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      　　 Web日志挖掘是近年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要研究方向和領(lǐng)域，目的是通過(guò)分析和挖掘服務(wù)器上的日志文件，實(shí)現(xiàn)用戶聚類、頁(yè)面聚類和發(fā)現(xiàn)頻繁訪問(wèn)路徑等，從而為網(wǎng)站的重構(gòu)和優(yōu)化指引方向。實(shí)現(xiàn)Web日志挖掘的方法有很多，由于大部分網(wǎng)站的頁(yè)面內(nèi)容是根據(jù)不同用戶的喜好而設(shè)置欄目?jī)?nèi)容，并且站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)一般也遵循一種分類結(jié)構(gòu)。鑒于網(wǎng)站的這種特征，在Web日志挖掘過(guò)程中，本文采用了K-均值聚類算法。在K-均值聚類算法中，可以根據(jù)用戶的訪問(wèn)模式方便的進(jìn)行用戶聚類和頁(yè)面聚類，而且由于K-均值算法是解決聚類問(wèn)題的一種經(jīng)典算法，這種算法簡(jiǎn)單，快速，對(duì)于處理大量數(shù)據(jù)集具有相對(duì)可伸縮性和高效性，從而保證了Web日志挖掘的可行性、高效性和準(zhǔn)確性。
      　　 本文以優(yōu)化河南商業(yè)高等�？茖W(xué)校的網(wǎng)站為目的，分析和研究了在Web日志挖掘過(guò)程中各個(gè)階段的思想和方法。首先，在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中，如何針對(duì)不同實(shí)際情況做出特殊處理，特別是如何通過(guò)會(huì)話識(shí)別階段的處理，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供Web挖掘使用的會(huì)話矩陣，研究相應(yīng)的算法，      SEM、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站推廣等網(wǎng)站服務(wù)，專業(yè)的SEO團(tuán)隊(duì)，專業(yè)的鄭州SEO/SEM技術(shù)，期待與您合作！
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