作　　者： ; ; ;

机构地区： 华南农业大学

出　　处： 《计算机科学》 2006年第8期213-214,239,共3页

摘　　要： Web服务产生了大量的日志数据,这些数据记录了用户的行为信息。如何从海量的日志数据中自动、智能地抽取隐藏于其中的知识,这是本文要研究的问题。基于Web使用挖掘,对点击流数据源进行收集、预处理,并基于FP-tree的关联规则挖掘算法对用户行为进行分析,发现新模式,为优化网站建设提供有价值数据。 Web services bring lots of logs which record information of user behavior. This paper discusses and researches the problem that how to extract the knowledge automatically and intelligently from mass logs. Based on web usage mining, it collects and pre-handles the click stream data. And then it analysis user behavior to find the new model using PF-tree＇s association rule mining arithmetic, develops valuable data for optimize website construction.

关 键 词： 使用挖掘 点击流 服务器日志 关联规则

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]