基于OLAP和数据挖掘的Web日志分析

本课件全面涵盖数据仓库、OLAP技术和数据挖掘技术及其应用工具。共包含499页内容，提供了详尽的介绍、案例研究和实用指导。

Web日志挖掘是指利用数据挖掘技术分析Web服务器记录的用户访问日志数据，以揭示用户访问模式和兴趣爱好等信息。这些信息对于优化网站设计、改进用户体验和个性化推荐至关重要。通过用户聚类和分析频繁访问路径，可以调整页面链接关系，以更好地满足用户需求。同时，统计分析日志数据还能帮助评估站点性能，识别热门页面和访问趋势，为站点管理和决策提供支持。

数据挖掘的定义及其在分析日志数据挑战中的应用原因被介绍。讨论了企事业单位计算机信息系统安全的加强对日志数据挖掘的需求，并总结了具体应用。

当前的聚类算法在调整“seed”参数后，观察到Within cluster sum of squared errors（SSE）达到了最小值1604.7416693522332。每个簇的中心位置通过“Cluster centroids:”列出，展示了数值型属性如age的均值37.1299，以及分类型属性如children的众数为3，指示出最常见的属性取值。为了进一步探索聚类结果，可视化工具提供了散点图，可以根据实例的不同簇分配进行着色。

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针对框架式页面进行了改进，添加页面过滤模块，并优化了页面过滤算法和用户识别策略，提升数据预处理的效率和准确性。