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Web日志挖掘相关技术及算法的研究的中期报告
中期报告
一、已完成的工作
1.阅读相关文献
阅读了大量关于Web日志挖掘的相关文献，包括算法、技术和实现细节等方面。了解了当前Web日志挖掘领域的研究热点、发展趋势和未来发展方向。
2.数据预处理
对网站的原始访问日志进行清洗和过滤，去除无效数据，提取有用的信息。首先，去除了日志中的重复访问记录，即将相同的请求合并为一条记录。其次，过滤了一些无用的请求，如爬虫、图片、JS、CSS等资源的请求。最后，提取了每条记录的访问时间、用户IP地址、请求方法、请求路径等关键信息。
3.数据可视化
使用Python中的Matplotlib库和Seaborn库对数据进行可视化处理，展现了访问日志的各种统计结果。通过对不同时间数据的可视化，可直观地观察到访问日志的访问趋势，进一步为后续的数据分析和建模提供了依据。
二、正在进行的工作
1.特征工程
首先，通过对访问日志的数据分析，建立了一些基础特征，如用户访问的时间、地点、频率、访问页面和访问方式等。然后，将这些基础特征进行组合和衍生，创建出更加高阶的特征，如同一IP地址下访问页面的数量或使用同一请求方式访问页面的比例等。通过特征的组合与衍生，可更加准确地刻画用户的特点和行为规律，为后续的建模和分析打下基础。
2.模型训练
在特征工程完成后，针对Web日志挖掘常见的问题，如异常访问检测、用户行为识别等，选用基于机器学习的方法进行模型训练。首先，选择不同的机器学习算法进行比较，如逻辑回归、决策树、支持向量机等。然后，通过交叉验证、网格搜索等技术，优化模型的参数和性能指标，如准确率、召回率、F1分数等。最后，对模型进行评估，选择合适的模型进行部署和应用。
三、接下来的工作
1.使用深度学习模型
除了机器学习方法外，还可以考虑使用深度学习模型进行Web日志挖掘任务的解决。如使用卷积神经网络（CNN）进行异常访问检测或使用循环神经网络（RNN）进行用户行为识别等。这些模型在理论和实践都有不错的表现，值得进一步探索和研究。
2.大规模集群计算
随着访问日志数据不断增长，单机计算已经无法胜任数据处理和计算的任务。因此，需要使用分布式系统和大规模集群计算技术进行Web日志挖掘任务的处理。如使用ApacheSpark和Hadoop等分布式计算框架，加速数据处理和模型训练等过程。
3.实用工具及系统的构建
最终，将研究成果应用到实际应用场景中，对构建智能化的Web日志挖掘系统和相关工具进行探索和实现。如使用Python和Web框架实现用户行为识别的Web应用和统计分析页面等，提供更加便捷和实用的解决方案。