网站是互联网信息的主要来源。
求由站点主体定义，设计者计划实现它们，站点结构和网页布局根据需求设计为固定模板。户必须根据此模式浏览网站。
议利用访问该站点的用户的行为来改进站点的设计和布局，以允许用户访问站点并实现客户的个性化服务。键词关键词：网络探索;网络杂志;网站优化;相关性分析;集群分析中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号产品编号：16727800（2013）008008602简介WWW是世界上规模最大，最实用的产品。息来源积累了大量信息，已成为支持工作和学习的最大平台。多网站每天都有收集和处理大量的数据，
宁波seo优化积累了大量的数据和数据量的增长，从而exponentielle.Ces大量信息往往掩盖了许多重要的信息。对海量数据，人们往往无法找到他们想要的信息或潜在价值的知识。了解决上述问题，我提出了一种有效的解决方案：通过提取访问站点的用户的日志来创建或优化站点。
Web服务器日志记录有关Web服务器请求及其执行状态的各种原始信息，以及有关用户访问和交互的信息，提取的主要目的是提取知识。自访问记录的用户。高效的网站优化服务模型站点必须是具有高回报率和长客户保留期的站点。了网站上的信息质量之外，要解决的问题主要涉及网站和页面。理的布局问题，就像超市产品一样，设置有助于销售。用关联规则搜索有价值的客户，动态调整站点结构，并简化客户有权访问的关联文件之间的链接，以便客户更轻松地访问他们想要访问的页面。据用户的访问习惯，以合理的方式呈现页面信息也是站点优化的一部分。于顾客经常进入同一购物中心购买经常购买的商品，购买行为可以给他两种感受：便利和不便。
说，如果他经常在商场入口处购买的商品将为他的购买活动带来极大的便利。类分析对大量访问行为进行分类。
可能呈现给用户的信息是用户常用的信息。
设用户访问样本集W = {w1，w2，...，wK}并且wi是用户的访问行为。处理样本数据的目的是规范化数据，清除不需要的数据，并删除与提取无关的属性内容。预处理样本数据之后，可以执行相关性分析和分类，并利用所提取的知识来优化网站。
务优化过程包括使用Web数据提取技术和数据预处理，数据提取和站点优化过程检索Web日志。据预处理的预处理包括数据纯化，用户识别，会话识别，路径补充和交易识别。处理数据源是服务器日志。处理结果直接影响探索算法获取规则和模型的效率。以说预处理过程是Web日志挖掘质量保证的关键。据清理任务是根据需要处理原始日志文件，并从Web服务器中删除非浏览数据，如图像，视频和其他非用户用户，以显示请求的文件并将记录Web日志的有用信息转换为易于使用。据格式便于将来使用。户的识别在于识别每个用户。别过程使用三种启发式原则：如果用户的IP地址不同，则将其视为不同的用户;如果IP地址相同，但导航软件或操作系统不同，则认为是不同的用户。同用户：如果IP地址相同，导航软件和操作系统相同，则根据网站的拓扑结构识别用户。果用户请求的页面不能从访问过的页面到达，它被认为是新的。户。话ID将一系列页面访问划分为不同的会话。
简单的方法是使用timestamp方法。果两个文件请求之间的时间间隔大于某个阈值T1，则查看者已考虑新的。议通常需要T1 = 25.5分钟（许多商业产品使用T1 = 30分钟，但测试数据L. Catledge和J. Pit Kow表明使用25.5的持续时间更合适分钟）。
充路径主要包括从本地缓存访问页面。果请求页面可以从已访问的页面到达，则该页面被视为本地缓存中的请求页面并添加到同一用户会话中。别事务的目的是确定会话中有意义的路径。用的方法是前向最大参考路径方法。大参考路径等同于事务。后使用意味着用户再次询问他或她已查看过的页面（例如，通过按“后退”按钮。当发生后向应用程序时，表明下游引用已完成，获得的下游参考路径是最大的。用户会话结束之前或之时的引用路径也获得最大的下游引用。志挖掘分析过程要求客户快速访问他们选择的页面。此，有必要搜索当前信息的相应关联页面，并直接在主页的位置附近显示用户的个性化访问页面，即创建主要是关联页面和自定义页面。客户访问的行为进行了相关分析和聚类分析。联规则挖掘是搜索数据项目中的所有并发关联。联分析过程包括搜索关联的页面过程。
常使用Apriori算法。算法如图1所示。类分析是在数据成员的某些方面对数据进行分类和组织的过程：它是一组数据实例。合之间的数据元素类似，并将数据元素与其他集合区分开来。用聚类分析过程。了构建自定义页面处理，通常使用K均值算法，并且该算法在图4中示出。2.在网站优化中使用提取结果网站优化过程实际上是将客户的浏览行为与提取的模型相匹配。旦相关的报纸，频繁项集générés.Lorsque用户导航到报告，该系列元素的集合共同要素的关联，以及一系列相关的项目进行排序根据某些标准，这对用户有利。日志进行分组和分析以生成多个类。成的个性页面主要基于分类体验推荐给用户，并且建议用户最符合用户导航的类。过不断添加新的点示例来进行分类和分类，用户和推荐页面更好地适应用户的需求。束语通过日志进行Web浏览，相关性分析和用户日志的聚类分析可以获得用户访问模式，并了解和分析用户浏览功能促进相关页面和个性化页面的形成。索行为在优化网站方面发挥了建设性作用：根据搜索结果页面的链接结构，提高了访问者查询速度，节省了不必要的网络成本，这有助于提高网站的质量和声誉。
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