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Web日志挖掘中数据预处理算法的研究及实现的开

题报告

一、选题背景

近年来，随着互联网技术的不断发展，人们在日常生活中越来越多

地涉足网页，以完成在线购物、社交网络等活动。这些行为都会在服务

器上产生许多日志文件，这些文件中蕴含着海量有价值的信息。而挖掘

这些信息，对于优化网站性能、改善用户体验、提高服务质量等方面都

具有非常重要的意义。

然而，由于日志文件庞大复杂，直接分析不仅浪费时间和资源，更

难以旨在深度挖掘信息。因此，对日志预处理的算法研究就成为了解决

这一问题的关键环节。

二、研究目的

本课题选取了传统的数据挖掘算法中的数据预处理部分，旨在研究

并实现一种高效、准确的日志数据预处理算法。通过该算法的实现和优

化，达到解决日志庞大、复杂的问题，使得日志信息能够被更高效、准

确地挖掘及利用的目的。

三、研究内容和技术路线

1.研究内容

（1）日志数据的常见预处理方法

介绍常见的日志预处理方法并对其优缺点进行分析，包括数据规范

化、数据清洗、数据采样等方法。

（2）基于随机森林的特征选择方法

采用决策树模型构建随机森林方法，选出日志数据中最为重要的特

征，并剔除无用特征，提高模型训练准确率，缩短计算时间，减轻模型

复杂度的压力。

（3）基于聚类分析的异常检测方法

采用聚类分析算法对日志数据进行分析，检测潜在的异常数据。常

见的聚类分析算法包括k-Means算法、DBSCAN算法等。进一步分析与

异常数据相关的日志信息，有助于挖掘有价值的信息。

2.技术路线

（1）数据获取和存储

利用Python对Web服务器日志进行采集和清理处理，将符合条件

的数据以结构化的形式保存在数据库中。

（2）数据预处理

对原始数据进行预处理，包括数据清洗、规范化等操作。

（3）特征选择

采用随机森林算法对预处理后的数据进行特征选择。

（4）异常检测

采用聚类分析算法对选出的特征进行异常检测。

（5）实验分析

对不同的预处理方法、特征选择方法和异常检测方法进行实验比较，

并进行分析。

四、研究意义

本研究将会进行关于Web日志挖掘中数据预处理算法的研究并实现，

为Web日志挖掘领域提供高效、准确的日志数据预处理算法，这对于优

化网站性能、改善用户体验、提高服务质量等方面具有重要的意义。