ClickWorld3项目：Web日志数据挖掘与网站个性化

"这篇资源是关于毕业设计(论文)中对外文资料的翻译，主题聚焦在Web使用挖掘项目ClickWorld3上，目的是提取网站用户导航行为的模型，以实现个性化和主动服务。" Web使用挖掘，尤其是ClickWorld3项目，是数据分析领域的一个重要研究方向，它涉及到对网络服务器访问日志的深入分析。这个项目的目标是通过数据挖掘技术从访问日志中推断用户的导航行为模型。模型的构建和应用旨在为用户提供定制化的网络服务，增强用户体验。 在实施过程中，首先需要进行访问日志的预处理，这是一个必不可少的步骤，包括数据的选择和准备。这一阶段通常包括清洗数据，去除无用或错误的信息，以及规范化数据格式，以便后续的分析和知识提取。接着，利用数据挖掘方法，如聚类、分类或关联规则学习，从预处理后的数据中提炼有用的知识。 文档中提到了两个实验。第一个实验尝试基于用户访问的网页预测其可能的兴趣，这涉及到用户行为的预测建模。第二个实验则试图预测用户是否可能对网站的特定部分感兴趣，这可能涉及用户兴趣的识别和推荐系统的设计。 关键词涵盖了知识发现、Web挖掘和分类，揭示了研究的核心内容。知识发现是整个过程的基础，通过Web挖掘技术，如内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘，从网络数据中提取有价值的信息。分类在这里指的是对用户行为或网页进行分类，以理解用户习惯和偏好。 内容挖掘关注的是从网络对象中提取信息，如文本、半结构化或结构化数据。结构挖掘则关注网络对象间的相互连接，创建网络结构模型。而使用挖掘则专注于分析用户与网络的交互，以揭示使用模式，进而用于优化网站设计、提升用户体验或实现个性化服务。 ClickWorld3项目在vivacity.it这样的大型门户网站上进行了实践，收集并处理了大量的访问日志数据，为5个月的时间段。这种方法论可以为其他网站提供参考，以改进其用户服务和提高用户满意度。 这篇论文的翻译提供了关于如何运用数据挖掘技术进行Web使用挖掘，特别是如何构建用户行为模型以推动个性化网络服务的深入理解。这对于理解用户行为、优化网站设计和提升用户体验具有重要的理论与实践意义。