改进的Web日志挖掘：会话识别技术

"本文主要探讨了Web日志挖掘中的会话识别方法，提出了一种新的策略，该策略利用用户访问的站点和导航页来确定会话的开始。通过对实际Web日志数据的处理，使用PL/SQL编程实现该改进方法，并与现有的会话识别技术进行了对比，结果显示，改进的方法在会话识别效率上优于传统方法。 Web日志挖掘是一种从Web服务器收集的数据中提取有价值信息的过程，涵盖了Web内容、结构和用户行为等多个层面。由于Web数据的非结构化和半结构化特性，Web挖掘面临独特的挑战。它不仅涉及海量、异质且分布广泛的Web文档，还包括对Web服务器日志和用户信息的深入分析。Web挖掘通常分为三个主要类别：Web内容挖掘，关注网页的文本和多媒体内容；Web结构挖掘，聚焦于网页间的链接结构；以及Web使用记录挖掘，即本文关注的领域，侧重于用户浏览行为的分析。 会话识别在Web日志挖掘中扮演着至关重要的角色，因为它有助于理解用户的在线行为模式。一个有效的会话识别方法可以区分不同用户的活动，从而揭示用户兴趣、浏览习惯等重要信息。传统的会话识别可能基于固定的时间间隔或者特定的用户动作，而本文提出的改进方法引入了站点访问和导航页的概念，将这些特殊页面视为新会话的起点，以更精确地划分用户会话。 数据预处理是Web日志挖掘的第一步，它需要将原始的日志数据转化为适合挖掘的形式。接着是模式发现，利用数据挖掘算法寻找日志数据中的模式和规律，最后是模式分析，对发现的模式进行评估和解释，去除无关或无用的信息，提取出具有实际价值的知识。 实验部分，作者使用实际的Web日志数据集验证了改进方法的有效性。通过对结果的比较，表明了新方法在会话识别准确性上的优越性，这意味着它能更好地服务于用户行为分析、网站优化和个性化推荐等应用场景。 本文的贡献在于提供了一种更高效的会话识别策略，这对于理解和利用Web用户的行为数据具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何结合其他因素，如用户行为特征、设备类型等，以提升会话识别的精度和实用性。"