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软件开发中的日志收集与分析在现今互联网应用平台的快速发展下，软件开发成为了一个全新的行业。
软件开发行业的形成也促进了日志收集与分析这一技术的迅速发展。
在软件开发过程中，日志的收集与分析是非常重要的一部分，因为它可以有效地跟踪软件的运行状态和各项指标，保证软件的稳定性和高效性。
本文将探讨软件开发中的日志收集与分析。
一、日志收集日志收集是软件开发的基础步骤，指获取软件中发生的各种事件和行为的详细记录。
通过收集日志，可以深入了解程序的运行状态和程序在多种不同情况下的运行效果。
同时，作为软件开发的关键要素，日志记录可以用于对软件性能的评估以及问题的诊断与解决。
1、日志收集注意事项在日志收集过程中，需要注意如下事项：（1）记录必要信息：日志的记录必须包含必要的信息，例如：事件类型、时间、位置、参数等；（2）提高日志质量：日志记录需精细，避免出现重复、冗长、不符合业务逻辑等带来的干扰和噪音；（3）确定日志格式：日志格式应当标准化，并且可读性要好，方便后期处理；（4）合理设置日志级别：不同的场景需设置不同的日志级别，以方便定位问题；（5）保护用户隐私：需要保护用户敏感信息，不应将其写入日志中。
2、日志收集方式现在日志收集方式主要有以下几种：（1）本地日志：将日志记录在本地文件中，常用于桌面程序和本地应用；（2）远程日志：将日志记录在远程服务器上，常用于Web应用和分布式系统；（3）统一日志采集：通过统一的采集客户端收集分散在不同节点的日志，并将其聚合至统一的存储端口，常用于分布式系统、大数据平台等。
二、日志分析日志分析是指在日志收集的基础上，对日志数据进一步处理和分析，以获取有用信息的过程。
通过日志分析，可以对软件进行实时监管、运行监控和，为开发人员提供有用的性能评估和故障排除信息。
1、日志分析流程日志分析通常包括以下几个步骤：（1）日志收集：积极统计收集软件系统中产生的各类日志，统一存储至日志中心；（2）日志预处理：将日志中的非关键信息进行过滤，并对各类日志进行统一格式化处理；（3）日志转换：将日志中的内容按照特定的格式进行转换，以便后续的不同类型数据的处理；（4）数据挖掘：通过数据挖掘技术进行数据统计和分析，寻找问题和异常信息；（5）可视化展示：将挖掘结果进行可视化展示，便于用户进行数据分析和业务监控。
前端开发技术中的网站访问量统计和分析随着互联网的飞速发展，网站访问量成为衡量一个网站流行程度的重要指标。
对于前端开发者来说，掌握网站访问量的统计和分析技术，可以帮助他们更好地了解用户行为、改进网站性能以及制定更有效的推广策略。
本文将介绍几种常见的网站访问量统计和分析方法。
一、日志分析日志分析是最传统也是最基础的统计方法之一。
在网站服务器中，每次用户访问网站都会记录为一条访问日志。
通过分析这些日志，可以了解到访问者的IP地址、访问时间、访问页面、用户所使用的浏览器等信息。
这些信息对于分析用户行为、优化网站性能以及检测攻击行为都是非常有用的。
日志分析的方法有很多种，可以使用命令行工具，也可以使用一些开源的日志分析软件。
通过对日志文件进行分析，我们可以得到一些常见的统计数据，比如独立访客数、访问次数、页面浏览量等，并可以进行更深入的细分分析，比如用户的浏览路径、关键页面的访问量等。
二、前端监控前端监控是一种通过在前端页面插入代码来实现的网站访问量统计和分析方法。
通过在页面中插入一段特定的代码，前端开发者可以实现对用户行为的实时监控和数据采集。
常见的前端监控工具有百度统计、Google Analytics等。
前端监控可以提供更加详细的用户行为信息，比如用户停留时间、点击次数、点击位置等。
这些信息对于进行页面优化、改进用户体验以及分析用户行为都是非常有帮助的。
三、数据可视化数据可视化是将统计数据以图表的形式展现出来，便于开发者更加直观地了解数据，从而作出更准确的决策。
通过使用一些数据可视化工具，比如Tableau、ECharts等，开发者可以将统计数据转化为柱状图、折线图、饼图等各种形式的图表，使得数据更加易于理解和分析。
数据可视化可以帮助开发者更好地发现数据之间的关联性和趋势性。
通过比较不同时间段的访问量、分析不同页面的访问量分布等，开发者可以更加全面地了解用户行为，并从中发现用户需求、改进网站更具吸引力的内容和功能。
Web日志挖掘技术研究与应用的开题报告一、选题背景随着互联网的普及，各种Web应用也越来越多，其日志数据也在不断积累。
Web日志是保存在Web服务器上的一些文本文件，记录了用户在与Web服务器进行交互的过程中产生的各种行为和信息，例如访问时间、访问IP地址、请求的页面、返回的状态码等。
这些日志数据包含了大量有关于用户行为、访问趋势、网站性能等方面的信息，对于网站的管理和运营具有重要的意义。
Web日志挖掘技术作为一种数据分析、处理和挖掘技术，可以对Web日志数据进行深入挖掘，提取出有价值的信息，为Web应用的优化、用户行为分析等方面提供支持。
因此，Web日志挖掘技术正在变得越来越重要。
二、选题意义随着Web应用的不断发展，很多网站都拥有了大量的日志数据。
这些数据所包含的信息丰富，但是从中提取有价值的信息并非易事。
Web日志挖掘技术可以从这些数据中提取出有价值的信息，对网站的管理和运营具有重要的作用。
此外，Web日志挖掘技术还可以用于用户行为分析，了解用户在网站上的兴趣、喜好等，可以为网站的精准营销提供支持。
同时，Web日志挖掘技术还可以用于网站性能优化，通过分析请求时间、访问流量等方面的数据，提高网站的响应速度和访问效率。
三、主要研究内容本文的主要研究内容包括以下方面：1. Web日志的数据预处理：对Web日志数据进行清洗、去噪、格式化等处理。
2. Web日志的数据分析与挖掘：采用数据挖掘算法对Web日志数据进行分析和挖掘，包括用户行为分析、访问趋势分析、网站性能分析等。
3. Web日志挖掘技术在网站管理和运营中的应用：将Web日志挖掘技术应用于网站管理和运营中，包括用户行为优化、网站性能优化等方面。
四、主要研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 数据预处理方法：采用Python编程语言对Web日志进行清洗、去噪、格式化等处理。
2. 数据挖掘方法：采用关联规则、聚类等数据挖掘算法对Web日志数据进行分析和挖掘。
Web日志挖掘分析的方法日志文件的格式及其包含的信息①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET⑤/favicon.ico⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv：1.8.0.3)+Gecko/20060426+Firefox/1.5.0.3。
①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)；⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。
一、日志的简单分析1、注意那些被频繁访问的资源2、注意那些你网站上不存在资源的请求。
常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等：3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况4、观察访客行为应敌之策：1、封杀某个IP2、封杀某个浏览器类型（Agent）3、封杀某个来源（Referer）4、防盗链5、文件重命名作用：1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。
2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。
3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。
4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。
二、Web挖掘根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。
①Web内容挖掘。
Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。
Web内容挖掘又分为文本挖掘和多媒体挖掘。
目前多媒体数据的挖掘研究还处于探索阶段,Web文本挖掘已经有了比较实用的功能。
Web文本挖掘可以对Web上大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析,以及利用Web文档进行趋势预测等。
Web文档中的标记,例如<Title>和<Heading>等蕴含了额外的信息,可以利用这些信息来加强Web文本挖掘的作用。
Web日志分析技术研究Web日志分析技术是指对Web服务器产生的日志进行分析、统计和利用，从中获取有价值的信息和指导，是Web管理和网络营销中不可或缺的一项技术。
在网络营销、电子商务、信息采集及用户行为研究等领域，Web日志分析技术都有着重要的应用价值，因此，对该技术的研究和应用也越来越受到人们的关注。
一、Web日志介绍Web日志是Web服务器上记录用户请求信息的文件，记录了用户访问web服务器的所有活动信息，包括用户请求的IP地址，访问的页面，访问时间，所使用的浏览器、操作系统等。
每个网站都会生成日志记录文件，而每个记录表示了一个请求。
Web日志是Web分析的基础，只有通过对Web日志的分析，才能得到有关Web访问者的行为、分布、兴趣、需求等方面的信息。
二、Web日志分析的重要性通过Web日志分析技术可以更加深入地了解用户访问网站的行为方式，分析用户的心理需求，从而指导网站的运营和推广工作。
对于一个网站而言，Web日志分析技术是非常重要的，可以用来判断：1.网站访问量及来源情况2.用户的浏览习惯3.用户使用的搜索引擎4.搜索关键词5.网站页面回流率6.不同时间下的网站流量变化情况通过对Web日志的分析，可以对网站的运营和推广起到有益的作用，能够判断当前的推广策略是否有效。
三、Web日志分析方法Web日志分析方法主要分为两种：基于日志文件的统计分析和基于机器学习的关联分析。
基于日志文件的统计分析主要是数据的统计，利用柱状图、饼状图等直观的图表形式来表示，例如，在同一时间段内，哪些搜索关键词访问量较大。
这种分析方法的优点在于处理速度快，需要使用的工具较少，但是对于某些复杂的分析，比如关联分析，这种方法就力有不逮。
基于机器学习的关联分析是利用机器学习算法来挖掘数据之间的关联性，发现数据背后的规律和模式。
这种方法复杂性较高，需要使用大量的计算机资源和相关的算法，但是能够更加深入地挖掘数据之间的关联性，发现更加有价值的信息。
日志分析报告日志分析报告是网络安全中的一项重要工具，可以帮助管理员更好地了解网络系统的运行情况和安全状况。
通过对日志记录的搜集、分析和利用，可以识别潜在的安全威胁和攻击行为，进而提高网络系统的安全性。
下面将列举三个典型的案例，以说明日志分析报告在安全领域的应用。
案例一：Web应用漏洞分析Web应用是网络攻击的主要目标之一，攻击者可以利用各种漏洞获取敏感信息或控制Web服务器。
通过对Web服务器的访问日志进行分析，可以识别各种常见的攻击行为，并及时采取相应的防御措施。
例如，通过分析日志可以发现SQL注入攻击、跨站脚本攻击等常见漏洞，进而及时修复漏洞，保护Web应用的安全。
案例二：内部安全监控企业内部的机密信息和敏感数据可能会受到内部员工的非法窃取和泄漏。
通过对内部员工的网络行为进行日志分析，可以发现异常行为和非法操作，进而保护机密信息的安全性。
例如，通过分析员工的登录记录和文件访问记录等日志可以识别非法登录和窃取行为，及时采取措施防止机密信息泄露。
案例三：网络攻击溯源网络攻击的溯源是网络安全中的重要问题，通过对攻击者的IP地址、攻击行为以及操作系统等信息进行分析，可以追踪攻击者的身份和位置。
例如，当发现一些安全事件时，可以通过日志分析确定攻击来源，采取相应的防御措施。
这样可以保护网络系统的安全，减少损失。
总之，日志分析报告在网络安全中的应用非常广泛，可以帮助管理员快速发现并应对各种安全威胁和攻击行为，提高网络系统的安全性。
此外，日志分析报告还可以用于对网络系统的性能和稳定性进行监控。
通过对网络设备、服务器、应用程序等的运行日志进行分析，可以发现系统中的瓶颈和故障，进而及时采取措施解决问题，提高系统的可用性和稳定性。
但是需要注意的是，日志分析报告可能会产生大量的垃圾数据，因此需要进行数据清洗和筛选。
此外，日志记录量可能很大，需要使用专业的日志管理工具进行搜集和存储，并使用灵活的分析方法进行数据挖掘和处理，以便生成有效的分析报告。
Web服务器日志配置和分析详解从某种程度上将”日志就是金钱”，因为通过日志能够分析出一个网站具有高流量，则广告商愿意为其支付费用。
对于所有的公司或ICP来说，除了要保证网站稳定正常的运行以外，一个重要的问题就是网站访问量的统计和分析报表，这对于了解和监控网站的运行状态，提高各个网站的服务能力和服务水平是必不可少的。
而这些要求都可以通过对Web服务器日志文件的统计和分析来实现。
1.web日志分析原理web服务器日志记录了Web服务器接收处理请求及运行时错误等各种原始信息。
通过对日志进行统计、分析和综合，就能有效地掌握服务器的运行状况、发现和排除错误原因、了解客户访问分布等，更好地加强系统的维护和管理。
Web服务模式主要有三个步骤：服务请求，包含用户端的众多基本信息，如IP地址、浏览器类型、目标URL等。
服务响应，Web服务器接收到请求后，按照用户要求运行相应的功能，并将信息返回给用户。
如果出现错误，将返回错误代码。
追加日志，服务器将对用户访问过程中的相关信息以追加的方式保存到日志文件中。
如图1 ：2.Apache日志的配置2.1.日志类型1.3 版本Apache 的标准中规定了4类日志：错误日志、访问日志、传输日志、Cookie日志其中：传输日志和Cookie日志被Apache 2.0认为已经过时。
所以本文仅讨论错误日志和访问日志。
同时错误日志和访问日志被Apache 2.0默认设置。
错误日志包含：获知失效链接、获知 CGI 错误、获知用户认证错误访问日志包含：➢访问服务器的远程机器的地址：可以得知浏览者来自何方➢浏览者访问的资源：可以得知网站中的哪些部分最受欢迎➢浏览者的浏览时间：可以从浏览时间(如工作时间或休闲时间)对网站内容进行调整➢浏览者使用的浏览器：可以根据大多数浏览者使用的浏览器对站点进行优化访问日志分类：为了便于分析 Apache 的访问日志，Apache 的默认配置文件中，按记录的信息不同(用不同格式昵称说明不同的信息)将访问日志分为4类：1)普通日志格式(common log format,CLF)common 大多数日志分析软件都支持这种格式2)参考日志格式(referer log format)referrer 记录客户访问站点的用户身份3)代理日志格式(agent log format)agent 记录请求的用户代理4)综合日志格式(combined log format)combined 结合以上三种日志信息2.2.配置访问日志命令CustomLog 命令用来对服务器的请求进行日志记录。
网络攻击日志分析方法随着互联网的普及和发展，网络攻击事件层出不穷。
为了保护网络安全，各种网络攻击日志分析方法应运而生。
本文将介绍几种常见的网络攻击日志分析方法，以帮助读者更好地应对网络安全威胁。
一、基于规则的基于规则的网络攻击日志分析方法是最常见的一种方法。
它基于预先设定的规则，通过对网络攻击日志进行匹配和检测，来识别和防御网络攻击。
这种方法适用于已知的网络攻击类型，但对于未知的攻击类型就显得力不从心。
二、基于机器学习的基于机器学习的网络攻击日志分析方法是近年来兴起的一种方法。
它通过对大量网络攻击日志进行训练，构建机器学习模型来自动识别和防御网络攻击。
这种方法可以有效应对未知的攻击类型，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、基于行为分析的基于行为分析的网络攻击日志分析方法是一种较为新颖的方法。
它通过对网络攻击行为进行建模和分析，来发现和预测网络攻击。
这种方法可以识别出一些隐藏的攻击行为，但对于复杂的攻击行为还需要进一步研究和改进。
四、基于数据挖掘的基于数据挖掘的网络攻击日志分析方法是一种比较综合的方法。
它通过对网络攻击日志进行数据挖掘和分析，来发现潜在的攻击模式和规律。
这种方法可以帮助提高网络攻击的检测和预测能力，但需要较高的专业知识和技术水平。
五、基于人工智能的基于人工智能的网络攻击日志分析方法是一种前沿的方法。
它通过结合机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，来实现对网络攻击日志的智能化分析和处理。
这种方法可以识别和防御各种复杂的网络攻击，但需要较高的计算资源和专业知识。
综上所述，网络攻击日志分析方法有多种多样的选择。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的方法，或者结合多种方法进行综合分析。
无论采用哪种方法，都需要不断学习和研究，以应对不断变化的网络安全威胁。
只有不断提升网络攻击日志分析的能力，我们才能更好地保护网络安全。
Web日志挖掘分析的方法日志文件的格式及其包含的信息①2006-10-17 00:00:00②202.200.44.43 ③218.77.130.24 80 ④GET⑤/favicon.ico⑥Mozilla/5.0+(Windows；+U；+Windows+NT+5.1；+zh-CN；+rv：1.8.0.3)+Gecko/20060426+Firefox/1.5.0.3。
①访问时间；②用户IP地址；③访问的URL，端口；④请求方法(“GET”、“POST”等)；⑤访问模式；⑥agent，即用户使用的操作系统类型和浏览器软件。
一、日志的简单分析1、注意那些被频繁访问的资源2、注意那些你网站上不存在资源的请求。
常见的扫描式攻击还包括传递恶意参数等：3、观察搜索引擎蜘蛛的来访情况4、观察访客行为应敌之策：1、封杀某个IP2、封杀某个浏览器类型（Agent）3、封杀某个来源（Referer）4、防盗链5、文件重命名作用：1.对访问时间进行统计，可以得到服务器在某些时间段的访问情况。
2.对IP进行统计，可以得到用户的分布情况。
3.对请求URL的统计，可以得到网站页面关注情况。
4.对错误请求的统计，可以更正有问题的页面。
二、Web挖掘根据所挖掘的Web 数据的类型，可以将Web 数据挖掘分为以下三类：Web 内容挖掘(Web Content Mining)、Web 结构挖掘(Web Structure Mining)、Web 使用挖掘(Web Usage Mining)（也称为Web日志挖掘）。
①Web内容挖掘。
Web内容挖掘是指从文档的内容中提取知识。
Web内容挖掘又分为文本挖掘和多媒体挖掘。
目前多媒体数据的挖掘研究还处于探索阶段,Web文本挖掘已经有了比较实用的功能。
Web文本挖掘可以对Web上大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析,以及利用Web文档进行趋势预测等。
Web文档中的标记,例如<Title>和<Heading>等蕴含了额外的信息,可以利用这些信息来加强Web文本挖掘的作用。
②Web结构挖掘。
Web结构挖掘是从Web的组织结构和链接关系中推导知识。
它不仅仅局限于文档之间的超链接结构,还包括文档内部的结构。
文档中的URL目录路径的结构等。
Web结构挖掘能够利用网页间的超链接信息对搜索引擎的检索结果进行相关度排序,寻找个人主页和相似网页,提高Web搜索蜘蛛在网上的爬行效率,沿着超链接优先爬行。
Web结构挖掘还可以用于对Web页进行分类、预测用户的Web链接使用及Web链接属性的可视化。
对各个商业搜索引擎索引用的页数量进行统计分析等。
③Web使用记录挖掘。
Web使用记录挖掘是指从Web的使用记录中提取感兴趣的模式，目前Web使用记录挖掘方面的研究较多,WWW中的每个服务器都保留了访问日志,记录了关于用户访问和交互的信息,可以通过分析和研究Web日志记录中的规律,来识别网站的潜在用户;可以用基于扩展有向树模型来识别用户浏览序列模式,从而进行Web日志挖掘;可以根据用户访问的Web记录挖掘用户的兴趣关联规则,存放在兴趣关联知识库中,作为对用户行为进行预测的依据,从而为用户预取一些Web页面,加快用户获取页面的速度，分析这些数据还可以帮助理解用户的行为,从而改进站点的结构,或为用户提供个性化的服务。
通过对Web服务器日志中大量的用户访问记录深入分析，发现用户的访问模式和兴趣爱好等有趣、新颖、潜在有用的以及可理解的未知信息和知识，用于分析站点的使用情况，从而辅助管理和支持决策。
当前，web日志挖掘主要被用于个性化服务与定制、改进系统性能和结构、站点修改、商业智能以及web特征描述等诸多领域。
三、Web日志挖掘的方法（一）首先，进行数据的预处理。
从学习者的访问日志中得到的原始日志记录并不适于挖掘，必须进行适当的处理才能进行挖掘。
因此，需要通过日志清理，去除无用的记录；对于某些记录，我们还需要通过站点结构信息，把URL路径补充成完整的访问序列；然后划分学习者，并把学习者的会话划分成多个事务。
（二）其次，进行模式发现一旦学习者会话和事务识别完成，就可以采用下面的技术进行模式发现。
模式发现, 是对预处理后的数据用数据挖掘算法来分析数据。
分有统计、分类、聚类、关等多种方法。
① 路径分析。
它可以被用于判定在一个站点中最频繁访问的路径，还有一些其它的有关路径的信息通过路径分析可以得出。
路径分析可以用来确定网站上的频繁访问路径, 从而调整和优化网站结构, 使得用户访问所需网页更加简单快捷, 还可以根据用户典型的浏览模式用于智能推荐和有针对性的电子商务活动。
例如：70% 的学习者在访问/ E-Business /M2时，是从/EB开始，经过/ E-Business /SimpleDescription，/ E-Business /M1；65%的学习者在浏览4个或更少的页面内容后就离开了。
利用这些信息就可以改进站点的设计结构。
② 关联规则。
使用关联规则发现方法，可以从Web的访问事务中找到的相关性。
关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。
在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。
③ 序列模式。
在时间戳有序的事务集中，序列模式的发现就是指那些如“一些项跟随另一个项”这样的内部事务模式。
它能发现数据库中如“在某一段时间内，客户购买商品A，接着会购买商品B，尔后又购买商品C，即序列A→B→C出现的频率高”之类的信息。
序列模式描述的问题是：在给定的交易序列数据库中，每个序列按照交易的时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用是返回该数据库中高频率出现有序列。
④ 分类分析。
发现分类规则可以给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这种描述可以用于分类学习者。
分类包括的挖掘技术将找出定义了一个项或事件是否属于数据中某特定子集或类的规则。
该类技术是最广泛应用于各类业务问题的一类挖掘技术。
分类算法最知名的是决策树方法，此外还有神经元网络、Bayesian分类等。
例如：在/ E-Business /M4学习过的学习者中有40％是20左右的女大学生。
⑤聚类分析。
可以从Web访问信息数据中聚类出具有相似特性的学习者。
在Web事务日志中，聚类学习者信息或数据项能够便于开发和设计未来的教学模式和学习群体。
聚类是将数据集划分为多个类，使得在同一类中的数据之间有较高的相似度，而在不同类中的数据差别尽可能大。
在聚类技术中，没有预先定义好的类别和训练样本存在，所有记录都根据彼此相似程度来加以归类。
主要算法有k—means、DBSCAN等。
聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在网站管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。
基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。
有Suj={(Ci，fSuj(Ci))|Ci∈C}，其中fSuj(Ci)→[0，1]是客户Ci和URL(Uj)间的关联度：式中m为客户的数量，hits(Ci)表示客户Ci访问URL(Uj)的次数。
利用Suj和模糊理论中的相似度度量Sfij定义建立模糊相似矩阵，再根据相似类[Xi]R的定义构造相似类，合并相似类中的公共元素得到的等价类即为相关Web页面。
⑥统计。
统计方法是从Web 站点中抽取知识的最常用方法, 它通过分析会话文件, 对浏览时间、浏览路径等进行频度、平均值等统计分析。
虽然缺乏深度, 但仍可用于改进网站结构, 增强系统安全性, 提高网站访问的效率等。
⑦协同过滤。
协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。
（三）最后，进行模式分析。
模式分析。
基于以上的所有过程，对原始数据进行进一步分析，找出用户的浏览模式规律，即用户的兴趣爱好及习惯，并使其可视化，为网页的规划及网站建设的决策提供具体理论依据。
其主要方法有：采用SQL查询语句进行分析；将数据导入多维数据立方体中，用OLAP工具进行分析并给出可视化的结果输出。
（分类模式挖掘、聚类模式挖掘、时间序列模式挖掘、序列模式挖掘、关联规则等）四、关联规则（一）关联规则顾名思义，关联规则（association rule）挖掘技术用于于发现数据库中属性之间的有趣联系。
一般使用支持度（support）和置信度（confidence）两个参数来描述关联规则的属性。
1.支持度。
规则在数据库中的支持度是交易集中同时包含，的事务数与所有事务数之比，记为。
支持度描述了，这两个项集在所有事务中同时出现的概率。
2．置信度。
规则在事务集中的置信度(confidence)是指同时包含，的事务数与包含的事务数之比，它用来衡量关联规则的可信程度。
记为规则 A C:支持度= support({A}{C}) = 50%，置信度= support({A} {C})/support({A}) = 66.6%Transaction-id Items bought10A, B, C20A, C30A,D40B,E,FFrequentpatternSupport{A}75%{B}50%{C}50%{A,C}50%（二）Apriori方法简介Apriori算法最先是由Agrawal等人于1993年提出的，它的基本思想是：首先找出所有具有超出最小支持度的支持度项集，用频繁的(k—1)-项集生成候选的频繁k-项集；其次利用大项集产生所需的规则；任何频繁项集的所有子集一定是频繁项集是其核心。
Apriori算法需要两个步骤：第一个是生成条目集；第二个是使用生成的条目集创建一组关联规则。
当我们把最小置信度设为85%，通过关联规则的形成以及对应置信度的计算，我们可以从中得到以下有用的信息：1.置信度大于最小置信度时：我们可以这样认为，用户群体在浏览相关网页时，所呈列的链接之间是有很大关联的，他们是用户群的共同爱好，通过网页布局的调整，从某种意义上，可以带来更高的点击率及潜在客户；2.置信度小于最小置信度时：我们可以这样认为，用户群体对所呈列链接之间没太多的关联，亦或关联规则中的链接在争夺用户。
五、网站中Web日志挖掘内容 （1）网站的概要统计。
网站的概要统计包括分析覆盖的时间、总的页面数、访问数、会话数、惟一访问者、以及平均访问、最高访问、上周访问、昨日访问等结果集。
（2）内容访问分析。
内容访问分析包括最多及最少被访问的页面、最多访问路径、最多访问的新闻、最高访问的时间等。
