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點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)揭示了網(wǎng)上消費(fèi)者在網(wǎng)上的沖浪行為，這些數(shù)據(jù)記錄了用戶的行為信息。
如何從海量日志數(shù)據(jù)中自動、智能地抽取隱藏于其中的知識,這是本文要研究的問題。介紹一種利用SQL Server 2005 構(gòu)建Web 日志數(shù)據(jù)倉庫的方案，先對點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、預(yù)處理，并加載到數(shù)據(jù)倉庫，然后通過Analysis Services 深入分析網(wǎng)站用戶的消費(fèi)行為、興趣偏好，挖掘有趣模式,獲取更多有指導(dǎo)意義的商業(yè)信息。
如何從海量日志數(shù)據(jù)中自動、智能地抽取隱藏于其中的知識,這是本文要研究的問題。介紹一種利用SQL Server 2005 構(gòu)建Web 日志數(shù)據(jù)倉庫的方案，先對點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、預(yù)處理，并加載到數(shù)據(jù)倉庫，然后通過Analysis Services 深入分析網(wǎng)站用戶的消費(fèi)行為、興趣偏好，挖掘有趣模式,獲取更多有指導(dǎo)意義的商業(yè)信息。
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