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　　 Web日志挖掘是近年來數據挖掘的一個重要研究方向和領域，目的是通過分析和挖掘服務器上的日志文件，實現用戶聚類、頁面聚類和發現頻繁訪問路徑等，從而為網站的重構和優化指引方向。實現Web日志挖掘的方法有很多，由于大部分網站的頁面內容是根據不同用戶的喜好而設置欄目內容，并且站點的結構設計一般也遵循一種分類結構。鑒于網站的這種特征，在Web日志挖掘過程中，本文采用了K-均值聚類算法。在K-均值聚類算法中，可以根據用戶的訪問模式方便的進行用戶聚類和頁面聚類，而且由于K-均值算法是解決聚類問題的一種經典算法，這種算法簡單，快速，對于處理大量數據集具有相對可伸縮性和高效性，從而保證了Web日志挖掘的可行性、高效性和準確性。
　　本文以優化河南商業高等專科學校的網站為目的，分析和研究了在Web日志挖掘過程中各個階段的思想和方法。首先，在數據預處理過程中，如何針對不同實際情況做出特殊處理，特別是如何通過會話識別階段的處理，將原始數據轉化為可供Web挖掘使用的會話矩陣，研究相應的算法，SEM、網站優化、網站推廣等網站服務，專業的SEO團隊，專業的鄭州SEO/SEM技術，期待與您合作！
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