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         Web日志挖掘是近年来数据挖掘的一个重要研究方向和领域,目的是通过分析和挖掘服务器上的日志文件,实现用户聚类、页面聚类和发现频繁访问路径等,从而为网站的重构和优化指引方向。实现Web日志挖掘的方法有很多,由于大部分网站的页面内容是根据不同用户的喜好而设置栏目内容,并且站点的结构设计一般也遵循一种分类结构。鉴于网站的这种特征,在Web日志挖掘过程中,本文采用了K-均值聚类算法。在K-均值聚类算法中,可以根据用户的访问模式方便的进行用户聚类和页面聚类,而且由于K-均值算法是解决聚类问题的一种经典算法,这种算法简单,快速,对于处理大量数据集具有相对可伸缩性和高效性,从而保证了Web日志挖掘的可行性、高效性和准确性。
         本文以优化河南商业高等专科学校的网站为目的,分析和研究了在Web日志挖掘过程中各个阶段的思想和方法。首先,在数据预处理过程中,如何针对不同实际情况做出特殊处理,特别是如何通过会话识别阶段的处理,将原始数据转化为可供Web挖掘使用的会话矩阵,研究相应的算法,
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