1、論文介紹了Web挖掘的定義、過程、分類和常用技術，分析了Web挖掘的難點，對三類挖掘方法進行了比較。研究了個性化網站建設所面臨的問題，根據國內外在個性化網站建設方面的研究趨勢，確定了課題的研究目標。 課題從用戶訪問網站的行為入手，利用權重平衡的頻繁訪問路徑所反映的用戶興趣度的概念，利用Web日志挖掘技術，自動地從日志文件中發(fā)現用戶訪問模式——頻繁訪問路徑；以用戶興趣為目標，根據當前用戶請求的頁面，尋找最匹配的頻繁訪問路徑，預測用

2、戶下一步將要瀏覽的頁面，動態(tài)調整網頁的內容；增加緩存預送機制，縮短響應時間，使用戶快捷地得到可能感興趣的內容。算法的主要思想是：(1)Web日志挖掘得到的用戶訪問模式——頻繁訪問路徑，反映了一段時間內大多數用戶訪問的頁面序列和瀏覽興趣，其中最為匹配的幾條頻繁訪問路徑很可能是當前用戶感興趣的訪問序列，可以用它們來代表用戶進一步的瀏覽行為。(2)對于頻繁訪問路徑(d1，d2，……，dn)，如果大部分用戶訪問次序列只是為了得到頁面dn，則dn

3、很可能是當前用戶的真正感興趣的內容，可將dn直接預送給當前用戶。 以用戶興趣度為核心構建了個性化Web站點的體系結構-PWS系統(tǒng)。整個系統(tǒng)由4個部分組成：系統(tǒng)管理、預處理、訪問模式挖掘、個性化推薦。系統(tǒng)實時監(jiān)測用戶的訪問行為，根據從服務器日志中挖掘出的頻繁遍歷路徑，動態(tài)為其推薦興趣度最高的興趣頁面，并預送到用戶的緩存中，節(jié)省了用戶的訪問時間和費用。最后以具體網站為應用實例，對PWS系統(tǒng)的實現技術進行了完善和補充，并在理論和實踐兩