WEB日志下數(shù)據(jù)挖掘的行為分析

◆施金妹 章 欣

（海南科技職業(yè)學(xué)院 海南 571126）

WEB日志下數(shù)據(jù)挖掘的行為分析

◆施金妹 章 欣

（海南科技職業(yè)學(xué)院 海南 571126）

本文通過Web日志的數(shù)據(jù)挖掘搜索行為分析研究，得出如何進(jìn)行Web日志挖掘和在Web日志挖掘中應(yīng)采取的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及利用WEB挖掘技術(shù)應(yīng)用的用戶搜索行為技術(shù)。

Web; 數(shù)據(jù)挖掘; 搜索行為

0 前言

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中自動地提取出有價值的知識和信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要研究結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘，而Web數(shù)據(jù)的挖掘是應(yīng)用于Internet的技術(shù)研究，是從半結(jié)構(gòu)或無結(jié)構(gòu)的Web頁面中，抽取感興趣的、潛在的模式。

隨著Internet的迅猛發(fā)展，Web挖掘逐漸成為數(shù)據(jù)挖掘的熱點(diǎn)，但是因?yàn)閃eb自身的特點(diǎn)——多數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的半結(jié)構(gòu)化或無結(jié)構(gòu)以及動態(tài)性等，Web挖掘又是一個難點(diǎn)。Web數(shù)據(jù)挖掘是指針對包括Web頁面內(nèi)容、頁面之間的結(jié)構(gòu)、用戶訪問信息、電子商務(wù)信息等在內(nèi)的各種Web數(shù)據(jù)，應(yīng)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法以發(fā)現(xiàn)有用的知識，幫助人們從WWW中提取知識。盡管Internet是一個半結(jié)構(gòu)化的系統(tǒng)，很難對它進(jìn)行處理，但是Web服務(wù)器日志記錄具有良好的結(jié)構(gòu)，非常有利于數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)行。因此，Web日志挖掘是Web數(shù)據(jù)挖掘的一個分支，網(wǎng)絡(luò)管理人員可以根據(jù)Web日志的分析結(jié)果改進(jìn)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的有效管理，保證網(wǎng)絡(luò)的安全，它作為Web挖掘的一個重要組成部分，具有獨(dú)特的理論和實(shí)踐意義[1]。

1 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.1 Web數(shù)據(jù)挖掘種類

（1）內(nèi)容挖掘。指對Web頁面內(nèi)容及后臺交易數(shù)據(jù)庫進(jìn)行挖掘，從Web文檔內(nèi)容及其描述中的內(nèi)容信息中獲取有用知識的過程[2]。

（2）結(jié)構(gòu)挖掘。從人為的鏈接結(jié)構(gòu)中獲取有用的知識。由于文檔之間的互連，WWW能夠提供除文檔內(nèi)容之外的有用信息。利用這些信息，可以對頁面進(jìn)行排序，發(fā)現(xiàn)重要的頁面。

（3）日志挖掘。使用記錄挖掘是通過挖掘相應(yīng)站點(diǎn)的日志文件和相關(guān)數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)該站點(diǎn)上的瀏覽者的行為模式，獲取有價值信息的過程。

1.2 技術(shù)處理

（1）通過數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，將Internet上非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的信息組織成邏輯單元，以表示事務(wù)或用戶會話，并將所有事務(wù)組成一個自定義的事務(wù)數(shù)據(jù)庫，這樣就可以利用對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的方法（如關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式的發(fā)現(xiàn)等）對Web數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘; 另外，采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)從用戶訪問信息中去除大量無用或與當(dāng)前挖掘無關(guān)的數(shù)據(jù)，有效地提高了挖掘效率[3]。

（2）從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)技術(shù)引入Web數(shù)據(jù)挖掘，求高頻站點(diǎn)集是關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的核心，也是計(jì)算量最大部分，可以采用了一種快速算法Apriori，并針對在Web應(yīng)用的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，能有效地提高了求高頻站點(diǎn)集的效率。通過分析Web訪問信息，可以發(fā)現(xiàn)用戶訪問站點(diǎn)之間的一些關(guān)聯(lián)規(guī)則，以及站點(diǎn)中頁面之間的一些訪問規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以在網(wǎng)站構(gòu)造、Web廣播等活動中得到廣泛應(yīng)用。

（3）寬帶網(wǎng)進(jìn)行Web廣播時，其播出的內(nèi)容是一個大的Web頁面集合。針對如何得到這個Web頁面集合，以及如何組織這Web頁面集合以利于用戶瀏覽這兩個問題，有一種新的聚類方法WebClustering，通過聚類得出聚類中心和聚類集，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法得出可信度，據(jù)此構(gòu)造出一個有價值的Web頁面播出集合并且根據(jù)挖掘到的用戶訪問興趣，通過形成索引頁面集來幫助用戶訪問這個Web頁面集合。這種方法較好地解決了Web廣播中的內(nèi)容選擇及頁面組織問題，取得了較為理想的效果。

（4）Web訪問信息挖掘的一般過程是將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘過程中的各種關(guān)鍵技術(shù)，如數(shù)據(jù)預(yù)處理，聚類算法，關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列模式發(fā)現(xiàn)等引入到對于Web信息的挖掘活動中，并通過一系列的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證及評價; 在以上工作的基礎(chǔ)上，可以設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個Web訪問信息挖掘原型系統(tǒng)（WWWMiner）。

2 WEB數(shù)據(jù)挖掘行為分析

WEB日志挖掘的主要目標(biāo)是從WEB的訪問記錄中抽取感興趣的模式，互連網(wǎng)中的每個服務(wù)器都保留了訪問日志（WEB Access Log），記錄了關(guān)于用戶訪問和交互的信息。利用web挖掘技術(shù)，可以提高搜索引擎獲取信息的準(zhǔn)確性，并可以對用戶搜索結(jié)果進(jìn)行相關(guān)處理，盡量實(shí)現(xiàn)查準(zhǔn)率和查全率的有機(jī)結(jié)合。利用WEB日志挖掘技術(shù)進(jìn)行用戶搜索行為技術(shù)如下：

（1）文檔自動分類，與一般的純文本文件不同，Web頁面是HTML格式的超文本，頁面中有很多標(biāo)記，用以描述頁面的標(biāo)題、關(guān)鍵詞、以及URL等，這些都包含了重要的分類信息。通過Web挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以對索引數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行整理，對文檔進(jìn)行自動分類，從而提高了用戶的檢索速度和檢索的精確度。由于采用了機(jī)器自動分類的方法，克服了人工分類中信息檢索不全面、更新速度慢的缺點(diǎn)[4]。

（2）搜索結(jié)果聚類。用戶檢索時會得到大量的返回記錄集，其中很大一部分是與用戶的查詢請求不相關(guān)的。通過對檢索結(jié)果的文檔集合進(jìn)行聚類，可以使得與用戶檢索結(jié)果相關(guān)的文檔聚類得比較靠近，從而遠(yuǎn)離那些不相關(guān)的文檔。在對用戶搜索日志進(jìn)行分析時，可以把相關(guān)信息整合到結(jié)果聚類的過程，對擁有相似興趣的人返回的搜索結(jié)果集相關(guān)度也應(yīng)該是比較高的。

（3）實(shí)現(xiàn)個性化的搜索引擎。當(dāng)用戶接收到搜索引擎的返回結(jié)果時，用戶會根據(jù)簡短的文檔摘要進(jìn)行判斷，發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容后會點(diǎn)擊該文檔，查看詳細(xì)內(nèi)容。通過對用戶在文檔上停留的時間，以及是否在該文檔進(jìn)一步訪問其他鏈接到該頁的文檔，是否重復(fù)訪問該文檔等歷史信息的不斷收集，可以發(fā)現(xiàn)一些與用戶所檢索的關(guān)鍵詞密切相關(guān)的網(wǎng)頁等說明了搜索引擎存在個性化性質(zhì)。

（4）自動文摘的形成。利用web文本挖掘中的文本總結(jié)技術(shù)，可以從web頁中提煉出重要信息形成文檔摘要，使用戶能快速、方便地了解檢索信息。自動文摘技術(shù)可以使用戶直觀地快速地了解檢索出文檔的主要內(nèi)容。

（5）查詢結(jié)果的相關(guān)度排序

相關(guān)性是WEB檢索的核心。它使搜索引擎的主要目標(biāo)是檢索出所有與用戶查詢相關(guān)的文檔，盡可能減少不相關(guān)的文檔。基于Web文檔內(nèi)容的挖掘是建立在這樣一種假設(shè)之上，即從文檔中提取的文檔表示或者相關(guān)概率都可以是相對固定的。也就是認(rèn)為所有文檔都有一些客觀存的特征信息在那里等待提取[5]。用戶主觀上認(rèn)為相關(guān)的文檔才是真正的相關(guān)文檔。基于文檔內(nèi)容中包括的超文本鏈接信息的挖掘雖然考慮了網(wǎng)頁設(shè)計(jì)者對相關(guān)文檔的主觀判定，但忽略了真正的網(wǎng)頁使用者——用戶的心理。通過分析搜索用戶日志就能知道用戶在文檔相關(guān)判定上的意見，就能更好地挖掘相關(guān)文檔[6]。

數(shù)據(jù)挖掘及其用戶搜索行為的分析已成為數(shù)據(jù)庫技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的重要的研究課題。可見，正確的使用數(shù)據(jù)挖掘的搜索行為可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站的有效管理，保證網(wǎng)絡(luò)安全的同時大大提高我們的工作效率，在最好的時間內(nèi)搜索挖掘到我們想要獲取的知識與信息。

[1]朱彥霞，張雪萍，王家耀.改進(jìn)的頻繁項(xiàng)集挖掘算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2009.

[2]陳文.基于Fp樹的加權(quán)頻繁模式挖掘算法[J].計(jì)算機(jī)工程，2012.

[3]李曉昕，謝維奇.基于Web日志挖掘的網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2011.

[4]吳夢杰，陳紅琳.基于Web日志挖掘的用戶興趣度分析[J].智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用，2011.

[5]朱彤，劉奕群，茹立云，馬少平.基于用戶行為的長查詢用戶滿意度分析[J].模式識別與人工智能，2012.

[6]孫玲芳，夏聰.Web使用挖掘在用戶行為分析中的應(yīng)用[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011.