Web日志挖掘中的用户识别与会话预处理优化算法研究

随着互联网的飞速发展，Web日志挖掘已成为大数据分析领域的重要研究方向，特别是在电子商务、个性化服务、网站优化以及商业决策等领域发挥着重要作用。这篇硕士论文深入探讨了Web日志挖掘数据预处理技术的研究与实现，由大连交通大学的朱鹤祥撰写，针对硕士学位论文，其专业为计算机应用技术，指导教师为李瑞。 首先，论文的摘要部分强调了Web日志挖掘的价值，它可以分析用户的访问行为、频率和内容，从而揭示群体用户的行为模式，这对于提升Web服务设计和个性化体验具有重要意义。数据预处理在这个过程中扮演着基石角色，尤其是用户识别和会话识别，它们直接影响挖掘结果的质量。 用户识别是通过IP地址和用户访问截止时间来区分不同用户的算法。作者创新性地提出了以活动用户为基础的用户识别方法，这种方法相较于传统的用户识别算法，具有更高的准确性和适应性，即使在小型日志文件系统中也能展现出良好的性能。 接着，会话识别是另一个关键环节，论文对传统的基于时间间隔的方法进行了优化。作者定义了会话识别的概念，并详细描述了优化后的算法，通过实验验证，优化后的算法能够有效提高会话质量，即更好地捕捉用户的在线行为模式。 关键词涵盖了Web日志挖掘、数据预处理、用户识别和会话识别，这些都是论文的核心研究内容。这篇论文旨在深化理解Web日志挖掘的各个环节，特别是数据预处理的策略和技术，为实际应用提供有效的解决方案，以期推动Web数据分析领域的进步。通过阅读和研究这篇论文，读者将能深入了解如何高效地处理和挖掘Web日志数据，以发掘隐藏的价值。