Web使用模式挖掘中路径分析技术研究

Web使用模式挖掘中路径分析技术研究Web使用模式挖掘是指从大规模Web使用数据中分析用户行为，揭示用户因何目的使用Web，通过用户行为挖掘用户喜好和需求，精确把握用户需求，为Web应用的改进提供依据。路径分析技术是Web使用模式挖掘中的重要技术，它主要利用数据挖掘技术对Web使用数据进行分析，发现用户在Web应用中的行为轨迹，从而揭示出Web应用的用户使用模式和特点，以便为Web应用的优化和改进提供依据。本文将结合实际案例探讨路径分析技术在Web使用模式挖掘中的应用，以及在路径分析中需要注意的一些问题。

一、路径分析技术的应用

路径分析技术是通过对访问日志数据进行分析，揭示用户在Web应用中的行为路径和使用模式，客观地反映出用户对Web应用的需求和行为习惯。路径分析技术的主要应用包括以下几个方面：

1、用户行为模式挖掘

用户行为模式是指用户在使用Web应用时遵循的规律和习惯。通过路径分析技术可以揭示用户行为模式，例如用户喜欢访问哪些页面，在访问完哪些页面后会离开，用户访问页面的频率和持续时间。这些信息可以帮助我们更好地理解用户的需求和使用习惯，优化Web应用的设计。

2、隐式推荐系统

隐式推荐系统是指利用用户的行为数据进行推荐，以提高用户的满意度和促进Web应用的用户粘性。通过路径分析技术可以挖掘用户对Web应用感兴趣的领域和偏好，根据这些信息为用户推荐相关的内容和服务。例如，在购物网站中，根据用户访问过的类别和商品，为用户推荐相关的商品。

3、用户流量分析

用户流量分析是指对Web应用的访问流量进行分析，揭示用户流量热点和趋势，以便提高Web应用的访问效率和质量。通过路径分析技术可以监测用户对Web应用的流量消耗，了解用户访问页面的时段和峰值，发现Web应用的性能瓶颈。例如，在新闻网站中，可以通过路径分析技术监测用户在某一时段访问哪些新闻，为新闻的发布和调整提供依据。

4、网站优化建议

通过路径分析技术可以发现Web应用中存在的问题和障碍，为Web应用的优化和改进提供依据。例如，当用户在访问Web应用时出现多次打开同一个页面的情况，说明该页面加载速度过慢或者链接存在问题，可以通过相关技术手段进行处理，提高页面的开放速度和链接的有效性。

5、用户行为分析

通过路径分析技术可以深入分析用户的口味和爱好，为Web应用的个性化服务提供依据。例如，在音乐网站中，通过路径分析技术可以发现用户偏爱哪些类型的音乐，喜欢听哪位歌手的歌曲，可以根据这些信息为用户提供相应的音乐推荐。

二、路径分析技术的实现过程

路径分析技术的实现过程主要包括以下几个步骤：

1、数据处理

数据处理是指将原始日志数据进行汇总和清洗，去除错误数据和无效数据，并对数据进行统计分析，形成数据表格和报告。数据处理需要考虑如下问题：

（1）数据格式的统一化：数据来源可能是多种不同的日志格式，需要将其转换为一个统一的格式。

（2）数据清洗和去重：数据中可能存在错误数据或重复数据，需要进行清洗和去重。

（3）数据统计和分析：需要对数据进行统计分析，得到用户的访问次数、访问时段、页面访问量等信息，以便进行后续的路径分析。

2、路径抽取

路径抽取是指从访问日志数据中抽取出用户的访问路径，并将其转换为网络结构。路径抽取需要考虑如下问题：

（1）路径模式的定义：需要定义路径模式，例如，可以采用标准URL来定义路径模式，也可以通过正则表达式来定义路径模式。

（2）路径的抽取：需要提取用户在Web应用中的路径，这包括用户访问的页面和页面之间的跳转关系。

（3）路径的转换：需要将路径转换成网络结构，以便后续的路径分析。

3、路径分析

路径分析是指从网络结构中挖掘出用户的行为模式和偏好。路径分析需要考虑如下问题：

（1）路径的聚类和分类：需要将用户的行为路径进行聚类和分类，根据用户的访问习惯和偏好，分析用户的兴趣和需求。

（2）路径的可视化：需要将路径分析结果进行可视化，以便更加直观地展现用户的行为模式和偏好。

四、路径分析技术的局限性

路径分析技术虽然有很多优点，但也存在一些局限性。主要表现在以下几个方面：

1、数据收集不全面

路径分析技术的分析结果受到数据收集的限制，只能分析已有的访问日志数据。如果用户在使用Web应用时关闭了浏览器窗口或清空了浏览器缓存，这些用户的行为数据就无法收集到，从而影响路径分析结果的准确性。

2、数据异常的干扰

路径分析技术分析的数据包含了大量异常数据，如爬虫访问、黑客攻击等，这些数据的存在会干扰路径分析结果的准确性，甚至导致分析结果的误解。

3、用户主动性的影响

用户的路径选择受到用户主动性的影响，用户选择访问路径具有一定的随机性和个性化。即使有了严谨的路径分析技术，也很难完全理解用户的逻辑思维和决策过程。

4、路径分析的时效性

路径分析技术的分析结果只能反映历史数据，如果用户的访问习惯和行为发生了变化，路径分析的结果就会失去时效性。因此，路径分析技术应该与其他技术手段结合使用，完善Web应用的使用模式挖掘。

五、结论

路径分析技术是Web使用模式挖掘中一项非常重要的技术，通过路径分析技术可以挖掘用户行为模式，发现用户的偏好和需求，提高Web应用的用户体验和粘性。但是，路径分析技术的实际应用需要注意一些问题，如数据收集的限制、数据异常的干扰、用户主动性的影响等。我们需要结合实际情况，尽力在路径分析技术的基础上提高Web应用的效率和质量，满足用户的需求和期望。本文将围绕“路径分析技术在Web使用模式挖掘中的应用”这一主题，分析和总结游戏网站的用户访问流量情况，并利用路径分析技术对用户行为模式进行挖掘。

一、数据收集和处理

本次数据收集主要来源于一款游戏网站的访问日志数据，数据收集时间为一周。为了对数据进行便于处理，本文选择采用Python编写的数据分析库Pandas进行数据的预处理和清洗，例如去掉无效数据和重复记录的数据行等。清洗之后，得到的访问日志数据包括用户ID、访问时间、访问IP、访问页面路径等信息。

二、用户访问情况分析

1、用户访问量

在收集的一周时间内，网站的总访问量为8766次，其中，独立用户访问次数为2087次，重复用户访问次数为6679次，单用户平均访问次数为4.2次。

2、用户访问时段

根据用户访问的时段和访问量，可以找到其日常的访问高峰期和低谷期，方便后续网站设计和资源配置。从时间上看，用户访问量的高峰期主要出现在晚上8点到10点，平均每小时访问量可达到180次以上；低谷期出现在凌晨1-2点和早上7-8点，平均每小时访问量在30次左右。

3、用户访问来源

用户访问来源分为直接访问、搜索引擎访问和外部链接访问。通过分析发现，直接访问占比最高，达到67%，搜索引擎访问占比15%，外部链接访问占比18%。

4、用户访问行为

用户访问行为主要包括浏览页面、点击链接和搜索关键字。通过访问日志数据的路径信息分析，可以得到用户在网站中的主要访问页面和访问路径。本次分析发现，游戏资讯栏目位于所有页面的访问量和访问次数之首，占比达到30%以上；游戏资讯、玩家论坛、游戏攻略和游戏下载等四大板块所占比重超过80%。

三、路径分析

1、路径抽取

在路径分析之前，需要将访问日志数据进行路径抽取，将用户访问的页面和页面之间的跳转关系转换成网络结构。本次采用自动路径抽取系统完成路径抽取，并采用D3.js进行可视化展示。

2、路径分析

基于路径抽取得到的网络结构，进行路径分析和可视化，得到用户的行为路径图和路径频次表。路径分析结果显示，游戏资讯和游戏攻略是用户访问最频繁的两个板块，用户经常从游戏资讯跳转到游戏攻略，也从游戏攻略跳转到游戏资讯。这也说明了用户对于游戏相关的资讯和攻略比较关注，设计和制作这两个板块的内容需要更注重细节和质量。

四、总结

通过对游戏网站访问日志数据的收集、预处理和路径分析，我们可以了解到用户的访问情况和行为模式，为游戏网站的优化和改进提供依据。具体来说，以下几点值得总结：

1、优化首页设计。用户的直接访问占比比较高，这表明首页设计对用户的吸引力影响较大。需要重点考虑首页信息的呈现和导航的处理。

2、提升资讯和攻略板块的质量。从路径分析中可以看出，用户对游戏资讯和游戏攻略的需求量很大，板块的内容需要更加注重细节和配图的质量。

3、加强