?????????根據(jù)大部分的Web 站點(diǎn)均使用動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁的實(shí)際，提出了并實(shí)現(xiàn)了一種在動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁環(huán)境下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的方法，使用了新的數(shù)據(jù)集代替Web 日志作為待挖掘的數(shù)據(jù)，分析了該數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，并通過實(shí)驗(yàn)說明其可行性。
關(guān)鍵詞：Web 使用記錄挖掘；動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁；數(shù)據(jù)采集
???????? Web 站點(diǎn)提供和收集了海量的、不斷增長的數(shù)據(jù)和文檔，這些數(shù)據(jù)和文檔中蘊(yùn)含著豐富的信息。
???????? Web 挖掘是指利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從Web 文檔和訪問數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和抽取知識(shí)。有效地利用這些知識(shí)，可以對(duì)頁面內(nèi)容進(jìn)行分類、總結(jié)和預(yù)測趨勢，可以改進(jìn)頁面結(jié)構(gòu)，可以獲取用戶訪問模式，對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)等。Web 挖掘可以有效的利用于搜索引擎、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)教育等與Web 相關(guān)的應(yīng)用中。
????????? Web 挖掘通常可以分為Web 內(nèi)容挖掘（Content Mining）、Web 結(jié)構(gòu)挖掘（Structure Mining）和Web 使用記錄挖掘（Usage Mining）三類[1]。Web 使用記錄挖掘是Web 挖掘應(yīng)用的一個(gè)主要方面，是指從用戶訪問Web 在服務(wù)器端留下的訪問數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶的訪問模式、興趣愛好和購買習(xí)慣等，用來調(diào)整網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、提供瀏覽建議、動(dòng)態(tài)地為用戶定制個(gè)性化的網(wǎng)站、對(duì)用戶進(jìn)行在線推薦等，其挖掘?qū)ο笾饕欠?wù)器日志數(shù)據(jù)、用戶交易信息、用戶注冊(cè)信息等。
???????? 一般將基于 Web 日志的Web 使用記錄挖掘稱作Web 日志挖掘。大部分Web 日志挖掘算法和實(shí)際應(yīng)用的對(duì)象是HTML 靜態(tài)頁面，而現(xiàn)在大部分網(wǎng)站大量使用的是動(dòng)態(tài)頁面，這使得分析日志比較困難。為了解決這個(gè)問題，本文設(shè)計(jì)了在動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁環(huán)境下Web 使用記錄挖掘的數(shù)據(jù)采集方法，使用新的數(shù)據(jù)集代替Web 日志作為待挖掘的數(shù)據(jù)源。