Web日志预处理技术：Web使用挖掘的现状与挑战

"这篇论文是关于2010年网络使用挖掘的一个综述，主要聚焦在Web日志文件的预处理阶段。随着网络应用的迅速发展和用户数量的指数增长，通过Web服务器日志文件记录用户行为变得越来越重要。然而，原始的日志文件由于包含大量‘无关信息’，不能直接用于Web使用挖掘（WUM）过程。因此，对Web日志进行预处理显得至关重要。有效的日志分析有助于网站管理者从行政和用户角度优化网站。预处理作为WUM的第一步，可以提升后续挖掘步骤的质量和效率。论文中将调查多种预处理技术，包括数据清洗、数据过滤和数据集成，旨在识别预处理中的问题，并探讨如何改进WUM预处理以优化模式挖掘和分析。关键词：数据挖掘、Web使用挖掘、预处理。" 在Web使用挖掘中，预处理是至关重要的一步。Web日志文件通常以文本（.txt）格式保存，包含了用户的浏览历史、请求URL、响应状态等信息。但这些原始数据往往含有噪声和冗余，如服务器内部请求、搜索引擎爬虫活动等，这些"无关信息"可能干扰分析结果。因此，预处理的主要目标是去除这些无关数据，提取出有价值的信息。 数据清洗是预处理的首要任务，它涉及去除重复记录、修复不完整或错误的数据、标准化数据格式等。例如，清理非法字符、空格和特殊符号，以及解决时间戳不一致等问题。此外，对于异常值的检测和处理也是数据清洗的重要环节，因为它们可能导致挖掘结果的偏差。 接下来是数据过滤，这一过程是为了减少数据的维度和复杂性。可以通过IP地址过滤掉非用户访问，如来自同一IP的大量请求可能是爬虫活动；或者通过URL过滤，只保留与用户交互相关的页面访问记录。此外，还可以基于访问频率或时间间隔进行数据筛选，关注用户的关键行为模式。 数据集成则是将来自不同源的数据合并到一起，以获取更全面的视角。例如，将Web日志数据与用户注册信息、交易记录等结合，可以深入理解用户的行为和偏好，进一步推动个性化推荐或营销策略的制定。 预处理技术的发展对于提升WUM的性能至关重要。论文中对这些技术的调查和分析，旨在为研究人员提供一个清晰的框架，以理解当前的挑战并探索未来的改进方向。通过改进预处理技术，可以更准确地发现用户模式，支持更有效的决策制定，从而提升整体的Web服务质量和用户体验。