【摘 要】
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从web日志中发现有用的信息是所有web站点管理者的迫切愿望，但web服务器日志的不准确导致数据准备阶段的复杂性，在数据挖掘以往的应用领域如POS数据库中，存在着具有自然特征的事
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从web日志中发现有用的信息是所有web站点管理者的迫切愿望，但web服务器日志的不准确导致数据准备阶段的复杂性，在数据挖掘以往的应用领域如POS数据库中，存在着具有自然特征的事务，而在web日志中不但没有这种事务，而且还不容易通过分析得到这种事务，。本文首先描述了引用长度事务分割方法的用户浏览行为模型，然后针对这种模型提出了两点改进，增加了网络延时参数和对噪音数据处理的考虑，改进后的模型能适应网络延时较大且随时间变化的情况，更能够反映用户的实际浏览行为。
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