改进的Web日志挖掘：会话识别方法

"通信与网络中的Web日志挖掘中的会话识别方法" 在通信与网络领域，Web日志挖掘是一项重要的技术，它涉及到对用户在Web上的活动数据进行深入分析，以提取有价值的信息。Web日志通常包含用户访问网页的详细记录，如请求的URL、时间戳、HTTP状态码等。会话识别是Web日志挖掘的一个关键环节，它有助于理解用户的浏览行为，例如用户的兴趣、偏好以及在网站上的活动路径。 传统的会话识别方法可能基于固定的时间间隔或特定的用户动作来划分会话，但这种方法可能会导致会话划分的不准确。文章提出的改进会话识别方法利用了访问站点首页和导航页的行为作为新的会话开始的标志。这是因为用户通常会在访问新主题或者结束一个浏览活动时返回首页或导航页，这样的行为可以被视为会话的自然分界点。 该方法首先选取真实的Web日志数据，然后使用PL/SQL编程语言来实现这一识别策略。通过实际的实验对比，改进的会话识别方法被证明在识别会话效率上优于现有的方法，能更准确地捕获用户的浏览习惯和会话切换点。 Web挖掘是数据挖掘在Web环境中的应用，它涵盖了Web内容、结构以及用户行为等多个方面。Web数据源的多样性和复杂性使得Web挖掘具有独特的挑战，如半结构化或非结构化的数据格式、海量的数据量以及数据的异质性。Web挖掘通常包括内容挖掘（分析网页内容）、结构挖掘（分析网页间的链接关系）和使用记录挖掘（如Web日志分析）。 在Web日志挖掘中，数据预处理是首要步骤，涉及将原始日志数据转化为可分析的形式；模式发现阶段则是运用聚类、关联规则、序列模式等数据挖掘技术寻找潜在的模式；最后的模式分析阶段是对发现的模式进行评估和解释，筛选出对业务有价值的规则。 本文关注的是数据预处理阶段的会话识别，这是理解用户行为的基础。通过对现有方法的改进，提出的算法能更好地捕捉到用户的真实会话行为，这对于网站优化、个性化推荐、用户行为分析等多个领域都有重要意义。通过这种深入的数据分析，企业和服务提供商可以提升用户体验，提高用户满意度，同时也有助于他们制定更有效的营销策略。