基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理

在Web日志挖掘中数据预处理是整个挖掘过程的基础,直接影响日志挖掘的质量和结果.提出了一种基于用户访问树的Web日志挖掘数据预处理方法,该方法在处理过程中根据Web日志建立用户访问树,并利用用户访问树进行用户和事务识别,从而可以在缺乏网站拓扑结构的情况下准确地对Web日志进行预处理.     

移动互联网的业务访问特性

随着移动网络的快速发展和智能手机的不断普及,移动互联网的用户规模与日剧增,各类业务应用也层出不穷.为分析移动互联网中各类业务的访问特性,文中首先引入复杂网络的研究方法,建立了一个加权用户-业务二分网络分析模型;然后对现有移动互联网的主要业务应用进行了分类,并利用从某移动通信运营商的互联网网关上采集的2010年和2011年部分数据集,基于该模型从用户访问兴趣、业务点击量特性、业务流量特性、访问关联性等方面分析了移动互联网的业务访问特性,并比较了用户访问行为的变化.结果发现:门户网站、搜索引擎、社交网站和网络文学是用户访问的主要业务类型;用户访问兴趣范围服从指数分布,用户访问的兴趣强度服从幂律分布;点击量大的网站具有流量相似性而点击量小的网站则没有,但当点击量达到一定规模时则会呈现出流量相似性;在访问关联性方面,门户网站和搜索引擎是最容易被关联访问的业务类型,其次是电子邮箱和社交网站.     

一种预测群体用户访问行为的算法

在电子商务发展中,商家需要理解用户访问网站的行为,为用户提供个性化服务,从而吸引用户购买商品。挖掘用户访问网站的行为是商家一个急需解决的问题,通过对Web日志进行挖掘是解决该问题的重要研究方法。提出了网页兴趣信息素的新概念,它是由页面相对浏览时间和点击率构建而成,利用兴趣信息素设计了基于蚁群算法的群体用户访问路径挖掘算法,根据挖掘结果预测用户访问行为。实验结果表明,兴趣信息索可以有效地预测用户的兴趣变化,能准确地反映用户访问模式,提高了预测群体用户访问行为的准确率。     

一种面向Web日志挖掘的免疫网络聚类算法

Web日志隐含了用户访问网站的行为和特点，对其进行聚类分析可以获取用户的浏览模式，发现用户访问网站的偏好和兴趣，从而优化站点结构，实现个性化的服务。针对Web日志数据特点，本文提出免疫网络聚类算法。该算法将Web服务器看成生物机体，用户访问Web的请求序列看成需要检测的入侵抗原，模拟抗体学习抗原的生物机理，自动生成代表用户访问模式的记忆抗体，实现动态聚类。     

基于ELK的BIND海量日志分析与用户行为态势感知研究

在互联网大规模应用的环境下,如何有效分析用户喜欢访问什么网站、在互联网上喜欢做什么、浏览什么是针对用户行为分析的重要内容。DNS作为一种域名解析服务,是互联网业务通信的重要保障,几乎所有互联网业务访问运行均离不开DNS的支持,所以本文通过对DNS海量日志进行收集、清洗、存储全流程处理过程,并结合以ELK为平台、以业务分析模型为基础,从而使DNS日志分析结果可视化清晰呈现,让用户了解互联网业务访问运行趋势,也直观表现出用户实际的访问情况,最终实现用户行为的态势感知。     

一种可扩展的网络用户行为日志获取方法

用户网站行为日志获取是个性化服务研究的重要问题之一。论文针对当前行为日志获取中可扩展性和可移植性不高的问题,研究和设计了一种可扩展的行为日志获取方法,基于中间"代理服务器"策略,不需要修改日志采集代码本身,只须设置日志采集的配置文件,即可实现对各种系统的日志采集,能解决网站用户行为日志获取的可扩展和可移植性问题。     

面向在线交易日志的用户购买行为可视化分析

在线交易日志,即用户通过电商平台购买商品产生的交易记录,包括用户、商品、交易及商家的相关信息,反映了用户的购买行为.现有的可视化方法未能充分结合在线交易日志的时序、层次、地理、多维等特征,实现对用户购买行为的多角度分析.对此,本文结合交易日志的多个特征,提出了基于径向布局的复合时序可视化方法和融合空间信息的时间轴可视化方法,设计了颜色极值映射方法和规律映射方法,并基于上述方法,设计并实现了面向在线交易日志的用户购买行为可视化分析系统UPB-VIS,从而完成了单个用户和用户群体购买行为的全方位分析.最后,通过在京东商城在线交易日志数据集上的实验证明了系统的易用性和相关可视化方法的有效性.     

Web日志挖掘在网络教学中的应用研究

在网络教学模式下,学生学习的过程就是访问教学网站页面的过程,这些访问都能被完整地记录在系统日志中,通过对日志的分析挖掘,可以找出学生行为模式;在另一方面,教学网站的结构组织是不是符合学生和教师学习和教学的规律,通过对网站日志的分析也可以得到.所有这些都离不开数据挖掘技术.文章提出了基于Wdb日志挖掘的模型,并对组成该系统的关键模块进行了分析.通过统计分析挖掘页面兴趣度和分类聚类方法对学生进行划分,有效地改善网站结构、更好地为学生服务,提高教学质量水平.     

网络用户浏览行为的分析

近年来,Web使用挖掘成为数据挖掘领域中一个新的研究热点,Web使用挖掘是从记录了大量网络用户行为信息的Web日志中发现用户访问行为特征和潜在规律.本文结合某高校主页的真实运行数据,通过Web使用挖掘对于网站的运行日志文件进行全面的挖掘分析,分析用户对信息内容的兴趣度,并通过用户对网页的访问数据推算出各个页面受众的兴趣度高低,借此改良网站的内容和布局.     

使用Session-Start方法实现网站访问日志的记录

本文简要概述了ASP.NET网站中Global.asax文件,比较了该文件中四种典型的方法,得出可以在Session-Start方法实现对网站访问的记录,从而达到统计网站访问情况的目的.本文以记录用户IP访问记录为例,给出了访问日志记录的数据库设计以及在Session-Start方法中实现记录用户IP的完整代码,并时Session-Start方法在多用户并发访问情况下处理进行了讨论.Session-Start方法依赖于用户会话SessionID,由于会话过期策略的限制,用户在连续时间的访问可能会被多次记录,但作为一般统计用途的日志记录,并不需要精确地记录每一条到访数据,可以根据网站实际访问停留情况对会话的过期策略进行相应的调整,减少重复记录的生成.