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      　　 Web日志挖掘是近年来数据挖掘的一个重要研究方向和领域，目的是通过分析和挖掘服务器上的日志文件，实现用户聚类、页面聚类和发现频繁访问路径等，从而为网站的重构和优化指引方向。实现Web日志挖掘的方法有很多，由于大部分网站的页面内容是根据不同用户的喜好而设置栏目内容，并且站点的结构设计一般也遵循一种分类结构。鉴于网站的这种特征，在Web日志挖掘过程中，本文采用了K-均值聚类算法。在K-均值聚类算法中，可以根据用户的访问模式方便的进行用户聚类和页面聚类，而且由于K-均值算法是解决聚类问题的一种经典算法，这种算法简单，快速，对于处理大量数据集具有相对可伸缩性和高效性，从而保证了Web日志挖掘的可行性、高效性和准确性。
      　　 本文以优化河南商业高等专科学校的网站为目的，分析和研究了在Web日志挖掘过程中各个阶段的思想和方法。首先，在数据预处理过程中，如何针对不同实际情况做出特殊处理，特别是如何通过会话识别阶段的处理，将原始数据转化为可供Web挖掘使用的会话矩阵，研究相应的算法，      SEM、网站优化、网站推广等网站服务，专业的SEO团队，专业的郑州SEO/SEM技术，期待与您合作！
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