在电子商务系统中，网站优化是改善网站设计和呈现，促进用户访问网站和为客户提供个性化服务的重要手段。Web爬网是优化网站的基本技术。对Web数据进行分析和探索的基础上，本文提出了一种确定返回点和目标页面的算法。践证明，该算法实际上可以优化网站。[关键词]网络媒体，电子商务，网站优化和个性化服务[中国图书馆分类] F724.6 [文献识别码] A [文章编号] 1673-0194（2008） 15-0107-03随着互联网的发展和随着网络技术的发展，各种电子商务网站纷纷涌现，中国电子商务的发展也在不断发展。个网站的电子商务每天需要收集和处理大量的数据，这掩盖用户希望在一个较高的水平，以更好地利用分析的许多重要信息。了解决“数据爆炸但信息稀缺”的现象，出现了数据挖掘技术。为数据挖掘技术中最受欢迎的方向，Web挖掘在电子商务中具有巨大的应用潜力。电子商务网站上，通过Web爬行，您可以在线分析客户行为，确定不同的客户群，以及访问客户群或个人的模式和模式，增加内容对应客户的利益，优化网站的设计，实现网站的定制。Web挖掘模式应用程序。在客户搜索到1是一个电子商务网站，以了解和定位目标集团注册客户是重要的，但它也必须寻找潜在的客户群体从大量的参观者。果您发现某些客户是潜在客户，您可以为这些客户实施某些策略，以便他们尽快成为注册客户群。于电子商务网站而言，这可能意味着订单数量的增加和收益的增加[1]。于那些潜在的客户，通常的营销策略是使用的分类技术，现有的首批游客，一般分为三类进行分类：“没有实践”，“唯一访问者”和“常客”。于新访客，通过识别客户的公共描述和按Web分类分类的前客户，对新客户进行适当分类。后根据其分类确定新客户是否是盈利或无利可图的客户，然后决定将此新客户视为潜在客户。旦客户的类型确定后，网页可以动态地显示在客户端和网页的内容取决于由供应商提供的客户端和产品和服务之间的关联。2延长客户的停留时间对于客户而言，传统客户与卖方之间的距离已不再存在于电子商务中。
个互联网供应商对于客户都是相同的。卖家而言，延长自己的销售网站将是一个挑战。了让客户在自己的网站上停留更长时间，他们需要了解客户的浏览行为，了解他们的兴趣和需求，并动态调整网页以满足他们的需求。过浏览客户访问信息，您可以了解客户的浏览行为并了解他们的兴趣和需求。3Améliorez提供给页面的网站设计的网站上的内容：如在超市半径的元素，具有一定的支持和信任相关的元素结合在一起，以帮助销售。户动态调整站点结构，以便客户访问的相关文件之间的链接可以相对简单，这使客户更容易访问他们想要访问的页面。果网站有这样的舒适感，它可以给客户留下更好的印象，并增加他们下次访问的机会[2]。4Fournir定制产品针对不同的客户：卖家可以知道访问者的个人品味，充分了解客户的需求，提供了基于每个细分市场的独特需求，甚至每个客户定制产品，并有助于客户改进。意度。家记录访客的特征和条款的特征，可以从客户的注册记录和网络日志中获得。过使用网络信息挖掘技术来分析这些数据，您可以获得许多有用的信息，例如客户购买历史记录和点击历史记录。信息可以帮助商家做出决策并增加销售额。之，网络挖掘技术可以促进个性化推荐，使网站访问者成为买家，增加交叉销售和销售，并为每次购买建立客户忠诚度。于电子商务的Web挖掘应用系统模型当用户访问Web服务器时，Web服务器自动建立访问日志信息。着WWW技术的快速发展和时间的积累，Web服务器中的Web日志文件将变得更大，基于Web的电子商务服务器将存储大量日志记录。络访问。何自动扫描和清理这些大量的Web日志记录并找到有用和重要的见解，包括模型，规则和可视化结构，是Web日志挖掘的主要任务。于电子商务的Web操作系统模型包括数据收集，数据处理，数据存储，模型发现，模型分析和使用，以及六个客户级别。数据获取层收集的数据对象是网络爬行的源数据。Web爬网的源数据包括：Web服务器日志，客户端注册信息和事务数据库。Web服务器日志对应于客户端访问生成的服务器日志数据。户注册信息必须包含在访问日志中，以提高数据挖掘的准确性。
易数据库存储关于用户在专业网站上购买产品的信息。
容根据数据库的结构而变化。通常包括以下内容：用户名，时间，产品标识符，购买数量和价格。型发现级别包括：路径分析，关联规则挖掘，顺序模型挖掘以及分类和分类分析。据处理层实现数据采集层采集的源数据的处理，包括日志文件的处理和数据仓库的建立。
志文件处理直接影响挖掘算法的结果。处理对于确保Web浏览的质量至关重要。理后的数据由数据存储层记录和管理。Web操作系统有三种主要类型的存储方法：关系数据库，数据仓库和事务数据库。务数据库通常由单个文件组成，每个记录代表一个事务。型分析的使用层由两部分组成：自定义网站和商业智能。也代表了电子商务中网络探索应用的两个主要方向。据挖掘的结果可以帮助他们了解客户，调整他们的营销策略并改进他们的销售方法以实现他们的目标。
户层主要实现用户的导航和商家的决策支持，其结构相对简单。站优化算法大型网站每天接收数万次访问。何正确组织网站结构（即每个页面正好位于访问者希望找到的位置）是一项非常困难的任务。外，各种网站表单（如B2C，B2B，企业站点和目录站点）进一步使这一问题复杂化。然网站的形式和内容非常不同，但它们的日志文件格式相对确定。过分析和处理此日志信息，您可以从访问者中提取WLP（Web日志路径）。些具有缓存功能的浏览器，WLP无法准确反映实际的访问者访问流程。是一个GTPFWLP算法（获取Web日志路径的真实路径），实现从WLP到TP（真实路径）的转换。后，通过确认回溯点（CBP）算法和阈值命令来执行返回点和目标页面的确定。后，元组（折回的点，目标页）与载体超过指定的阈值进行系统管理员，从而实现该网站的物理结构的调整和重组。
问模型的分析对于确定的网站层次结构（如图2所示），访问者在两次回滚（3A和3B）之后最终找到了目标页面7。此，访问者的执行步骤可以被定义如下：当（C不是目标页面TN）就（1）如果不存在链接的Ti（C）和Seem_Under（TN，Ti）的是关注（钛）/ /链接（C）表示由C Seem_Under（TN，Ti）的衍生的所有superchains指示出Tn可以是钛关注（T）表示的长的Ti（2）算法的BackTrack 2GTPFWLP和点确定算法返回用于Access目标的CBP（参见图2），路径为：1A，2A，3A，2A，3B，2A，1A，2C，7。
后，目标页面7可以由TP（真实路径）。是，如果页面被浏览器缓存，只有以下存取路径保存在网络日志：1A，2A，3A，3B，2C 7.对于路径的完整信息，可以使用以下两种方法：通过在网页的
标志中设置过期时间来使缓存无效，但是这种方法显然会增加网站的流量负载，具体取决于结构网站的物理链接。用以下GTPFWLP算法获得全路径信息。
算法的主要思想是分析GTPFWLP WLP：两个连续的WIPI和Wi 1 +曹丕在WLP + 1，如果在它们之间没有物理连接，访客必须回去无线屁屁-1搜索1和Wi皮，如果有可用的Wi-1实施过程中，存在物理它们之间连续两个WIPI和Wi 1 + PI + 1连续在WLP链接。时，WLP转换为TP。到的实验室之后，CBP算法来确定被提供给所有TP折回点{P1，P2，...，PN}，其中Pn为在目标页面B =Φ// B是对于i设定的返回点：= 2到n-2beginIf（PI-1 = PI + 1）到B //添加裨批为每个Bi∈B一个倒带点ENDIF（非空B） ADD（毕，Pn）的导致表//勘探结果记录添加结果（毕，Pn）的这种算法，我们可以发现用户的返回点，谁可能是位置期望的或目标页面，但这个问题可以通过确定时间阈值来解决。用户在返回点停留超过指定阈值的时段时，该页面被视为目标页面，否则该页面可被视为所需位置。常，当用户浏览网站时，在第一个期望位置找不到目标页面，并且它将在第二个期望位置找到目标页面。
果没有找到它，它会发现在第三在这些关系到我们作为一个想要的位置，所有最初预期的网页，并好于由系统设计者规定更频繁的需要的位置......。此，寻找第一个所需位置已成为我们关注的焦点。3发现第一个期望的位置算法将Ei配置为表示第一个期望位置。算法如下：首先，用户ID是主键，该时间是二级密钥，网络日志文件被索引和web日志索引文件被分析为每个ID用户，提取页面序列。
于（I = 1; I <= 1; I ++）// n是Web日志中的记录数{在EI中支持的所有页面上的统计信息;按媒体排序页面;如果支持（P）> = SI // SI是Web设计者指定的阈值;那么P是有望首次页面，其频率高于由系统设计者规定;}根据算法提取的结果，我们可以通过调整网站的链接结构网络及时，在第一个期望和实际位置。过在位置之间添加导航链接来优化网站的链接结构。束语使用Web数据挖掘，总用户访问的行为，频率，内容等分析提供了有关用户行为和访问方法的一般知识。组织。对性的电子商务活动，为每个用户的个性化界面提供个性化的电子商务服务。文提供了一种有效的算法，
宁波seo可以从预期链接介质大于的数据元组的日志信息中自动查找每个路径中的返回点和访问者目标页面。定的门槛（返回点）。目标页面），这是您需要重新发布链接的地方。过网站优化，不仅提高了访问者查询的速度，避免了不必要的网络成本，而且网站的质量和声誉也得到了很大提高。要参考文献[1]邹鲜醇谢中州颜回，电子商务和数据挖掘的网络研究[J]，计算机应用，2001（5）：21-23。
2]保黄巍国兴，张钊采矿网络结构的优化方法[J]，计算机工程，2003（12）：82〜84 [3] C. Shahabi，Zarkesh男，ĴAbidi等人，知识发现来自Naviagtion网页[C]。加第七届IEEE国际数据工程研究问题研讨会（RIDE），1997：20-29。[4] J Pei，Han JJ，Mortazavi-asl B，等，Web Journals的有效访问模板[C]。第四次亚太 - 亚洲知识发现和数据挖掘会议的演进中，2000：396-407。
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