浅谈日志分析中的机器学习应用 – 作者:netman

在数字化经济蓬勃发展的背景下，如今多数的银行金融、政府机构、互联网公司、工业互联网企业等平台均沉了海量用户日志。日志分析中已普遍应用机器学习算法，通过深入的分析平台曰志中大星的用户访问记录，发现用户的兴趣爱好和访问模式等有趣的、潜在的及可理解的未知信息，进而利用得到的信息分析平台的使用情况，改进平台使用体验，为用户提供个性化的使用需求。日志分析的意义主要体现下：

用户行为分析：利用单个用户的使用记录对该用户建模，同时结合用户的基本信息对他的使用习惯、个人兴趣、访问行为进行分析，分析后得到的信息可以帮助网站为该用户提供个性化的服务。

改善系统，提髙性能：系统日志分析可以为网站提供提髙服务效率全方位的信息， 利用这些信息可帮助平衡服务器负荷，减少系统拥塞，缩短等待时间，进而提髙系统服务 质堂。此外，通过对非法入侵数据的分析可以发现系统弱点，维护网络站点的安全性。

平台的优化改进：平台吸引用户的关键在于网站的结构和内容，日志挖掘通过挖掘用户的行为模式和反馈情况可以为平台设计者提供网站改进依据，更好的进行页面优化和用户交互的设计。

日志分析中机器学习的应用过程

一般而言，曰志分析的机器学习应用过程可分为三个阶段：数据预处理阶段、模式识别阶段和模式分析阶段，如图1 所示：

1）数据预处理：预处理阶段是日志分析中不可缺少的一环，因为在开始分析之前首要的任务就是搜集原始数据，而由于日志数据半结构化或无结构化的特殊性，为了保证数据分析的准确性和算法的有效性，为模式发现阶段提供可靠的完整的数据源，必须 对收集的原始数据进行预处理。经过数据提取、分解、合并等处理后的数据转化为适合进行挖掘的数据格式存放在数据库中等待下一步的处理。

2）模式识别：预处理后的数据中潜在着大量的用户使用规律和模式，模式识别阶段 正是运用各种技术和算法来挖掘和发现数据中蕴含的规律和模式的过程，这一阶段是整个基于Web日志挖掘的核心部分。模式识别阶段经常使用的技术和算法有关联规则、路径分析、聚类分类和序列分析等。本文中正是将模糊聚类技术应用于模式识别阶段产生用户聚类和 页面聚类的结果为网站提供决策支持。

3）模式分析：模式识别阶段挖掘出的用户使用规律和模式并不是都具有应用价值或都是用户感兴趣的，因此必须经过模式分析阶段将其中有价值的模式提取出来加以充分的 利用。在此阶段中冗余、无关和常识性的信息将被过滤掉，并对用户感兴趣的模式进行可 视化和解释，使其成为人们可以理解的知识。模式分析阶段需要借助软件开发工具和其他 技术的帮助才能实现，这些工具和技术主要包括可视化技术、数据知识査询和联机分析处。

来源：freebuf.com 2021-05-22 10:30:17 by: netman