基于SAS的Web使用日志用户聚类分析

基于SAS的Web使用日志用户聚类分析，即通过SAS数据挖掘工具将由Web使用日志数据经过数据转换和数据预处理后形成的用户事务表数据运用不同的方法进行聚类分析，以达到根据不同类别用户的需求对数字资源进行合理的采购和管理，为用户提供个性化服务的目的。

Web日志统计分析系统的设计与实现

Web服务器使用日志记录了Web服务器接收处理请求以及运行时所出现的错误等各种原始信息,通过对该日志的分析和统计,就能有效地掌握服务器的运行状况,发现网站中存在的问题与不足。本文在对MS IIS日志文件格式分析的基础上,详细地介绍在.NET Framework环境中使用C#快速开发MS IIS Web使用日志统计分析系统的相关技术问题。

基于概念格和关联规则Web个人化系统

最近的一些研究提出将Web使用日志的挖掘技术应用于Web个人化系统中,用于克服传统个人化技术(如CF技术、基于内容的过滤技术)中存在的问题,如处理大数据量的能力较差,依赖于用户主观的登记信息,产生的用户描述是静态的,不能获取对象之间丰富的语义联系等。但是基于Web使用日志挖掘的个人化技术不能适用于用户的使用信息获取困难或者站点内容经常变化的情况。更有效的办法是将站点的内容特征和使用特征结合到一个Web挖掘结构中去,以备推荐引擎统一使用。提出了一个基于关联规则挖掘的个人化系统,它使用概念格作为存储频繁页面集的数据结构,并介绍了如何利用概念格实时地为当前活动用户产生推荐集。