Web日志分析：匿名用户会话聚类与相似度计算

"基于Web日志的匿名网络用户聚类研究" 这篇论文主要研究了如何从Web日志中分析和处理匿名网络用户的行为数据，通过聚类算法来理解用户的浏览模式和行为习惯。以下是对该文内容的详细解读： 首先，论文关注的核心是Web日志分析。Web日志记录了用户在网站上的所有交互活动，包括访问的页面、停留时间等，这些数据对于理解用户行为至关重要。研究人员通过Web日志可以提取出匿名用户会话的信息，即用户在一次在线活动中的一系列连续请求。 其次，文章讨论了会话向量的表述形式。将用户会话转化为向量可以帮助我们量化和比较不同会话之间的相似性。这种向量化的表示方式考虑了用户在浏览过程中所访问的网页及其顺序，从而形成一个能反映用户兴趣的多维数据结构。 为了降低计算复杂性和提高效率，作者利用了网页的层次性来减少会话向量的维度。这一策略可能是通过识别网页之间的层级关系，例如父页面和子页面，只保留关键节点来简化向量表示，这有助于减少不必要信息的处理，同时保持了足够的信息来刻画会话的特性。 接下来，论文提出了计算用户会话之间相似度的公式。相似度计算是聚类算法的基础，它衡量了两个会话在行为上的接近程度。作者可能采用了某种距离度量方法，如余弦相似度或Jaccard相似度，以确定哪些会话具有相似的浏览模式。 最后，研究应用了Leader层次聚类算法对匿名用户会话进行聚类。Leader算法是一种自底向上的层次聚类方法，它通过连接最近的对或群组来构建树状结构，直到满足预设的终止条件（如最大距离阈值）。这种方法适用于处理大型数据集，能够处理数据的动态变化，同时有效地解决了扩展性和动态聚类的问题。 实验结果证实了这种方法的效率和实用性，不仅能够处理大量数据，还能够适应用户行为的变化，从而为网站优化、个性化推荐和用户行为预测提供有价值的见解。关键词涵盖了Web挖掘、匿名用户、会话分析、相似度计算以及聚类算法，这些都是数据挖掘和互联网分析领域的关键概念。