Web日志

Hadoop 的日志项目，蛮适合用来练练 MapReduce。压缩包叫，里面是一个挺完整的实战例子，核心就是拿 Web 日志来开刀。你会看到怎么用 Java 写Mapper和Reducer，怎么配置Job提交到集群。嗯，日志内容也挺常见的，IP、时间戳、URL 一大堆，有点经验的朋友上手应该不难。 Web 日志的格式关键，别小看这一步。你得先一下，比如说清洗脏数据、挑掉 404 之类的无效求。在Mapper里搞点正则提取，把 IP、URL 这些字段拆出来，生成key-value对。比如key是 URL，value是 1，用来统计访问次数。逻辑简单，但量大，用 Hadoop 刚好。 MapRed

Web Log Explorer 是一款针对 Apache 和 IIS 网站服务器的日志分析工具，能够深入解析 .log 文件，提供多维度网站访客数据，包括访问量、流量趋势、文件访问情况、来源页面、搜索引擎、错误信息、访客地域、网站搜索词等。

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。

Web日志数据分析技术及其应用，喜欢数据挖掘的可以下载查阅。

改进的会话识别方法，挺适合做 Web 日志的你了解一下。它不是光靠时间间隔来判断用户会话，而是结合了导航页和入口页的逻辑，换句话说，用户每次打开某个关键页面，就当作是开启了一个新会话。用PL/SQL把这个逻辑写出来也不复杂，逻辑清晰，运行稳定，适合和传统方法对比一下。数据来源是真实的 Web 日志，结果也挺靠谱的——识别更准确，尤其在用户跳来跳去的时候，优势挺。你可以参考下边这几个相关的资源：新型 Web 用户行为系统研究与实施如何利用数据挖掘技术 Web 网站日志？电信用户行为日志数据集NetFlow 用户行为挖掘算法设计SQL 用户行为如果你平时也有 Web 日志的需求，不妨把这个会话识别

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。

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。

Web服务的普及使得网站分析变得尤为重要， 通过对服务器运行和访问情况进行深入分析，可以全面了解网站运营状况，及时发现问题并优化策略，从而促进网站的持续发展。 将探讨几种常用的Web服务器日志分析工具，包括Webalizer、Cronolog和Apache，并结合实际案例，分析如何利用这些工具进行数据挖掘，提取有价值的信息，为网站运营决策提供数据支持。 我们将重点关注以下几个方面： 日志预处理: 如何对原始日志进行清洗、过滤和格式化，以便后续分析。 流量指标分析: 如何统计网站访问量、页面浏览量、独立访客数等关键指标，并分析其变化趋势。 用户行为分析: 如何追踪用户访问路径、页面停留时间、

Web on Servlet Stack 的是一个基于 Spring Web MVC 的架构，它对于开发 Web 应用有用。Spring Web MVC 的核心是DispatcherServlet，它负责 HTTP 求并将它们分发给相应的控制器。这个框架的灵活性蛮高的，支持各种配置，比如 XML 和 Java 配置都可以。此外，它对异步求的支持也强，能帮你提高应用的性能。如果你做 Web 开发，Spring Web MVC 应该算是一个比较常用的框架，简单高效。如果你想深入了解，你可以看看里面的视图解析器、拦截器和内容协商机制这些常用功能，是多语言和文件上传的时候会挺有的。嗯，它的错误机制也全

用于Web数据库的语义Web服务，阐述了语义Web服务的概念，并详细说明了Web数据库的相关内容。对新手来说，这是了解语义Web服务和Web数据库的理想资料。