Abstract-World Wide Web är ett enormt dataarkiv och växer med den explosiva hastigheten på cirka 1 miljon sidor per dag. Eftersom informationen på World Wide Web ökar ökar också användningen av webbplatserna. Webbloggen registrerar varje tillgång till webbsidan och antalet poster i webbloggarna ökar snabbt. Dessa webbloggar, när minerad ordentligt kan ge användbar information för beslutsfattande. Designern av webbplatsen, analytiker och chefer är intresserade av att extrahera denna dolda information från webbloggar för beslutsfattande. Webbåtkomstmönster, som är den ofta använda sekvensen av åtkomster, är en av de viktiga information som kan brytas från webbloggarna. Denna information kan användas för att samla affärsintelligens för att förbättra försäljning och reklam, personalisering för en användare, för att analysera systemprestanda och för att förbättra webbplatsens organisation. Det finns många tekniker för att min tillgång mönster från webbloggar. Detta dokument beskriver den kraftfulla algoritm som minerar webben loggar effektivt. Föreslagen algoritm konverterar först webbåtkomstdata som finns i ett speciellt dubbelt länkat träd. Varje åtkomst kallas en händelse. Detta träd håller den kritiska gruvrelaterad information i mycket komprimerad form baserat på den frekventa händelsen räkna. Föreslagen rekursiv algoritm använder detta träd för att effektivt hitta alla åtkomstmönster som uppfyller användarens angivna kriterier. För att bevisa att vår algoritm är effektiv från andra GSP (Generalized Sequential Mönster) algoritmer har vi gjort experimentella studier av provdata.
Jain, et al., Ref föreslog en teknik som använder Doubly Linked Tree till min Web Sequential mönster.
Efficient Web Log Mining using Doubly Linked Tree
{'venue': 'International Journal of Computer Science and Information Security, IJCSIS, July 2009, Volume 3. No.1, USA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}