一种基于云理论的WEB日志定性规则提取方法

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1、第２７卷第２期计算机应用与软件Ｖｏｌ２７Ｎｏ．２２０１０年２月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＦｅｂ．２０１０一种基于云理论的Ｗｅｂ日志定性规则提取方法柳炳祥李海林刘锋（景德镇陶瓷学院信息工程学院江西景德镇３３３４０３）摘要通过对Ｗｅｂ日志中用户访问模式规则抽取方法的研究，提出一种基于云理论的Ｗｅｂ日志定性规则提取方法。该方法分析了影响用户兴趣度的时间因素，利用云模型表示关联规则挖掘中支持度和置信度的“软阈值”，采用云变换过程来实现各页面停留时间定性概念的划分，克服了边界过硬的问题。与传统方式相比，该方法挖掘出的规则是一种基于时间概念的多条件

2、多规则的定性描述形式，能够灵活地反映Ｗｅｂ用户访问模式的规律性。关键词　　Ｗｅｂ日志定性规则云理论关联规则ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＯＦＱＵＡＬＩＴＡＴＩＶＥＲＵＬＥＳＯＦＷＥＢＬＯＧＢＡＳＥＤＯＮＣＬＯＵＤＴＨＥＯＲＹＬｉｕＢｉｎｇｘｉａｎｇ　ＬｉＨａｉｌｉｎ　ＬｉｕＦｅｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉｎｇｄｅｚｈｅｎＣｅｒａｍｉｃＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｊｉｎｇｄｅｚｈｅｎ３３３４０３，Ｊｉａｎｇｘｉ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　ＡｎｅｗｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｒｕｌｅｓｏｆＷｅｂｌｏｇｂａ

3、ｓｅｄｏｎｃｌｏｕｄｔｈｅｏｒｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｆｔｅｒｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｕｓｅｒａｃｃｅｓｓｍｏｄｅｉｎｔｈｅＷｅｂｌｏｇ．Ｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄａｎａｌｙｓｅｓｔｈｅｔｉｍｅｆａｃｔｏｒｗｈｉｃｈｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｕｓｅｒｓｉｎｔｅｒｅｓｔｄｅｇｒｅｅａｎｄｕｓｅｓｔｈｅｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌｔｏｄｅｆｉｎｅｔｈｅ“ｓｏｆｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄ”ｏｆｓｕｐｐｏｒｔｄｅｇｒｅｅａｎｄｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅｄｅｇｒｅｅｉｎａｓｓｏｃｉａｔｅｄｒｕｌｅｓｍｉｎｉｎｇ．Ｔｈｅｃｌｏｕｄｔｒａｎｓｆｏｒｍｐｒｏｃｅｓｓｉｓｕｓｅｄｔｏ

4、ｒｅａｌｉｓｅｔｈｅｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｃｏｎｃｅｐｔｓｆｏｒｔｈｅｒｅｔｅｎｔｉｏｎｔｉｍｅｏｆｅａｃｈｗｅｂｐａｇｅ，ｉｎｔｈｉｓｗａｙｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｏｖｅｒｈａｒｄｂｏｕｎｄａｒｙｈａｓｂｅｅｎｏｖｅｒｃｏｍｅ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｗａｙｓ，ｔｈｅｒｕｌｅｓｍｉｎｅｄｂｙｔｈｅｎｅｗｍｅｔｈｏｄｉｓａｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｆｏｒｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅｒｕｌｅｏｆｔｉｍｅｃｏｎｃｅｐｔ，ｉｔｉｓａｂｌｅｔｏｆｌｅｘｉｂｌｙｒｅｆｌｅｃｔｔｈ

5、ｅｒｅｇｕｌａｒｉｔｙｏｆＷｅｂｕｓｅｒａｃｃｅｓｓｍｏｄｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｗｅｂｌｏｇ　Ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅｒｕｌｅｓ　Ｃｌｏｕｄｔｈｅｏｒｙ　Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｒｕｌｅ了不确定性人工智能的转化，其结果更能符合人类的思维方式。０　引言１　相关概念随着网络和数据挖掘技术的发展，人们为了在网络世界中有目的地获取有用的信息，将数据挖掘的相关理论运用到网络用概念的方法把握量的不确定性，比数学表达来得更真实、知识发现中，出现了Ｗｅｂ挖掘。它是一种从万维网资源中和行更具备普遍性。如“聪明人”概念，如果用定量数据来表达此概为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息的技术，一般分

6、为念，有人会认为考查成绩大于８５分的人为“聪明人”。这样也Ｗｅｂ内容挖掘、Ｗｅｂ结构挖掘和Ｗｅｂ使用挖掘三类。其中Ｗｅｂ有人会质疑：难道获得８４．５分的人就不聪明吗？因此，针对概使用挖掘主要是Ｗｅｂ日志挖掘，即通过对服务器上的日志记录念的不确定性，文献［３］提出了定性与定量不确定性转换模型，进行分析，发现用户的访问模式，并对其进行分析，最终获取知实现了定性概念与定量数据值之间的不确定性转换———云识或规则。通过分析Ｗｅｂ日志数据，可以帮助理解用户的行模型。为，从而改进站点结构，为用户提供个性化服务。目前主要有两定义１设Ｕ是一个用精确数据值表示的定量论域，Ｃ是Ｕ个研究方向，即

7、访问模式的追踪和个性化使用记录的追踪。上的定性概念，若定量值ｘ∈Ｕ，且ｘ是定性概念Ｃ的一次随机在Ｗｅｂ日志挖掘过程中，模式发现是挖掘用户访问信息的实现，ｘ对Ｃ的隶属度（确定度）为μＣ（ｘ）∈［０，１］是具有稳定倾主要途径，最常用的方法是基于数据挖掘关联规则技术的发现向的随机数，则ｘ在论域Ｕ上的分布称为云，每个ｘ称为一个云模式，它利用支持度和置信度两个阈值来查找最佳频繁页面集，滴（ｘ，μＤ（ｘ））。进而在这些页面集中挖掘出符合要求的规则或知识。研究表定义中提及的随机实现是概率意义下的实现，而确定度既［１，２］明，用户