WEB日志分析：挖掘用户模式与挑战

"基于WEB日志的用法模式挖掘，张啸剑，燕山大学信息工程学院" 在当今数字化时代，WEB已经成为了世界上最大的数据库，它包含着无尽的信息和数据，这为数据挖掘带来了巨大的机遇与挑战。WEB数据挖掘是针对这些海量数据进行深入探索的技术，它主要分为三个主要领域：WEB内容挖掘、WEB结构挖掘和WEB用法挖掘。本论文重点探讨的是WEB用法挖掘，即通过对用户浏览行为的日志数据进行分析，提取出有价值的用法模式。 WEB用法挖掘的核心任务是发现用户行为中的规律和模式，这有助于对用户的偏好、习惯以及需求进行深入理解，从而实现更精准的个性化服务和优化网站设计。在这一过程中，WEB日志起到了至关重要的作用，它们记录了用户的每一次交互行为，包括页面访问、点击、搜索等，为分析提供了原始数据。 论文首先介绍了WEB日志的来源和结构，强调了日志数据预处理的重要性。预处理步骤通常包括数据清洗、用户会话识别、异常检测等，以去除噪声数据，提高后续分析的准确性。接着，作者详细阐述了WEB用法模式的发现过程，这通常涉及模式挖掘算法的选择和应用，如频繁序列挖掘、聚类分析、关联规则学习等。 论文还讨论了当前WEB用法挖掘的研究热点，例如，如何通过深度学习和人工智能技术提升模式识别的效率和精度，以及如何利用这些模式来实现个性化推荐和服务。此外，作者提出了自己在WEB用法挖掘领域正在进行的研究工作，可能包括改进现有算法，探索新的数据表示方法，或者开发更高效的挖掘工具。 关键词涵盖的范围广泛，包括WEB用法挖掘、数据集、预处理、模式发现和个性化，这表明论文将深入探讨这些关键环节，并且强调了在实际应用中如何利用这些模式来实现定制化的用户体验。 这篇论文深入剖析了基于WEB日志的用法模式挖掘的理论与实践，对于理解用户行为、优化WEB服务和推动相关领域的研究具有重要意义。通过不断探索和改进，WEB用法挖掘能够更好地服务于互联网企业和个人用户，提升网络服务的质量和效率。