网络用户浏览行为分析①.PDF

计 算 机 系 统 应 用 2016 年 第 25 卷 第 6 期 ① 网络用户浏览行为的分析 1 2 张 亮 , 赵 娜 1(中国石油大学(华东) 网络及教育技术中心, 青岛 266500) 2( 山东省青岛市黄岛区建筑工程质量监督站, 青岛 266500) 摘 要: 近年来, Web 使用挖掘成为数据挖掘领域中一个新的研究热点, Web 使用挖掘是从记录了大量网络用户 行为信息的 Web 日志中发现用户访问行为特征和潜在规律. 本文结合某高校主页的真实运行数据, 通过 Web 使 用挖掘对于网站的运行日志文件进行全面的挖掘分析, 分析用户对信息内容的兴趣度, 并通过用户对网页的访 问数据推算出各个页面受众的兴趣度高低, 借此改良网站的内容和布局. 关键词: 用户行为; 数据挖掘; 离线分析; 在线分析; 权重 Internet Users’ Browsing Behaviors Analysis 1 2 ZHANG Liang , ZHAO Na 1(Network Information Center, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266500, China) 2(Construction Quality Supervision Station, Huangdao District, Qingdao 266500, China) Abstract: In recent years, web usage mining has become a new hotspot in the field of data mining. From the web logs which record information of a large number of network user’s behavior, web usage mining discovers the characteristics and potential user access law. This paper uses many real running dates of college homepage. Aiming at running log files, we carry out a comprehensive analysis by using the web mining. Analyzing the interest measure of user to the information content. By using the user access to the page, the system can calculate the user data level of interest on each page, and thereby improving the content and layout of the site. Key words: user behavior; data mining; off-line analysis; on-line analysis; weight 信息技术的发展, 使得互联网中积累了海量的无 数据源收集而来的数据反映了用户行为的不同. 序的、繁杂的数据, 虽然有这些海量的数据, 但是只有 (1)客户端数据 极少部分是有用的. 基于 Web 使用挖掘的网络用户行 客户端数据可以比较全面和准确的收集(利用远 为分析是指收集用户访问网站时的基本数据, 对这些 程Agent)到用户数据. 所谓“客户端远程Agent”就是运 用户行为数据进行统计、分析和研究, 从中发现不同 用 Applet 技术在客户端获取用户浏览行为. 用户的行为规律,