摘 要 本文对日志挖掘过程中的数据预处理和模式发现进行了深入的讨论，总结了用户的频繁访问路径，得到了比较理想的结果。
　　关键词 Web日志挖掘研究 Apriori算法 访问路径
　　中图分类号：TP393.07 文献标识码：A
　　0 引言
　　在Web数据挖掘中，Web日志挖掘是一个尤为重要的研究课题，通过Web日志挖掘，可以充分利用Web服务器上大量的日志文件，从中发现用户访问网站页面的模型和访问习惯，为电子商务网站管理员优化网站页面结构提供依据，从而为用户访问网站时提供便捷服务。
　　1 Web日志数据分布
　　Web日志挖掘的数据来源主要包括：Web日志、站点拓扑结构、站点文件、与站点服务相关的数据库数据以及其他一些信息等。目前，Web日志挖掘的主要数据来源是Web服务器日志，它完整且详细地记录了网站访问者的浏览行为。
　　2 Web日志挖掘的处理过程
　　它是通过挖掘相关的Web日志记录，来发现用户访问Web页面的模式，通过分析日志记录中的规律，可以识别用户的喜好、满意度，可以发现潜在用户，增强站点的服务竞争力。
　　Web使用记录数据除了服务器的日志记录外，还包括代理服务器日志、浏览器端日志、注册信息、用户会话信息、交易信息、Cookie中的信息、用户查询、等一切用户与站点之间可能的交互记录。
　　3 关联规则Apriori算法及改进
　　4 Web日志挖掘系统设计及应用
　　4.1 系统的设计思想
　　结合前文讨论的Web日志挖掘关键技术、方法，应用改进的Apriori算法，开发一个Web访问日志挖掘的测试系统：
　　（1）项：网站中的每个页面为一项；
　　（2）事务：每个客户端IP地址，在会话持续时间的阈值（设置为30分钟）范围内访问的页面为一条事务；
　　（3）事务数据库的定义：同一天所有客户端访问的页面的集合。
　　根据客户端IP地址对会话识别过的页面进行处理，将IP地址和该IP地址对应的页面的集合作为一条事务，根据用户输入的最小支持度和最小可信度，构造频繁项集和产生规则并将所有的规则显示在表格中。
　　4.2 开发环境的选择
　　系统的开发语言采用微软公司推出的开发Win32应用程序的、面向对象的可视化集成工具Visual C++6.0。
　　后台数据库使用微软公司推出的基于Windows的桌面关系数据库管理系统（RDBMS）的Access。
　　4.3 Web服务器日志处理
　　将Web日志挖掘系统应用于学院网络中心的“招生信息网”上，从访问日志中挖掘出用户的频繁访问路径。基于这一目的，结合实验条件和自身的技术水平，对日志文件数据的预处理主要做了如下工作：
　　数据清理阶段：将日志文件导入数据库后，通过使用SQL把数据库中无关的数据消除，是数据库保持干净，有利于程序的运作。
　　用户识别阶段：IP优先考虑，即IP不同代表不同的用户。
　　会话识别阶段：同一IP地址（该IP可能是用户的，也可能是代理服务器的）在一个时间段内可能会不只一次访问网站，需要把同一IP地址用户的所有访问序列分割成多个单独的用户一次访问的序列，本文采用通用的会话持续时间阈值（=30分钟）的启发式会话识别方法。对日志数据进行预处理后，生成对应的日志数据库文件Weblog.mdb。
　　4.4 Web日志挖掘
　　结果分析：Web日志挖掘实验结果表明，访问招生网主页的有六成访问者访问留言版信息，有五成多的人员访问专业设置页面和招生信息，依次类推。
　　参考文献
　　[1] 孔昊，周长胜.Web日志挖掘预处理研究[J].北京机械工业学院学报，2005（04）.