大數(shù)據(jù)規(guī)模的激增，給數(shù)據(jù)處理的服務(wù)平臺(tái)帶來不可預(yù)知的后果。對(duì)Web服務(wù)日志的分析，不僅能夠幫助服務(wù)平臺(tái)有效預(yù)防網(wǎng)絡(luò)異常的產(chǎn)生，也能對(duì)服務(wù)平臺(tái)進(jìn)行壓力測(cè)試分析，有利于提升服務(wù)平臺(tái)的可靠性。然而Web日志中包含用戶隱私信息，企業(yè)及政府等機(jī)構(gòu)極少愿意公開日志供研究人員使用；同時(shí)，現(xiàn)已公開的Web日志數(shù)據(jù)年代久遠(yuǎn)，其特征不符合當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代特征H1。如何仿真生成逼真的Web日志，是學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問題，也是本文研究的方向。以中國科學(xué)院的可伸縮大數(shù)據(jù)生成組件（Scalable Big　Data Cenerator Suite．BDCS）為代表的Web日志生成器不僅能夠用于Web服務(wù)器壓力測(cè)試和性能研究，而且具有很高的擴(kuò)展性。但有一個(gè)顯著的缺點(diǎn)是：Web日志的時(shí)間依賴性表達(dá)能力很弱；以動(dòng)態(tài)Web代理緩存負(fù)載生成器（Proxy Workload Generator．ProWGen）為代表的日志生成器能較好地以時(shí)間局部性擬合Web文件特征，卻是采用靜態(tài)分布模型。當(dāng)前隨著應(yīng)用需求的日益擴(kuò)大，要求生成器的仿真性能較高，這給Web日志生成方法帶來了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。事實(shí)上，當(dāng)出現(xiàn)熱點(diǎn)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)表現(xiàn)為突發(fā)性地圍繞熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)變化。但當(dāng)前已有的Web日志生成器主要是基于靜態(tài)數(shù)據(jù)分布設(shè)計(jì)的，忽略了分布的動(dòng)態(tài)性和用戶行為的復(fù)雜性，雖然引入了Web文件的時(shí)間局部性，卻沒有站在時(shí)間角度來衡量Web文件的時(shí)間局部性。

　　針對(duì)此問題，本文提出一種動(dòng)態(tài)仿真模型——基于用戶興趣遷移的Web日志仿真生成（Web Log Simulation　Ceneration based on user interest migration， WLSG）算法。該WLSC算法對(duì)用戶屬性、Web文件屬性分別和時(shí)間的依賴關(guān)系進(jìn)行建模，也融入了用戶興趣遷移以及自適應(yīng)訪問興趣度高的Web文件，能夠生成具有強(qiáng)的時(shí)間依賴性，用戶訪問順序可調(diào)，且包含用戶的個(gè)性化特征的逼真日志數(shù)據(jù)。