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。

基于数据挖掘的 DNS 日志，是那种一看就觉得“嗯，挺有料”的项目。DNS 流量里藏着不少门道，是想搞清楚哪些求是正常的，哪些是攻击。用老办法写死规则？太死板了。这个项目直接上了频繁情节挖掘和密度聚类，还能实时做趋势预测，挺智能的。 DNS 的查询日志大、还挺杂，用传统方法效率也不高。这套方法就聪明了，通过基于密度的聚类，把一堆域名按访问特征给分组。比如突然某个时间段某组域名流量异常，那就有鬼。还有个有意思的点，它还能挖出流量怎么在不同域名间“串联”起来的模式，思路新。 代码实现也还算清爽，用的是情节模式和时间序列结合的方式，逻辑挺清楚。你可以参考下这篇Web 日志异常数据挖掘的做法，原理类似

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。

如果你对 Web 信息挖掘和个性化服务有兴趣，这个资源集合挺值得关注的。你可以找到关于 Web 数据挖掘、搜索引擎技术的各类文献，内容涵盖从 Java 到 Elasticsearch 等多个方向。举个例子，Elasticsearch 7.18 搜索引擎框架是目前比较流行的一个，响应速度挺快，适用于大规模数据检索。如果你还在摸索怎样做个性化搜索引擎，推荐看看《基于网络挖掘的用户个性化服务》这篇文章，里面讲的思路蛮清晰的，能帮你梳理思路。不同的搜索引擎技术在实际应用中有各自的优势，比如motorengine的内核框架，适合开发定制化引擎，而Sphinx和MySQL的结合，做高效搜索也合适。，如果你

基于 Web 日志的数据挖掘研究，讲真，蛮适合想搞懂用户行为的前端/数据同学。文章主打两种方法——Web 事务和数据立方体。前者像是拆快递，一条条把用户的操作流拎出来看清楚；后者更像多维透视表，数据越多越有意思。还有个挺有意思的应用案例：用户自适应 Web 站点，边挖数据边调页面，推荐啥更合适就来啥。嗯，想搞点用户画像、流量的，不妨瞄一眼。

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。

时间序列分析和数据挖掘资源精选 学习资源 课程 实用时间序列分析 | Coursera 时间序列分析 | 麻省理工学院 - 开放式课件 时间序列分析 | edX 时间序列预测 | Udacity 使用中断时间序列的策略分析 | 英特尔® 开发人员专区 版课程资源 多元时间序列分析 | 芝加哥展台，Ruey S. Tsay 时间序列 | 俄勒冈州立大学 统计预测：有关回归和时间序列分析的注释 | 杜克大学 书籍 Cochrane J H. 宏观经济学和金融学的时间序列 [J]. 计算机应用，2006,26（6）：1175-1178 芝加哥大学手稿，2005年。预测：原则与实践。 Rob

Web 日志文件的异常检测一直是个挺头疼的活儿，尤其数据量大的时候，手动基本不现实。这篇文章用比较实用的方法搞定了这个事儿，用的是基于距离的离散统计法，还加了个综合统计法，搭配校园网的实际日志跑了一圈，结果还不错。 离散统计法的好处就是上手快，思路也简单——算距离，看谁“跳得”最远，谁就是异常。比如访问量、响应时间这些指标，拉一条中位线，谁偏得离谱谁就危险。用Python搞个小脚本跑一下，也就几分钟的事儿。 综合统计法就更进一步了，多个维度一起看，比如IP 分布、访问频率、页面路径，交叉着算。不仅能找出“跳得远的”，还能看出“跳得精的”。这种方法对防爬、防刷还蛮有用的，搭配下ELK那一套也挺顺