Web挖掘是计算机科学一个新兴的研究方向,而Web频繁访问路径挖掘是其中一个重要的研究方面,具有很强的现实意义。频繁访问路径可分为连续和非连续两种,由于访问路径受站点引用结构的限制,本身具有连续的特点,因此,在某些情况下,挖掘连续频繁访问路径更具有实际意义。分析结果表明,连续频繁访问路径的挖掘可使用通用的序列模式挖掘算法,但是这类算法挖掘效率较低,且只能得到频繁访问路径;而专用的挖掘算法效率虽高,但适用的领域太窄,只能在最大前向引用集中进行挖掘。为了解决这一问题,对访问路径的性质进行研究,然后结合所要解决的问题域,给出了一种能从普通Web日志中挖掘出连续频繁访问路径的算法。该算法对WAP-Tree(Web Access Pattern Tree)进行了改进,设计了一种新的数据结构IWAP-Tree (Improved Web Access Pattern Tree)来压缩访问序列空间和记录模式挖掘所需的全部信息;同时,抛弃了传统的自下而上、利用连接、剪枝来生成频繁模式集的方法,而采用分区搜索的方式,为每个频繁节点构造一棵后缀树,通过遍历该后缀树挖掘出连续频繁访问路径。采用这种方法进行挖掘,无需生成候选集,而且一次就可以挖掘出所有以根节点为后缀的连续频繁访问路径。设计并实现了一个实验系统,并利用该系统比较了WAP算法和作者提出的PAP-Mine(Postfix Access Patterns Mine)算法在挖掘时的内存和时间开销。实验表明,PAP-Mine算法挖掘效率要高于WAP算法,且相对于后者可言, PAP-Mine算法在时间消耗和内存占用方面表现得更加稳定。