提高Web日志中连续访问路径挖掘效率的新算法

在2009年的论文"改进的基于Web的频繁访问路径挖掘算法"中，作者针对在Web日志中高效挖掘连续频繁访问路径的问题提出了创新的方法。传统的序列模式挖掘算法在处理连续访问路径时效率较低，仅能获得频繁访问路径，不能满足对复杂访问行为分析的需求。论文的主要贡献在于： 1. 问题背景： 针对现有方法的局限性，论文着重研究了连续频繁访问路径的特点，并意识到直接应用标准算法可能导致资源浪费和效率低下。 2. 算法设计： 作者设计了一种新颖的数据结构，旨在压缩存储空间并优化存储挖掘所需信息，这有助于减少计算负担。这种数据结构可能是基于哈希或者压缩编码技术，能够有效地处理大规模的日志数据。 3. 分区搜索与后缀树： 为了提高搜索效率，论文引入了分区搜索策略，将每个频繁节点构建为一棵后缀树。后缀树是一种特殊的字符串数据结构，能够方便地查找具有特定后缀的所有字符串，这对于连续路径的挖掘非常适用。通过遍历这些后缀树，可以避免生成候选集，一次挖掘出所有以根节点为后缀的连续频繁访问路径。 4. 优点与效率提升： 与传统的候选集生成方法不同，这种新算法直接从后缀树中挖掘，显著提高了挖掘速度和资源利用率。这意味着在实际应用中，用户可以更快地获得有价值的信息，如用户习惯路径、网站流量分析等。 5. 关键词： 这篇论文的关键点包括连续频繁访问路径、网络服务器日志、分区搜索、后缀树以及频繁节点。这些词汇表明了论文的研究焦点和主要技术手段。 6. 学术价值： 这项工作不仅提升了Web日志数据分析的效率，还可能对Web分析、推荐系统和用户体验优化等领域产生积极影响，推动了在大规模数据处理中的路径挖掘算法的发展。 这篇论文为Web日志分析提供了一种新的有效方法，通过改进的算法，能够在挖掘连续频繁访问路径时实现更高的性能和更精确的结果，是IT领域中实用且具有理论价值的研究成果。