Web日志挖掘在用户行为分析的应用研究

"Web日志挖掘在用户行为分析中的应用" 这篇论文主要探讨了Web日志挖掘在用户行为分析中的应用，由徐永驰和高泽华撰写，他们都是在移动通信、互联网和物联网领域有着研究背景的学者。文章首先阐述了Web日志的基本理论和相关知识，接着详细介绍了Web日志挖掘的过程，并且以一个具体网站的用户访问数据为例，展示了如何通过预处理获取有效用户数据，并进一步进行用户行为的深入研究和分析。 Web日志是记录用户在网站上活动的重要数据源，它包含了用户访问页面的时间、顺序、频率等信息。数据挖掘技术在此过程中起到关键作用，能够从海量的Web日志数据中抽取出有价值的信息和模式。这些模式可以帮助理解用户的行为习惯、偏好以及可能的潜在需求，对于网站的优化、个性化推荐、营销策略制定等方面具有重要意义。 论文的处理过程通常包括以下几个步骤： 1. 数据收集：获取Web服务器上的原始日志文件。 2. 数据预处理：清洗数据，去除无效或不完整的记录，如错误请求、机器人访问等。 3. 用户会话识别：根据用户活动的时间戳将连续的访问记录组合成单一的会话。 4. URL聚类：将相似的URL归为一类，以减少数据维度。 5. 模式发现：应用数据挖掘算法（如关联规则、序列模式、聚类等）寻找频繁访问模式、用户兴趣群体等。 6. 结果解释：将挖掘出的模式与业务需求结合，为决策提供依据。 通过实际案例证明，这种基于Web日志挖掘的用户行为分析方法能为网站管理者提供有价值的见解，帮助他们优化网站结构，提升用户体验，甚至预测用户行为趋势。论文的关键词涵盖了数据挖掘、Web日志、Web日志挖掘以及用户行为分析，这些都是该领域的核心概念。 这篇论文揭示了Web日志挖掘在互联网应用中的重要性，强调了通过分析用户行为来改进服务和提高用户满意度的有效途径。它不仅提供了理论框架，还提供了实际操作的示例，对于从事相关研究和实践的人员具有很高的参考价值。