Web日志提取技术的应用获取用户访问模板对于电子商务网站的生存和发展非常有益。于Web的报纸探索可以帮助指导网站改进服务，调整结构，实施有针对性的定制业务实践，以更好地满足访客需求，提高企业对企业交易的成功率。站。分析Web日志提取的基础上，本文提供了Web日志提取应用系统模型和相关的密钥算法。践证明，模板和方法可以有效地服务于网站优化关键词：网页日志挖掘，网站优化中的分类号的映射方法：文档识别码F724 .6：AWeb日志提取技术和Internet应用程序分析是信息社会的重要标志，其爆炸式发展已经超出了用户的期望。了更好地分析Web和结构的使用从Web开始，随着Web的发展，Web日志作为数据挖掘的重要分支[1]的探索已经出现。1997年，R.Cooley首次提出了Web挖掘（log）的概念，该概念通过分析网站的访问日志来探索Web日志的规则，并捕获用户访问的特征网站，帮助网站管理员识别潜在客户。善电子商务，提高互联网信息服务质量，提高Web服务器的系统性能。为数据挖掘的重要分支，Web日志挖掘[2]已成为全球新兴和重要的研究领域。具代表性的会议是WEBKDD会议，从1999年到现在已经取得了丰硕成果。
表性的研究成果包括：西蒙弗雷泽大学的Weblog矿工系统，它将网络日志数据组织成数据立方体，然后对其进行在线分析处理和数据挖掘[3]。现用户访问模式。尼苏达大学的WEBMINER系统提供了一个通用的Web日志提取架构，可自动检测Web日志的关联规则和序列模板。Web日志探索的搜索主要应用于以下网站优化领域。繁访问模式挖掘涉及在Web日志中搜索常用的Web页面序列。索常用的Web页面路径可以改进Web站点的结构设计并提供决策参考。
站运营商。户分组是在Web日志中搜索具有类似访问模式的一组用户，并发现这些网站的用户的共同特征。户访问预测的研究包括根据用户的当前路径预测用户的未来访问页面。化您的客户体验并增加您网站的收入：通过探索客户访问模式，您可以发现潜在客户。于电子商务网站，尽可能多的访问者寻找潜在客户群意味着交换机会。
时，通过探索Web日志数据，提高网站对客户的依从性，延长客户在自己网站上的保留时间，更容易理解客户的浏览行为。完善网站设计，提高电子商务效率。将Web日志提取技术专门应用于Web站点优化，需要解决两个关键问题：建立Web日志提取应用程序系统模型并使用适当的算法进行准确分析大数据。文将开发这两个方面。于电子商务的Web日志爬网应用系统模型用于电子商务的Web日志挖掘系统模型具有三个主要部分：数据库，挖掘数据集成工具和模块。GUI。个系统的结构如图1所示。据模型，数据库是使用相关的关系数据源创建的，然后通过图形用户界面进行管理和维护，从而获得支持。种数据挖掘任务，为数据挖掘提供数据平台。
据挖掘集成工具是一个挖掘驱动程序引擎，它是一组可以集成多个挖掘算法的规则，选择最有效的挖掘算法Web挖掘算法库，用于处理数据挖掘和决策推理，以及全数据挖掘。
过程包括：数据清理，用户识别，会话识别，路径补充，交易识别和其他步骤。形用户界面允许用户与系统交互。使用此接口建立并执行任务以执行各种数据挖掘操作。常，数据挖掘期间获得的结果通常是抽象模型或数据，对用户来说很难一般。
解图形用户界面可以帮助用户以直观和清晰的方式理解探索结果。理人员可以通过浏览器实现系统管理，解释和评估数据挖掘发现的模式，过滤有用的知识，并使用可视化技术创建有意义的模型。形或逻辑可视化的正式表示。据模型的扩展，可以建立相关的驱动系统。主要功能是利用提取的有价值信息来实现相应的应用。中，访问的页面位置，可以用来指导网页的重建，并分析消费行为模型可以直接用作反馈信息和促销点对点客户以客户关系管理的形式，根据客户的访问模式，为客户提供个性化页面，设置不同的促销模式，以满足消费者的不同需求。于优化电子商务网站的频繁路径探索算法可以从两个角度来看待网站优化：首先，
宁波seo优化通过使用网络日志，网页的相关性找到用户访问权限，这会增加密切相关页面的数量。链接方便用户;第二个是通过探索网络日志如果获得所希望的位置的频率比实际位置高查找用户的期望位置，可以设想以在导航之间的链路和实际的位置。
现网站的优化。
论外观如何，都需要使用Web日志挖掘来解析用户的路径以获取用户的浏览模式。部分工作主要基于探索频繁的路径。以说，运行频繁的网站路线是网站优化的基础。文重点分析从网站检索频繁路由的算法。索频繁路径的主要步骤可概括如下：从原始日志文件中获取MFP从MFP获取频繁参考序列最大参考序列来自所有频繁的参考序列，其中MFP指的是最大传输路径。于用户会话在穿过路径时具有两个行进方向，因此一个在前面，即请求页面是在会话期间从未访问过的页面。前的用户和另一个用户，即请求页面是访问的页面。大传输路径是用户在会话的第一页上到恢复的上一页的路径。于MFP算法，假设{X1，X2，...，XM}是用户会话和{Y 1，Y 2，...，Y J-1}表示的电位MFP，初始为空。标志指示当前访问方向是向前还是向后。当您在用户会话中检查xi时，您都会尝试将其集成到潜在的MFP中。果xi∈{Y 1，Y 2，...，Y J-1}，x将被添加到MFP电位Yi和标志将被作为前标记，否则会出现X = Y k，其中1≤k，在此之前，标志表示运动方向是向前的。后将{y1，y2，...，yj-1}作为MFP添加到结果集中。
后从潜在MFP中删除页面{yk + 1，...，yj-1}。设置Flag以将标志移回并进入下一个循环。果Flag指示的移动方向落后，则此时{y1，y2，...，yj-1}不是MFP和页面{yk + 1，...，yj直接删除-1}并输入下一个回合。果循环标志仍在用户会话的最后一页上，则标志指示符始终指示传送，因此{y1，y2，...，yj-1}是MFP。MFP算法的伪代码如下：对于每个用户会话{y1 = x1; j = 2; i = 2;指标=真;而（i≤m）{found = false;对于1≤k{如果（ⅹⅰ= YK {如果（标志=真）{将Y1，Y2，...，YJ-1}作为输出MFP; J = K + 1;我++;标志=假;实测=真;（！实测值）{}}如果Y I = XI; J ++;我++;标记= TRUE;}}如果（标志=真）{Y 1，Y 2，...，Y J-1}将被生成作为MFP;}然后，我们必须从MFP对于所有频繁当然确定，本文提供了一种基于Apriori算法，其被描述为如下的改进方案：＃1C1 = {所有包含页面的引用} 2L1＃= {c∈C1|c.count≥min_sup}＃3因为（ⅰ= 2;栗Φ-1;我++）{＃4 Cl = Generate_C（LI-1）＃5的每个MFPt∈D{＃ 6 Generate_Subset的Ct =（次，t）的＃7＃8对于每个c∈CtC.count ++;＃10＃11} = {李c∈Ci|c.count≥min_sup12result}＃=＃13résultat∪Li其中：D是事务数据库，min_sup是所需的最小支持，结果是任何一组频繁引用，c.count是c包含在数据库中的次数事务数据库D.第一行＃1表示仅包含一个页面的所有引用的出现次数。二行＃2生成频繁引用的集合1 L1和C1以及最小支持min_sup。3行＃13完成了通过大循环生成频繁引用，直到一组频繁引用为空。算法非常高效和快速，整个过程只需要遍历数据库两次。据网站优化的情况，聚类分析的结果更符合客观事实。论通过Web数据挖掘，我们可以根据行为分析，频率，从包含大量不同信息的数亿个网页中提取我们所需的有用知识，内容等您可以获得有关组中用户的行为和访问方法的一般知识，这可以帮助您执行有针对性的电子商务活动并为每个用户提供个性化的界面。
子商务服务。文提出了一种有效的算法，通过改进经典关联规则中的Apriori算法，实现了提取最大频繁参考序列的过程。于最频繁的参考序列提取优化电子商务网站不仅可以提高访问者的查询速度，还可以减少不必要的网络开销。
高网站的质量和声誉也是有益的。
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