基于web日志的用户访问模式挖掘的分析.docx

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第 1 章绪论
课题研究的背景及意义
课题研究的背景
随着 技术的飞速发展,基于这一技术的应用以惊人的速度渗透到社会生活的各个方面,Web 成为一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,Web 上的数据迅速增长和不断更新。Web 中包含了丰富的超链接结构信息、Web 页面的内容信息、以及 Web 页面的访问和使用信息。有资料显示,Web 上的数据正以每天新增一百万个页面的速度增长,但通常人们感兴趣的、希望获取的往往集中在有限的范围, 如何在数据和信息之间建立起一种联系,从海量的数据中发现暗含的有价值的、事先不知道的、有潜在有用性的信息,需要数据挖掘技术来解决这一问题。同时,Web 还具有自身的一些特点:规模大、页面复杂、动态性、用户群体多样化、有用信息之间关联性较低,将数据挖掘技术与 Web 结合起来,发现和利用 Web 上的资源和隐藏的、人们感兴趣的信息和知识,这就是 Web 挖掘关注的焦点。
Web 挖掘是数据挖掘技术在 Web 环境下的应用,是从因特网及其相关资源和行为中提取有用的模式和隐含信息,涉及 Web 技术、数据挖掘、信息学、计算机语言学等多个领域,是一门综合技术。从数据库角度出发,Web 可以看作是一个数据库,每个站点就是一个数据源,每个数据源都是异构的,这样就组成了一个巨大的异构数据库环境。Web 中的数据同时又是半结构化的,有一定的结构性,但却没有固定的模型, 动态性极强。与 Web 信息检索技术相比,Web 挖掘是一个更具挑战性的课题,它实现对 Web 存取模式、Web 结构和规则,以及动态的 Web 内容的查找。一般来说,可以将 Web 挖掘分为三类:内容挖掘(Web content mining)、结构挖掘(Web structure mining) 和使用模式挖掘(Web usage mining)。
相比网页结构和内容,人们更关心的是用户的使用模式。因为 Web 在信息共享、电子商务和在线服务方面的广泛应用,许多企业已经建立网站用于发布信息,或在其他网站上为自己的产品和服务做广告,或在网上开展电子商务活动。用户是网站最大的财富,当需要考虑的是对用户的理解时,使用模式就是非常关键的。通过获取用户的访问模式,可以实现从优化网站设计到改善客户关系的一系列应用:根据访问者的行为模式来设计和修改网站结构和布局,让用户以最短的时间访问到感兴趣的页面, 优化服务性能;理解和分析用户的浏览行为,发现潜在的用户并使用户驻留;通过对
用户访问行为的把握,组织决策者可以更有针对性地设计商品目录,提高商业决策的
准确性;发现个体用户的访问模式,从而识别出用户的兴趣、爱好、习惯和需求,建立个性化用户模型,为用户提供更个性化的内容和服务。为了获取更多的商业机会、赢得更大的市场份额、实现利润的增长,分析用户访问模式从而理解用户的行为,为用户提供个性化服务,对企业来说是至关重要的。
Web 服务器日志记录了用户与服务器的交互信息,反映了用户访问 Web 站点的所有动作。对 Web 日志进行分析挖掘,获得用户访问行为的模式和兴趣爱好等有用信息, 从而理解用户的访问行为,解决这个问题最有效的工具是 Web 使用挖掘。
课题研究的意义
基于 Web 日志的用户访问模式挖掘有着重要的理论意义和实际价值,主要表现在以下几个方面:
⑴发现潜在的用户并使用户驻留。为了使用户在自己的网站上驻留更长的时间, 挖掘用户访问模式,理解和分析用户的浏览行为,从而了解客户的兴趣爱好及需求所在,动态调整 Web 页面,以满足用户的需要,吸引更多的用户。
⑵改进站点设计,优化服务性能。站点的结构和内容是吸引用户的关键,根据访
问者的行为模式来设计和修改网站结构和布局,例如基于关联规则挖掘用户频繁访问路径,挖掘用户浏览路径进行页面聚类,可以调整网站的链接结构,尽量使网站为大多数用户的访问提供方便。
⑶提供在线推荐和页面预取机制。由于 Web 用户的增加和网络固有的延迟,用户对 Web 服务器的请求常常得不到及时的响应。为了提高服务质量,Web 浏览器提供缓冲机制,把用户曾经访问过的 Web 页面保存在本地机器,以便减少再次获取该页面的时间,平衡网络的