Web日志挖掘：数据预处理关键技术与会话识别

"Web日志挖掘中的数据预处理技术 (2005年)，作者：侯亚丽，袁方，出自《何地大学学报(自然科学版)》第25卷第2期，主要探讨了在Web日志挖掘中数据预处理的重要性，包括数据清洗、用户识别、会话识别、路径补充和结果评价等步骤，特别是会话划分算法和评价标准的应用。" 在Web日志挖掘中，数据预处理是一个至关重要的阶段，它直接影响到后续挖掘的准确性和效率。首先，**数据清洗**是预处理的第一步，主要任务是消除日志中的噪声和不一致性，如处理无效请求、错误链接、重复记录等，以确保数据的质量和一致性。 其次，**用户识别**是为了区分不同用户的访问行为，通常基于IP地址、Cookie或登录信息进行。这一步骤有助于理解用户的个人偏好和行为模式，为个性化服务提供基础。 **会话识别**是将用户的一系列连续操作视为一个会话，以便分析用户的浏览习惯。常见的会话划分算法有基于时间阈值、基于空闲时间、基于页面跳转关系等多种方法。选择合适的会话划分策略对发现用户行为模式至关重要。 接着，**路径补充**是为了完整反映用户在网站内的浏览轨迹，这可能涉及到填充缺失的访问记录或推断用户可能访问的页面，以便更准确地分析用户的行为路径。 最后，**结果评价**是对预处理效果的评估，通常采用准确率、召回率、F1值等指标，以判断挖掘出的模式是否有效，以及预处理步骤是否充分去除噪声并保留了有价值的信息。 文中还特别强调了会话划分算法和评价标准，这是预处理技术的核心部分。会话划分不仅有助于揭示用户在特定时间段内的行为序列，还可以帮助识别用户的兴趣变化。而评价标准则是衡量预处理质量和挖掘结果可靠性的重要工具。 Web访问模式挖掘是Web挖掘的一个重要分支，通过分析Web日志，可以挖掘出用户的浏览模式，从而优化网站结构，提高用户体验，例如通过用户聚类优化推荐系统，通过页面聚类改进导航结构，或者发现频繁访问路径以提供定制化的导航建议。 Web日志挖掘中的数据预处理技术是实现高效、精准挖掘的关键，它涵盖了多个环节，每个环节都直接影响到最终的挖掘结果。随着Web技术的不断发展，数据预处理的技术也在持续演进，以适应更加复杂和庞大的Web数据。