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Web日志挖掘的相关技术研究的中期报告
角色定义
本次研究项目的参与者及其角色定义如下：
项目经理：负责整个项目的总体规划、监督、管理和协调，确保项目顺利推进，并且成果符合预期。
研究员：负责技术实现和研究工作，主要包括数据处理、算法开发与调试、实验设计和结果分析等工作。
前端工程师：负责开发项目的Web前端展示界面，包括数据可视化和查询功能等等。
后端工程师：负责数据的存储和处理以及Web服务的实现等工作。
进展情况
本次研究的主要进展如下：
1.数据采集和清洗
数据采集阶段我们选择使用Python编程语言采集日志数据，我们通过使用Scrapy框架对网站的日志进行爬取，并将数据进行格式化处理，以JSON格式进行存储。而由于日志数据较多，我们还使用Docker进行分布式部署采集任务，来提高数据采集的速度。
2.数据存储和处理
我们使用ELKStack进行了日志文件的存储和处理，使用Logstash进行数据采集、Elasticsearch进行数据的检索和存储、Kibana进行数据的可视化和分析。
3.数据分析和挖掘
我们尝试使用基于机器学习的方法进行日志文件的特征提取和分析，包括使用聚类算法对日志进行分类、使用逻辑回归等机器学习算法进行异常检测和预测分析等方法。
4.Web前端展示界面的开发
我们使用Vue框架进行前段展示界面的开发，包括数据可视化和查询功能等。
目前已经完成了数据采集和清洗、数据存储和处理、Web前端展示界面的开发等工作。
下一步工作
接下来的工作主要是数据分析和挖掘的相关内容，包括对日志进行特征提取和分析、异常检测和预测分析等工作，同时需要加强与前后端工程师的协作，确保项目顺利完成。