基于聚類算法的WEB日志挖掘系統(tǒng)研究與應用.pdf

1、隨著Internet技術的飛速發(fā)展，網絡規(guī)模和用戶數量都不斷的膨脹。Internet以其多媒體的傳輸及良好的交互性已經成為人們日常信息發(fā)布，娛樂和交流的一種重要手段。在這個分布式信息空間中蘊涵著具有巨大潛在價值的知識，被廣泛應用在經濟、政治、教育、科研、醫(yī)療等各個領域。
　　 但是，它在給人們帶來豐富的信息和極大便利的同時，也隨之產生了一些亟待解決的問題。提供個性化的信息服務和構建智能化Web 站點便是其中之一。分析和處理站點的

2、日志數據可以提供有效的知識用于實現這些功能。然而對于一個熱門的網站，其Web日志數據以每天幾十兆的速度增長，人工分析和處理這些日志數據是不可能的。
　　 將傳統(tǒng)的數據挖掘技術應用于Web 服務器日志的挖掘，可以自動的從用戶在Web站點上瀏覽行為的日志中提取用戶的訪問模式，如頻繁訪問路徑、頻繁訪問頁面、用戶聚類等。這些知識有助于網站設計者優(yōu)化站點拓撲結構，提供個性化、智能化服務以及提高網站的性能。
　　 在本課題的研究中，

3、筆者主要對Web日志挖掘進行了研究。本文首先從傳統(tǒng)的數據挖掘引出Web 挖掘及Web日志挖掘的基本概念、方法和主要步驟；通過廣泛查閱相關資料、研究了Web日志挖掘算法，利用XML技術將網站的結構和日志文件格式定義引入Web日志挖掘預處理過程以提高預處理的通用性和準確性；在模式挖掘方面，集成了目前有效的最大向前路徑挖掘算法和頻繁遍歷路徑挖掘算法，并且將孤立點分析方法引入日志挖掘中。以此為基礎，筆者提出了通用Web日志挖掘系統(tǒng)模型，并通過實