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基于ACO的WEB日志挖掘研究的中期报告
介绍
本文基于蚁群算法（ACO）对Web服务器访问日志进行挖掘，以期发现用户的行为规律并提供Web服务的优化策略。中期报告主要介绍研究的目的、方法、所发现的规律以及未来的工作计划。
目的
本研究的主要目的是从Web服务器日志中挖掘出有用的信息，以提供服务优化的策略。具体而言，我们希望探寻以下特定问题：
1.用户访问行为规律：确定用户在浏览网站时可能采取的方式，并分析这些访问行为的模式和规律。
2.用户浏览时长：浏览同一网页的用户在网站上停留的时间有何特点；是否存在用户长时间访问某一网站的情况，以及这种情况的影响。
3.热门页面：确定热门页面的相关特征，例如页面浏览次数等。这可以为网站管理员制定策略，在活跃页面进行技术优化或推广。
4.用户关键词：分析用户访问网站时使用的关键词，以了解用户的需求并进一步优化服务。
方法
我们使用ACO算法将Web服务器日志转换为蚂蚁的群体行为，然后对其进行分析。ACO算法初步利用蚁群在寻找食物时的行为规律和信息素交流，来找到最适合的路径。我们将这个原则应用到Web日志挖掘中，这样我们就可以在群体中找到最常见的访问行为并分析出其模式。
我们还使用了机器学习技术进行数据的训练。我们将人工整理的一部分日志数据集作为训练数据集，然后使用分类算法训练模型来识别出日志中的特定模式。
发现
通过对日志的挖掘，我们发现了许多有趣的规律：
1.用户倾向于使用相似的路径在网站上浏览，这种路径不仅包括页面的访问次数，也包括后续页面的访问方式。
2.用户倾向于在每个页面上停留的时间较短，通常不超过30秒。
3.站点的核心页面往往在被访问时会形成热度集中的情况。
4.用户的搜索关键词往往需要与所访问的网页相关，而且关键词的输入往往发生在该页面被加载完毕的瞬间。
未来工作
下一步工作将集中在如何定量评估数据挖掘结果和提供最佳策略。我们计划对挖掘结果进行细致的分析，特别是对于任何重要的规律和潜在的隐含知识进行更深入的探究。另外，我们还计划对数据挖掘过程中所使用的算法进行优化，争取获得更准确的结果。