基于引用与URL语义的高效会话识别方法

本文研究的焦点在于"基于引用启发式和URL语义相结合的会话识别方法"，针对Web日志用户行为分析中的挑战进行了深入探讨。会话识别作为Web日志分析的关键步骤，其准确性直接影响到后续用户行为分析的精度。现有的会话识别技术在处理多IP单用户或单IP多用户等复杂场景时，往往表现出不足，难以动态适应各种用户行为模式。 为了克服这一问题，研究人员提出了一个创新的方法，即结合引用启发式和URL语义来进行会话识别。引用启发式通常用于理解用户的引用行为，如页面间的跳转规律，而URL语义则可以从页面内容中提取额外的信息，帮助区分同一用户的多个会话。这种方法旨在通过综合考虑这两个维度，提高识别的准确性和鲁棒性。 在研究过程中，数据预处理是关键步骤，它涉及到清洗、整合和格式化原始日志数据，以便后续分析。通过对引用特征和URL特征的融合，构建了新的会话识别模型，该模型在实验中展示了显著的性能提升，能够更有效地识别出用户的真实会话，从而提高了用户行为分析的可信度。 此外，本文还介绍了作者团队的研究背景和主要研究方向，包括张帅、陈兴蜀、童浩和崔晓靖等人的专业知识，他们在数据挖掘和信息安全领域具有深厚积累。其中，张帅专注于数据挖掘和网络安全，陈兴蜀和童浩在信息安全和计算机网络方面有所建树，而崔晓靖则在数据挖掘和信息安全的交叉领域进行研究。 本文的研究成果不仅对Web日志挖掘、会话识别领域有重要贡献，也对相关行业的用户行为分析提供了实用的技术支持。通过结合引用启发式和URL语义，研究者们为解决实际应用中的会话识别难题提供了一个新的解决方案。同时，这篇论文也为后续的研究者们在处理复杂的用户行为模式时提供了有价值的研究思路。