基于聚类的Web日志挖掘方法探析

### 基于聚类的Web日志挖掘方法探析 #### 一、引言 随着互联网技术的发展，电子商务已成为现代商业活动的重要组成部分。对于国内的中小型电子商务网站而言，其面临的一大挑战是如何有效地利用有限的日志数据来进行数据分析，进而提升用户体验、优化网页设计并实现个性化推荐等功能。本文介绍了一种结合Excel数据库与连环聚类算法的Web日志挖掘方法，旨在为中小型企业提供一种简单而实用的解决方案。 #### 二、Web日志挖掘过程分析 **1. 利用Excel数据库进行Web日志预处理** - **背景与重要性**：Web日志文件包含了用户访问站点的信息，包括但不限于访问时间、访问页面等。为了确保后续数据分析的有效性，预处理步骤至关重要。特别是对于数据量较小的中小型电子商务网站，数据预处理的准确性直接影响到最终的数据挖掘结果及商业决策。 - **具体步骤**：将原始日志数据导入Excel数据库，这一步骤可以利用Excel的强大功能进行数据清洗、格式化等预处理操作。通过Excel的高级筛选和条件格式化等功能，实现用户识别与网页分类。为了更准确地反映网站的逻辑结构，需要对重复或相似内容的网页进行合并，从而形成能够准确反映网站逻辑信息的同质类别。 **2. 连环聚类法在Web日志挖掘中的应用** - **基本原理**：聚类分析是一种常见的数据挖掘技术，用于发现数据集中自然形成的群组或类别。在本研究中，我们采用了K-Means快速聚类算法作为基础，并通过连环聚类的方式对数据进行进一步细化分析。 - **实施策略**： - **外部登录数据连环聚类**：鉴于快速聚类算法可能存在的一些局限性，例如无法生成不同聚类类数的一系列聚类解，本文提出了一种分阶段的聚类方法。第一阶段聚类用于初步划分用户群体，第二阶段则针对特定群体进行更深入的分析，以获得更加清晰和准确的聚类结果。 - **示例分析**：例如，对于偶尔访问网站的用户（偶然用户），由于其访问行为缺乏代表性，可能不适合用于提取有价值的访问模式；而对于那些频繁访问特定网页组的用户，则可以视为网站的核心用户群体，值得进行深入分析。 - **内部系统数据聚类**：内部系统数据主要来源于网站管理员或其他内部工作人员的登录记录。通过对这些数据进行聚类分析，可以帮助网站管理者快速识别出可能存在的问题区域，比如某个页面的频繁访问可能意味着存在故障或需要优化的地方。 #### 三、总结 本文提出了一种适用于中小型电子商务网站的Web日志挖掘方法——基于Excel数据库和连环聚类的技术方案。这种方法不仅能够有效处理数据量较少的情况，而且通过分阶段聚类的方式，提高了数据挖掘的准确性和实用性。对于希望利用有限资源进行高效数据分析的中小型企业来说，该方法提供了一种可行的解决方案。通过深入挖掘用户行为数据，企业可以更好地理解用户需求，优化产品和服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。