一项 基本且 ｃ ｏ ｏ ｋ ｉ ｅ ｓ ） Ｗｅ ｂ 使用 挖掘可以分析用户在网站的访问的多种行 为 ． 如基 重要的分析技术 。 本 的访 问行为统计分 析 ． 用户 打开 网站 的次数 ． 网站用 户来源的地 域 近年来 ． 在线 的社交 网络成为 Ｗｅ ｂ ２ ． ０ 时代最广泛 的应用实例 社 分 布等。进一步来说 ， 我们还需要更高级 的 Ｗｅ ｂ 使用挖掘分析 。 如在 交 网络允许用户在万维 网的环境里进行 自由的沟通交互 ． 并 分享。一 网站 内部或者跨 网站分 析用 的访 问历史 等 些社交 网站 已经成为 网络上最受欢迎 的网站 例如 国外的 以照片分享 １ ． ３ Ｗｅ ｂ挖掘所采用的技术 为 目标的 Ｆ ｌ ｉ ｃ ｋ ｒ ， 以视频分享为 目标的 Ｙ ｏ ｕ Ｔ ｕ ｂ ｅ 国内的优酷 网以及整 传统 的数 据挖 掘技术可 以被很好 的移植到 ｗｅ ｂ 挖 掘中 ．例如分 合了若 干功能的开心网 ． 人 人网等。 此外 ， 快速增长的博 客为用户提供 类， 聚类 。 关 联规则挖掘 以及数据 的可视化 。在 Ｗｅ ｂ 挖掘 中分类算法 了 良好 的沟通和分享的平台 可以说社 交网络已经成 为网民生活不 可 可 以被应用到根据用户访 问网站 习惯把用户进行不 同的归类 ． 比如根 分割的一部分 在社交网络中的大量的人际交 互的关 系和行 为都能够 据他们 的访 问时间 ． 在进行 归类以后 ． 一个有效 的归类 规Ｉ Ｉ Ｉ Ｉ ３ ０ ％的 作为社 交网络分析的对象 ． 而这些海量数 据都 是 由不可思议 的社交 网 用户访 问食品 的页面主要在晚上 ８ 点到 １ ０ 点钟 。其 中分类和聚类 的 站大量应用的发展而产生的 区别是分类是提前定义好 的规则 ． 而聚类则提前并 没有进行预定义规 社 交网络分析的概念大概已经 出现了 １ ０ ０多年 ． 起初它研究 的领 则。 不 同对象分配到不同的聚类中的标准是他们 相似的程度。 聚类 的 域 主要是 社会学 的范 畴 在那个时期 ． 社交 网络分析的研究 的对象 主 主要 目的是最大化对象的相 同和不 同之处－ ｌ １ 要集 中在小的群体和小 的社交 圈。 现如今 ， 随着社交 网络 的发展 ， 用人 关联规则技术可 以被用来确定 。 一些被引用 的页面他们 之间直接 工的方 式分析 较大的社 交网络已经变 的越来越 困难 。因此 ， 强大 的计 或间接 的关系 ． 通过该技 术可 以得到像访 问网页 ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ． ｈ ｔ ｍ同时也访 算 能力 以及信 息技术 成为社交 网络分 析不可 或缺的工具 。 社交 网络分 问了ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ． ｂ ｔ ｍ． 其中ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ 为５ ０ ％ｃ ｏ ｎ ｆ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ 为６ ０ ％。 析也从社会学领域转 向了计算机科学领域 可视化在 Ｗｅ ｂ 挖掘 中是一项特殊 的技术 ．它用图形和可视 化的 社交 网络分析的 目标是从 ｗｅ ｂ 大量 的用户数据 中 ．获取有用 的 手段去表现数据信息和分析结果 ． 使人１ １ １ １ 够用眼睛直接理 解数据信 信息和知识 比如用户在 网络 中发布 的内容 、 社交 网络的结构 以及用 息。 在 Ｗｅ ｂ 结构挖掘 中， 图解超链和链接网站 内部和网站之间的链 接 户在 网站访 问行为 Ｗｅ ｂ 挖掘技术是最适用于用来进行社交 网络分析 关 系时可视化技术发挥了很 重要的作用［ ３ １ 对 于其他两种 Ｗｅ ｂ 挖掘技 的信息技术 ｗｅ ｂ 挖掘就是将数据 挖掘技术 应用在 Ｗｅ ｂ 环境 中， 而得 术可视化技术 同样是 一种 理想的数据信息建模 工具 在 Ｗｅ ｂ 使用 挖 出对互联 网企业 以及用户有益 的知识和模式 从形式来讲 ． Ｗｅ ｂ 挖掘 掘中一个 图可以被用来表示用户访 问的路径 ． 这种方式可 以使分 析者 主要分为 Ｗｅ ｂ内容挖掘、 Ｗｅ ｂ 结构挖掘 、 Ｗｅ ｂ 使用挖掘 。 有效的理解 Ｗｅ ｂ 使用挖掘 的结果 本文 首先介绍了社交 网络分析 的背景 ．接着介绍 了 Ｗｅ ｂ 挖掘 的 主要概 念 ． 下来阐述 了 Ｗｅ ｂ 挖掘技术如何应用 于社 交网络分析 ． 最后 ２ Ｗｅ ｂ挖 掘 技 术 在 社 交 网络 分 析 中应 用 分析介绍 了 Ｗｅ ｂ 挖掘技术应 用于社交网络分析 的难点及未来 的发展 本 节展现上一节介绍 的三种 不 同类型 的 Ｗｅ ｂ挖掘技术如何应 用 趋势 在 社交 网络分 析中 ２ ． １ 三种 Ｗｅ ｂ 挖掘的类型在社交网络中应用 １ Ｗｅ ｂ挖 掘 及 社 交 网络 分 析 Ｗｅ ｂ 内容挖掘 ． 文本挖掘或者 自然语言处理在社交网络分析 中占 １ ． １ 社交网络分析 据非常重要 的地 位 Ｗｅ ｂ 内容挖掘可以对社交 网站 的文档进行分类 或 社交 网络 分析 的主要 的任务是如何 在在社交 网络大量 的交互 数 分级 ， 特别针对博 客、 微博 、 或是 以文字 内容为主的论坛。文章 主题 的 据信息中提取有价值的信息 这些数 据组成了社交 网络相关数据 ． 可 分类通常是很多社交 网站 的很重要 的分析应用［ ４ １ 。 以从网络 中不同资源中获得 ． 其 中包 括社交媒体 中用户交互 的数 据 。 Ｗｅ ｂ 内容挖掘还可以被用来分析用户的阅读兴趣和习惯上 ， 通过 电子邮件 ． 网络聊天以及一些网络中的商业 活动数据 运用分析工具得 出他们最感兴趣 的阅读 内容 ． 在得到结果后 的网站 可 １ ． ２ ｗｅ ｂ挖掘 的分类 以为用户推送最精准 的阅读 内容 而大部分 的分析通 常都需要 三种类 Ｗｅ ｂ挖掘是数据挖掘技术在 Ｗｅ ｂ中的应用 。 它从 网络中的大量数 型 的 Ｗｅ ｂ 挖掘技术结合起来使用。例如 ， 在上面的例 子中我们要得 到 据 以及数据库 中提取 和发现有用的模式 和信 息 因此 Ｗｅ ｂ 挖 掘可 以 理想 的结果就需要将 Ｗｅ ｂ内容挖掘和使用挖掘结合起来 定义为从 Ｗ ｅ ｂ中发现和提取有用的信息 Ｗｅ ｂ 使用挖掘在社交网络挖掘中也扮演了重要的角色 ． 用户在社 针 对不 同的分析对 象和 资源 ． Ｗｅ ｂ 挖 掘技术 分为 三种不 同的类 交 网站上 的使用交互数据被收集后 ．对相关 的数据进行 使用挖掘后 ， 型： Ｗｅ ｂ内容挖掘 、 Ｗｅ ｂ 结构挖掘 、 Ｗｅ ｂ 使用挖掘。 其结果可 以对社交 网站 的改进建设提供有价值的建议 使用挖掘还可 Ｗｅ ｂ内容挖掘分析 网络 中的内容 ， 如文本 、 图、 图像等。 近来 ， Ｗｅ ｂ 以用来作为 网络 中节点 的中心度度量 的工具 ． 比如 ： 内容挖掘研究 主要集 中在文本数据 的处理 ． 少部 分聚焦于其它多媒体 Ｃ ｌ ｏ ｓ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ＝ （ ｆ ＊ （ ｗ ｂ ） ＋ （ ｆ 术ｗ ｒ ） ） ＋ （ ｗ Ｉ ） ） 数据 。 自 然语 言处理 （ Ｎ Ｌ Ｐ ） 因此成 为处理文本数据 的主要 的技术 通过上面的方程 ． 我们可 以通过博客用户 的三种行 为的权重得 出 Ｗｅ ｂ 结构挖掘主要用来分析��
基于用户行为和Web日志的用户兴趣挖掘
计算机 时代 ２ ０ 年 第 ７期 ０８
・ ｌ ３・
基于用户行为和 Ｗｅ ｔ的用 趣挖掘 口士 户兴 ｂ口ｔ Ｓ ｘ
李 珊 ，白彦霞 ，云 彩霞 ，杨 鹏
（ 北京化 工大 学北 方 学院信 息 学院 ，河北 三河 ０５０） ６２ １
Ａ Ｕ＿ 【，】 ： ＋０ ｌ
了研究 。个性化信息服 务是指网站根据用户的兴趣有针对性 地 提供信息 ， 以提高用 户查找信息 的满 意度。个性 化信息服 务的
基础是用 户兴趣 的获取 和挖掘 。研 究表明 ， 行为跟踪和 日志挖 掘均可有效地获取用户的兴趣 。 本文提 出一种综合 的用 户兴趣
务系统可 以利用挖掘 日志得到 的信 息创建 或更新用 户描述文
件 。尽管 日志的信息不够全面 ， 不能完整地表示用户的兴趣 ， 但 还是可 以从 中发现 许多有意义的信息『 ２ １ 。
１２ 模 糊 集 ．
行 评分 ， 作为用户的显式信 息 ， 存入数据库。
应用平均权 重方法对浏览器收集来的数据进行处理 ， 再应 用模 糊集 理论得到用户对该 页面 的兴趣程度 ， 并与用户的显式
０ 引 言
随着互联网上信 息的急剧增长 ， 用户越来越难 以找 到 自己
所需要的信息 。国外学者对 ｌ 个大型 网站的统计分析表明 ， 户 ５ 用 找到 自己所 需要 的信 息的概率只有 ４ ％， ２ 大部分 的时问里用户 无法找到所需要的信息， 严重黝 向 了用户对网站的兴趣和信位 ” 。 针对这 种情 况 ， 人们提 出了个性化信 息服 务的概念 并进 行
间四种行为进行 了测试并 与用户的显 式评价进行比对 ， 结果发 ２ 实验设 计及 结 果
２１ 实 验 设 计 ．
WEB文本挖掘在客户知识管理中的应用
布 函 — ＪＯ 尔 数 １Ｉ ＝ ｛
，
。
。
ｆ （） Ｏ ｄ － ｉ
平方 数— ｆ ／ 『 根函 —１ 、召 ＿ Ｉ ＝
对象函数— —Ｉｌ （） １ ｌ ｏ ｄ＋） ， ｇ ＝
期价值最大化 ， 为企业增加盈利。作 为解决方 （） ｄ的函数， 即： 式中常用 的 Ｉ有： Ｉ ，
ｆ ， ｄ １ １旺（）
、
引言
随着知识经济的发展， 企业基于信息的竞 ｔ ｒｒ ｅ ｅ和电子商务、 ｒ ｉ 多媒体技术、 数据仓库和数 争优势正在向基于知识创造的竞争优势发展， 据挖掘、 专家系统和人工智能、 呼叫中心以及 知识作 为一种稀缺 资源成 为经济发展 的核心 相应的硬件环境。 要素。 企业的知识资产不仅可以增加企业的市 （ 基于Ｗ Ｂ 三） Ｅ 挖掘的知识采集． 知识采集
１训练阶 ①定义类别集合 ｃ （， 、 段： ＝ｃ …，
Ｃ ，ｌ 这些类别可以是层次式的或并列式 “ ｃ ， Ｉ ）
挖掘的相关方法与技术为手段，创建了基于 到知识的转化功能；３知识分类功能。 （ ） 的； ②给出文档集合 ｓ （ ，， ｓ ， ＝ ｓ ｓ …，Ｉ 每个 ” ｊ ｌ ） ＷＥ Ｂ文本挖掘客户知识采集方法，具有很广 企业关注客户服务， 采集经销商和最终消
量空间， 每个文档 ｄ 表示其中的一个范化特征
Ｖ（ ＝１ｗ（ …；，， ： ； ｗ（ ） ｄ （，ＩＯ； ｗ（ … Ｃ ） ｌ ｃ Ｏ ｃ Ｏ
（ 客户知识管理理论。１９ 年美国学 矢量 ： 二） ９７
中的Ｗ Ｂ Ｂ 文本挖掘采集方法， 为进一步实现分 者韦兰与科尔首次完整提出了客户知识管理 简称 Ｋ ） Ｃ Ｍ是一种管理策略， 它使得企 布式知识资源的动态配置与管理打下了良 好 （ Ｃ Ｍ 。 Ｋ 的基础， 从而更好地支持客户知识管理实施。 关键词： 知识管理； 客户知识采集；Ｅ ＷＢ文
浏览行为数据在Web用法挖掘中的应用
作者简介 ： 杨凡丁 （９ ３ ） 男 ， １８一 ， 浙江衢州人 ， 硕士研究 生 ， 主要从 事数据挖掘在 Ｗｅ 中的应用。 ｂ
６Ｏ ９
浙
江
理
工
大
学
学
报
２０ ０ ８年
第２ ｓ卷
对 Ｗｅ ｂ管理 员来说 意义 不是很 明显 ， 是这些 数据 隐 含着 很 多有用 的信 息 。 比如说 “ 制 ” “ 动” “ 存 但 复 ，滚 ，另 为” 类浏 览行 为数据 能够结 合 日志 文件 来 理解 用 户 的意 图 ， 于 制定 网站 将 来 的策 略 以及 更 好 的和 用 户 这 用
在 、 ｂ 可 以用来 作为数据挖 掘分析 的数 据量 比较 大 ， № 上 而且 数量 众多 ， 实 际应用 中服务 器 日志 数据 使 在 用得 比较多 。客 户访 问站点 时会在 Ｗｅ ｂ服务器上 留下相应 的 日志数据 ， 这些 日志数据 通 常以文本 文件 的形 式 存储 在服务器上 。一般包括 ｓｒｅ ｇ、ｒ ｒｏｓｃｏｉｌｇ 等 。Ｗｅ ｅｖｒｌ ｓｅｒ ｇ、ｏｋｅｏｓ ｏ ｏｌ ｂ日志一 般符合 Ｗ３ ｒｉ ｒｆ推荐 ＣＷｏｋｎ Ｄ ａｔ ｇ 的 Ｃ Ｆ Ｃ ｍ ｎＬ ｇＦｌＦ ｒ ｔ和 Ｅ Ｌ （ ｘｅｄｄＬ ｇＦｌ Ｆ ｒ ｔ标准 ， 常用 的字段包括 主机名或 Ｉ Ｌ （ ｏ ｍｏ ｏ ｉ ｏｍａ） Ｃ Ｆ Ｅ ｔｎｅ ｏ ｉ ｏｍａ） ｅ ｅ 其 Ｐ地 址 ， 端的用户名 ， 求页面 的时间 ， 户请 求 的方 法 ， 务器 发送 的字 节数 ， 客户 请 用 服 服务 器 接收 的字 节数 。ｗｅ ｂ用 法挖 掘所涉及 的挖 掘方法有很 多 ， 有相对 简单 的 ， 也有 比较复杂 的。实际上 通常 只使用 几 种方法 来挖 掘数据 以 获得 网站访 问数据 中 比较有价值 的知识 ｒ ： 繁项 目集 和关联规则 ， ２频 ］ 序列模式 ， 聚类分 析 ， 分类分析 ， 径分析 。 路 现有 的 ｗｅ 法挖 掘 并 没有 涉及 到 Ｂ ｂ用 ＡＤ， 怎样 把 Ｂ ＡＤ应 用 到 ｗｅ 法 挖 掘来 获 得 更好 的挖 掘 质量 ｂ用 是一个值 得研 究 的课 题 。笔 者通 过对 Ｂ ＡＤ 的一 些研 究 提 出 了原 有 的 ｗ ｅ ｂ日志 数据 在 ｗｅ 法 挖 掘 中 的 ｂ用
Web应用程序中的用户行为分析与优化策略研究
Web应用程序中的用户行为分析与优化策略研究随着互联网的发展，Web应用程序在我们的日常生活中起到了越来越重要的作用。
为了提升用户体验、提高用户满意度以及增加用户粘性，对于Web应用程序中的用户行为进行分析并制定优化策略变得至关重要。
本文将探讨Web应用程序中的用户行为分析与优化策略的研究。
一、用户行为分析用户行为分析是指通过收集、分析和解释用户在Web应用程序上的操作行为，来了解用户需求和行为模式的过程。
通过用户行为分析，开发者可以了解用户在使用Web应用程序时的偏好、行为路径以及购买决策的因素，从而更好地满足用户需求。
1. 数据收集和分析为了进行用户行为分析，开发者需要收集有关用户行为的相关数据。
这些数据可以通过网站分析工具、日志记录或者用户调查等方式收集。
常见的数据包括用户的访问来源、停留时间、浏览量、点击量等。
收集到数据后，开发者需要对数据进行分析，以发现用户的行为模式和趋势。
通过使用数据分析工具，开发者可以发现用户群体的特征、最受欢迎的网页内容、购买转化率以及页面的跳出率等指标。
2. 用户需求分析通过用户行为分析，开发者可以深入了解用户的需求。
开发者可以通过以下方式进行用户需求分析：- 用户调查：通过用户调查，开发者可以直接询问用户的需求或者收集用户的反馈，进一步了解用户的需求和期望。
- 观察用户行为：通过观察用户在Web应用程序上的操作行为，以及他们与页面交互的方式，开发者可以推断用户的需求和偏好。
- 用户访谈：通过与用户进行深入访谈，开发者可以直接了解用户的需求、痛点以及他们对于Web应用程序的期望。
通过用户需求分析，开发者可以找到用户的痛点和需求，为优化策略的制定提供有力的参考。
二、优化策略研究基于用户行为分析的结果，开发者可以制定相应的优化策略，以提升用户体验和用户满意度。
1. 提升网站速度和性能网站的速度和性能是用户体验的重要因素之一。
通过分析用户在访问网站时的停留时间和页面加载时间，开发者可以了解用户对于网站速度的敏感度。
电子商务平台中的Web数据挖掘应用探讨
电子商务平台中的Web数据挖掘应用探讨摘要：随着Internet的高速发展和快速普及，各种信息知识可以在网络上获得，由于Internet是全球性的信息服务中心，可以从中取得的数据量难以计算，特别是电子商务平台上的客户信息量的巨大，难以从中获取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。
介绍了Web数据挖掘定义，阐述了其在电子商务平台上的应用。
关键词：Web数据挖掘；电子商务平台1 Web数据挖掘概述1.1 Web数据挖掘定义Web数据挖掘是指使用数据挖掘技术从Web文档及Web服务中自动发现并提取人们感兴趣的信息。
Web挖掘是一项综合技术，覆盖了多个研究领域，包括Web技术、数据库、数据挖掘、计算机语言学、信息获取、统计学以及人工智能等。
Web数据挖掘不同于传统的数据挖掘。
Web数据挖掘的研究对象是以半结构化或非结构化文档为中心的Web，这些数据没有统一的模式，不像传统数据库中的结构化表格，数据的内容和表示互相交织，数据内容基本上没有语义信息进行描述，仅仅依靠HTML语法对数据进行结构上的描述。
1.2 Web数据挖掘分类根据不同的作用与应用对象的不同，可以把Web数据挖掘分为3种类型：HTML标记的Web文档数据、Web文档内的连接的结构数据和用户访问数据如服务器的log日志信息。
（1）Web内容挖掘(Web Content Mining)：是指对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，是从Web文档内容或其描述中抽取知识的过程。
Web上的数据既有文本数据，也有声音、图像、图形、视频等多媒体数据；既有无结构的自由文本，也有用HTML标记的半结构数据和来自数据库的结构化数据。
Web内容挖掘可分为Web文本挖掘和Web多媒体挖掘，针对的对象分别是Web文本信息和Web多媒体信息。
（2）Web结构挖掘(Web Structure Mining)：由于超文本文档间的关联关系，使得WWW不仅可以揭示文档中所包含的信息，同时也可以揭示文档间的关联关系所代表的信息。
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。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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本文基于 Ｗｅ 使用挖掘， ｂ 将处理后 的 Ｗｅ ｂ日 志文件记录作为数据源 ， 利用关联规则技术进行挖 掘分析， 从而获得有关用户行为的信 息． 主要涉及
Ｗｅ ｂ使 用 挖 掘 对 互 联 网 用 户 的 访 问 行 为 进
析 与 可 视化 技 术 ．
行分析挖 掘 ， 以获得 描述其 中内在规 律 的模 式 ，
通 常 被表 示 成 有 着 共 同 需 求 或 兴 趣 的 一 群 用 户 频 繁 访 问 的页 面 、 象 或 资 源 的 集 合 ¨ ． 析 挖 对 ｊ分
Байду номын сангаас
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｗ ｅ ｏ ｓ ｒ ｃ ｒ ａ ｇ ｍｏ ｎ ｓｏ ｆ ｒ ｔ ｎ ｏ ｓ ｒ ｎｅ ａ ｔ ｇ ｗ ｔ ｅ ｖ ｒ ．Ａｌｏ ｈ ｙ ｒ ｆ ｃ ｌ ｂ ｌ ｇ ｅ ｏ ｄ ｌｒ ｅ ａ ｕ ｔ ｆ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｆｕ ｅ ｓ ｉｔ ｒ ｃｉ ｉ ｓ ｒ ｅ ｓ ｉ ｏ ｎ ｈ ｓ ，ｔ ｅ ｅ ｌ ｔ ａｌ ｅ ｔ ｅ ａ ｔ ｎ ｆ ｓ ｒ ｃ ｅ ｓｎ ｂ ｓ ｅ ．Ｉ ｒ ｅ ｉｃ ｖ ｒｔ ｅ ｍｏ ｅ ａ ｄ ｉ ｃｉ ａｉ ｎ ｏ ｃ ｅ ｓｂ ｈ ｖ ｏ ｓｂ ｅ ｈ ｃｉ ｓｏ ｅ ｓ ｃ ｓ ｉ ｇｗｅ ｉ ｓ ｎ ｏ ｄ ｒ ｏ ｄ ｓ ｏ ｅ ｈ ｄ ｎ ｎ ｌ ｔ ｆ ｃ ｓ ｅ ａ ｉｒ ｙ ｗ ｂ ｏ ｕ ａ ｔ ｔ ｎ ｏ ａ ｕ ｅ ｓ ｎ ｅ ｔ ｎ ｉ ｇ ｕ ｅ ｓ ｃ ｅ ｓｂ ｈ ｖｏ ｓ ａ ｄ ｆ ｒ ｕ ｅｕ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｆ ｒｔ ｅ ｗ ｂ ｄ ｓ ｎ ｒ ａ ｄ ｏ ｇ ｎ ｚ ｔ ｎ ｓ ｒ ，ｕ ｄ ｒ ａ ｄ ｎ ｓ ｒ ａ ｃ ｓ ｅ ａ ｉ ｒ ｎ ｏ ｍ ｓ ｆ ｌｉ ｆｒ ｔ ｈ ｅ ｅ ｉ ｅ ｎ ｒ ａ ｉａｉ ｓ ｏ ｏ ｇ ｏ ｄ ｃｓ ｎ ｍａ ｅ ，ｗ ｂ ｕ ａ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｔ ｅ ｍｏ ｔ ｆ ｃｉ ｅｔ ｏ ．Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｏ ｌ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｒ ｃ ｓ ｅ ｈ ａａ ｅ ｉｉ ｋ ｒ ｅ ｓ ｇ ｎ ｎ ｓ ｈ ｓ ｅｆ ｔ １ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｔｏ ， ｈ ｓ ａ ｅ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓ ｓｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｖ ｏ ｏ ｅ ｅｖ ｒｌｇ ｎ ｅ ｌ ｉ ｈ ｎ ｎ ｒ ｃ ｓ ｈ ｏ ｇ ｒ ｒ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｖ ｄ ｂ ｓ ． Ｍｏ ｅ ｖ ｒ ｔ ｆｗ ｂ ｓ ｒ ｅ ｏ ｓ ａ ｄ ｄ ａｓ ｗ ｔ ｔ ｅ ｍｉｉ ｇ ｐ ｏ ｅ ｓ ｔ ｒｕ ｈ Ａｐ ｉ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ｍｐ ｏ ｅ ｙ Ｈａ ｈ ｈ ｏ ｉ ｒ ｏ ｅ ，ｉ
第２ ５卷第 ３期
２ １ 年 ６月 ０１
江 苏科 技大 学学报 （ 自然科 学版 ）
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｉｎｓ ｎ ｅｓｙｏ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ （ ａ ｒ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） ｏ ｒａ ｏ ａｇｕＵ ｉ ｒ ｔ ｆ ｉｎｅａｄＴ ｃ ｎｌ ｙ Ｎ ｔ ａ Ｓｉ ｃ ｄｔ ｎ Ｊ ｖ ｉ Ｓ ｏ ｕｌ ｅ ｉ
Ｓ ｎ Ｌ ｎ ｆｎ ｕ ｉ ｇａ ｇ，Ｘｉ ｎ ａ Ｃｏ ｇ
（ ｃ ｏｌ ｆ ｃｎ ｍｃ ｎ ｎｇｍ ｎ， ｉｎｓ ｎｖｒｔ ｆ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌｇ ， ｈｎｉ ｇＪ ｎｓ １０ ３ ｈｎ ） Ｓ ｈｏ ｏ ｏｏ ｉｓ ｄＭａ ａｅ ｅｔ ＪａｇｕＵ ｉ ｓｙｏ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏｙ Ｚ ｅｊ ｉ ｇｕ２ ２ ０ ，Ｃ ｉａ Ｅ ａ ｅｉ Ｓｅ ｎ ａ ａ
现 网络 用户的访 问模 式和兴趣 爱好 ， 而理解 用户的访 问行为 ， 成对 网站设计 者和组织 决策者有 用 的信 息 ， 决这个 问 从 形 解 题 最有效的工具是 Ｗｅ ｂ使用挖掘 ． 基于 Ｗｅ ｂ使用挖掘 ， Ｗｅ 对 ｂ服务器 １志文件进行数据预处理 ， ３ 采用一种基于哈希技 术改 进 的 Ａ ｆ ｆ关联规则挖掘算法处理挖掘过程 ， ｐｏ ｉｉ 分析挖掘结果得到有关用户访 问行为 的模式和规律． 关键词 ： ｂ使用挖掘 ； ｂ日志 ； Ｗｅ Ｗｅ 关联规则 ；Ａ ｆ ｆ算法 ； ｐｏ ｉｉ 行为分析
中图分类号 ： Ｐ １．３ Ｔ ３ １ １ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ： ６ ３— ８ ７ ２ １ ） ３— ２ ８— ４ １７ ４ ０ （０ １ ０ ０ ５ ０
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｓ ｇ ｎ ｎ ｏ ｕ ｅ ｅ ａ ｉ ｒ ａ ａｙ ｉ ｐ ｉ ｔｏ ｆＷ ｂ ｕ ａ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｓ ｒ ｂ ｈ ｖ ｏ ｎ ｌｓｓ ｃ
ａ ｌｚ ｓ ｍｉ ｉ ｇ ｒ ｓ ｌｓｔ ｂ ａ ｎ ｍｏ ｓ ａ ｕ ｅ ｆｕ ｅ ｓ ｃ ｅ ｓ ｂ ｈ ｖ ｏ ｓ ｎａｙ ｅ ｎ ｎ ｅ ｕ ｔ ｏ ｏ ｔ ｉ ｄｅ ｎｄ ｒ ｌｓ ｏ ｓ ｒ ａ ｃ ｓ ｅ ａ ｉｒ ． Ｋｅ ｒ ｓ：ｗｅ ｓ ｇ ｎ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ｂ ｕ ａ ｅ ｍｉ ｉ ｇ；ｗｅ ｏ ｓ；ａ ｓ ｃａ ｉｎ ｒ ｌ ｂ ｌｇ ｓｏ ｉ ｔ ｅ；Ａｐｒｏ ｉａ ｇ ｒｔ ｍ ；ｂｅ ａ ｉ ｒａ ｌ ｓｓ ｏ ｕ ｉｒ ｌｏ ｈ ｉ ｈ ｖｏ ｎａｙ ｉ
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Ｗｅ ｂ使 用挖 掘 在 用户 行 为 分 析 中 的应 用
孙玲 芳 ， 夏 聪
（ 江苏科技大学 经济管理学 院，江苏 镇 江 ２ ２０ ） １０ ３ 摘 要 ： ｂ日志记录了大量的用户与服务器交互的信息 ， 映了用户访 问 Ｗｅ Ｗｅ 反 ｂ站点的所有动作． 如何挖 掘这些记录 以发