：案例：電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘改

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用第九章電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘

------基于WEB日志的用戶訪問(wèn)模式挖掘聯(lián)系電話Q：26653926E-mail：treeroot126@126.com案例：電子商務(wù)網(wǎng)站公共頁(yè)面該放哪些內(nèi)容最可能產(chǎn)生購(gòu)買行為？圣地亞哥的P通過(guò)采用HitBox，即WebSideStory的數(shù)據(jù)挖掘ASP服務(wù)，使企業(yè)的計(jì)劃者在業(yè)務(wù)高峰日也能夠?qū)︿N售情況做出迅速反應(yīng)。由于鮮花極易枯萎，Proflowers不得不均勻地削減庫(kù)存，否則可能導(dǎo)致一種商品過(guò)快地售罄或庫(kù)存鮮花的凋謝。由于日交易量較高，管理人員需要對(duì)零售情況進(jìn)行分析，比如轉(zhuǎn)換率，也就是多少頁(yè)面瀏覽量將導(dǎo)致銷售產(chǎn)生。舉例來(lái)說(shuō)，如果100人中僅有5人看到玫瑰時(shí)就會(huì)購(gòu)買，而盆景的轉(zhuǎn)換率則為100比20，那么不是頁(yè)面設(shè)計(jì)有問(wèn)題，就是玫瑰的價(jià)格有問(wèn)題。公司能夠迅速對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行調(diào)整，比如在每個(gè)頁(yè)面上都展示玫瑰或降低玫瑰的價(jià)格。對(duì)于可能過(guò)快售罄的商品，公司通常不得不在網(wǎng)頁(yè)中弱化該商品或取消優(yōu)惠價(jià)格，從而設(shè)法減緩該商品的銷售。采用HitBox的優(yōu)勢(shì)在于借助便于閱讀的顯示器來(lái)展現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換率。Proflowers營(yíng)銷副總裁Chrisd'Eon說(shuō)："自己分析數(shù)據(jù)是浪費(fèi)時(shí)間。我們需要一種瀏覽數(shù)據(jù)的方式，能夠讓我們即刻采取行動(dòng)。"第九章：電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘——基于WEB日志的用戶訪問(wèn)模式挖掘9.1電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘9.2數(shù)據(jù)預(yù)處理9.3模式挖掘9.1電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中進(jìn)行成功的數(shù)據(jù)挖掘得益于：電子商務(wù)提供海量的數(shù)據(jù)豐富的記錄信息干凈的數(shù)據(jù)研究成果容易轉(zhuǎn)化投資收益容易衡量一、電子商務(wù)為數(shù)據(jù)挖掘提供海量數(shù)據(jù)“點(diǎn)擊流”（Clickstreams）將會(huì)產(chǎn)生電子商務(wù)挖掘的大量數(shù)據(jù)Yahoo!在2000年每天被訪問(wèn)的頁(yè)面數(shù)是10億，如此大的訪問(wèn)量將會(huì)產(chǎn)生巨大的Web日志（記載頁(yè)面訪問(wèn)的情況），每個(gè)小時(shí)產(chǎn)生的Web日志量就達(dá)到10GB！一、電子商務(wù)為數(shù)據(jù)挖掘提供海量數(shù)據(jù)即便是一個(gè)小的電子商務(wù)站點(diǎn)，也會(huì)在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所需的大量數(shù)據(jù)計(jì)算一下，如果你的站點(diǎn)一個(gè)小時(shí)賣出5件物品，一個(gè)月會(huì)有多少頁(yè)面訪問(wèn)：5件×24小時(shí)×30天/％2（轉(zhuǎn)化率，表示訪問(wèn)的人中買東西的人的比率）×9頁(yè)面（平均買一件物品要訪問(wèn)9個(gè)頁(yè)面）＝1,600,000頁(yè)面二、豐富的記錄信息如果你的電子商務(wù)站點(diǎn)設(shè)計(jì)的好，你將可以獲得各種商務(wù)的或者是用戶訪問(wèn)的信息：商品和商品的屬性商品的歸類信息（當(dāng)同時(shí)展示多種商品時(shí)，歸類信息是非常有用的）促銷信息關(guān)于訪問(wèn)的信息（比如：訪問(wèn)計(jì)數(shù)）關(guān)于客戶額信息（可以通過(guò)登陸/注冊(cè)來(lái)獲得）三、“干凈的數(shù)據(jù)”信息直接從網(wǎng)站上提取無(wú)需從歷史系統(tǒng)中集成，避免很多錯(cuò)誤可以通過(guò)良好的站點(diǎn)設(shè)計(jì)，直接獲得跟數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的數(shù)據(jù)而不是再來(lái)分析、計(jì)算、預(yù)處理要用的數(shù)據(jù)直接收集的電子數(shù)據(jù)——可靠無(wú)需人工數(shù)據(jù)輸入，避免了很多錯(cuò)誤可以通過(guò)良好的站點(diǎn)設(shè)計(jì)，良好的控制數(shù)據(jù)采樣的顆粒度顆粒度控制在客戶級(jí)別或者是session級(jí)別，而不是頁(yè)面級(jí)別四、研究成果容易轉(zhuǎn)化歷史上的數(shù)據(jù)挖掘研究有過(guò)許多的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，但是這些知識(shí)發(fā)現(xiàn)卻很少在實(shí)際的商業(yè)應(yīng)用中產(chǎn)生什么效果要應(yīng)用這些發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可能意味著要進(jìn)行復(fù)雜的系統(tǒng)更改、流程更改或是改變?nèi)藗兊霓k事習(xí)慣，這在現(xiàn)實(shí)中是非常困難的。在電子商務(wù)中，很多知識(shí)發(fā)現(xiàn)都可以進(jìn)行直接應(yīng)用改變站點(diǎn)的設(shè)計(jì)（改變布局，進(jìn)行個(gè)性化設(shè)計(jì)等）開始有目標(biāo)的促銷根據(jù)對(duì)廣告效果的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)改變廣告策略可以很容易的提供捆綁銷售五、投資收益容易衡量使用數(shù)據(jù)挖掘成果的革新帶來(lái)的收益如何衡量？在傳統(tǒng)的商業(yè)中衡量投資收益需要長(zhǎng)期的測(cè)量和觀察，PacoUnderhill在《購(gòu)物的科學(xué)》一書中提及，一個(gè)超市為了衡量他們的促銷策略帶來(lái)的投資收益，每年要花14,000個(gè)小時(shí)查看錄像帶。在電子商務(wù)中，衡量革新的投資收益是非常容易的銷售變化的報(bào)表可以自動(dòng)產(chǎn)生客戶對(duì)電子郵件和電子調(diào)查的反饋都可以在幾天內(nèi)得到，而不必等個(gè)幾個(gè)月電子商務(wù)乃至整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)都是傳統(tǒng)商業(yè)的理想試驗(yàn)室。9.1.2基于電子商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘通常在一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站上應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是Web數(shù)據(jù)挖掘?？梢栽谝粋€(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站挖掘些什么東西？?jī)?nèi)容挖掘(WebContentMining)結(jié)構(gòu)挖掘(WebStructureMining)使用挖掘(WebUsageMining)一、WebContentMining對(duì)Web頁(yè)面內(nèi)容進(jìn)行挖掘，從Web數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息。自動(dòng)地從數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的Web站點(diǎn)和在線數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索和獲取信息和資料;盡管人們可以直接從網(wǎng)上通過(guò)抓取建立索引，實(shí)現(xiàn)檢索服務(wù)來(lái)獲得資源，但是大量的“隱藏”信息只能通過(guò)內(nèi)容挖掘來(lái)自動(dòng)挖掘。二、WebStructureMiningWebStructureMining是對(duì)Web頁(yè)面之間的結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘。在整個(gè)Web空間，有用的知識(shí)不僅包含在頁(yè)面的內(nèi)容中，而且也包含在頁(yè)面的結(jié)構(gòu)中。Web結(jié)構(gòu)挖掘主要針對(duì)的就是頁(yè)面的超鏈接結(jié)構(gòu)，如果有較多的超鏈接指向它，那么該頁(yè)面就是重要的，發(fā)現(xiàn)的這種知識(shí)可用來(lái)改進(jìn)搜索路徑等。三、WebUsageMining與WebContentMining和WebStructureMining不同的是，WebUsageMining的挖掘?qū)ο笫怯脩艉途W(wǎng)絡(luò)交互過(guò)程中抽取出來(lái)的二手?jǐn)?shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要是用戶在訪問(wèn)Web時(shí)在Web日志里留下的信息，以及其它一些交互信息，web日志日志信息包括訪問(wèn)日期、時(shí)間、用戶IP地址、服務(wù)器IP地址、方法、所請(qǐng)求URL資源、服務(wù)器響應(yīng)狀態(tài)、用戶代理、發(fā)送字節(jié)等。WebUsageMining就是對(duì)系統(tǒng)日志信息，以及用戶的注冊(cè)數(shù)據(jù)等進(jìn)行挖掘，以發(fā)現(xiàn)有用的模式和知識(shí)。WebUsageMining的作用通過(guò)對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站應(yīng)用WebUsageMining數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以提高站點(diǎn)的質(zhì)量改善WEB緩存，緩解網(wǎng)絡(luò)交通，提高性能在電子商務(wù)中還可捕捉到大量的采購(gòu)過(guò)程的細(xì)節(jié)，為更加深入的分析提供了可能進(jìn)行WebUsageMining主要是通過(guò)對(duì)系統(tǒng)日志信息的數(shù)據(jù)挖掘Web服務(wù)器日志ErrorLogsCookiesWebUsageMining的基本實(shí)現(xiàn)過(guò)程預(yù)處理模式發(fā)現(xiàn)模式分析WEB日志挖掘過(guò)程Web用戶訪問(wèn)日志主要來(lái)源于Web服務(wù)器、Web代理服務(wù)器和客戶端。這3處日志數(shù)據(jù)集記錄了用戶使用網(wǎng)絡(luò)資源的不同模式。Web服務(wù)器端日志數(shù)據(jù)記錄了多個(gè)Web用戶對(duì)單個(gè)站點(diǎn)的訪問(wèn)行為;Web代理服務(wù)器日志數(shù)據(jù)記錄了多個(gè)Web用戶向多個(gè)Web服務(wù)器的請(qǐng)求;客戶端日志數(shù)據(jù)記錄了單個(gè)用戶訪問(wèn)多個(gè)Web服務(wù)器的模式。Web用戶訪問(wèn)日志分布及特點(diǎn):9.1.3Web日志其中前兩者數(shù)據(jù)的收集是由服務(wù)器自動(dòng)記錄的,而客戶端日志數(shù)據(jù)則需要專門的程序收集,如客戶端的代理軟件或者使用修改過(guò)的瀏覽器。相對(duì)而言,服務(wù)器端日志格式標(biāo)準(zhǔn)化程度最高。常用的是Web服務(wù)器端日志W(wǎng)3C組織規(guī)定了服務(wù)器日志的兩種格式:

通用日志格式和擴(kuò)展型日志格式。重慶大學(xué)主頁(yè)重慶大學(xué)Web服務(wù)器上記錄的一條完整的日志項(xiàng)。202.202.3.4———[06/12/2004:17:51:33+0800]

“GET/images/index_bg_15.gifHTTP/1.1”3040“http://www.cqu.edu.cn/”“Mozilla/4.0(compatible;MSIE6.0;WindowsNT5.0)”。第1部分包含有關(guān)訪問(wèn)服務(wù)器主機(jī)的信息,從第1條記錄可知,發(fā)出請(qǐng)求的主機(jī)的IP地址為202.202.3.4。第2部分指明了訪問(wèn)的日期和時(shí)間。這次訪問(wèn)發(fā)生在2004年12月6日17:51:33,+0800說(shuō)明重大的Web服務(wù)器位于第8時(shí)區(qū)。第3部分是該主機(jī)發(fā)出的請(qǐng)求瀏覽網(wǎng)頁(yè)的指令內(nèi)容,包括請(qǐng)求方式、請(qǐng)求的頁(yè)面(URL)和采用的協(xié)議,指出服務(wù)器收到的是一個(gè)什么樣的請(qǐng)求。該項(xiàng)信息的典型格式是“METHODRESOURCEPROTOCOL”，在上面的示例中：“GET/images/index_bg_15.gifHTTP/1.1”METHOD請(qǐng)求方式一般有3種,即GET、POST和HEAD。

GET指從Web服務(wù)器請(qǐng)求了一個(gè)對(duì)象;POST表示向服務(wù)器發(fā)送信息;HEAD指只取一個(gè)對(duì)象的頭。

RESOURCE是指瀏覽者向服務(wù)器請(qǐng)求的文檔，或URLPROTOCOL通常是HTTP，后面再加上版本號(hào)。這條記錄顯示訪問(wèn)的類型是“GET”行為,被訪問(wèn)的內(nèi)容是位于/images/目錄下的一個(gè)圖片文件index_bg_15.gif,所用的協(xié)議是HTTP/1.1

第4部分為服務(wù)器執(zhí)行該請(qǐng)求的結(jié)果狀態(tài)信息和請(qǐng)求網(wǎng)頁(yè)的字節(jié)數(shù)。200表示請(qǐng)求成功,304表示網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容沒(méi)有改變,404是最常見的錯(cuò)誤信息,它表示請(qǐng)求的文件沒(méi)有找到。第5部分為用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的主頁(yè)URL地址。記錄顯示的都是http://www.cqu.edu.cn/。第6部分為用戶使用的瀏覽器以及操作系統(tǒng)的版本。該記錄顯示,使用的瀏覽器是Mozilla/4.0,操作系統(tǒng)版本為WindowsNT5.0。3040“http://www.cqu.edu.cn/”“Mozilla/4.0(compatible;MSIE6.0;WindowsNT5.0)”。主機(jī)名

Time

Request,e.g.,一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的URL

Referrer

Useragent(瀏覽器及版本號(hào))

IP地址

Cookie

字節(jié)數(shù)

狀態(tài)位

等等...

擴(kuò)展日志格式(ECLF)：附：Web日志其它一些實(shí)例--[01/Aug/1995:00:01:38-0400]"GET/shuttle/missions/sts-71/images/images.htmlHTTP/1.0"20085295--[01/Aug/1995:00:01:39-0400]"GET/shuttle/missions/sts-72/mission-sts-72.htmlHTTP/1.0"200380480--[01/Aug/1995:00:01:48-0400]"GET/persons/nasa-cm/jmd.htmlHTTP/1.0"20040679.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過(guò)預(yù)處理，使挖掘過(guò)程更有效、更容易數(shù)據(jù)凈化：其目的在于把日志文件中一些與數(shù)據(jù)分析、挖掘無(wú)關(guān)的項(xiàng)清除掉；比如剔除用戶請(qǐng)求方法中不是GET的記錄；用戶識(shí)別：日志文件只是記錄了主機(jī)或代理服務(wù)器的IP地址，要識(shí)別用戶，需要Cookie技術(shù)和用一些啟發(fā)規(guī)則來(lái)幫助識(shí)別;路徑補(bǔ)充：確認(rèn)Web日志中是否有重要的頁(yè)面訪問(wèn)記錄被遺漏;事件識(shí)別：事件識(shí)別是與要挖掘什么樣的知識(shí)有關(guān)，將用戶會(huì)話針對(duì)挖掘活動(dòng)的特定需要進(jìn)行事件定義。數(shù)據(jù)預(yù)處理的功能數(shù)據(jù)凈化是指刪除Web服務(wù)器日志中與挖掘算法無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù),一般來(lái)說(shuō)只有日志中HTML文件與用戶會(huì)話相關(guān)。Web日志文件的目的是獲得用戶的行為模式,通過(guò)檢查URL的后綴，刪除認(rèn)為不相關(guān)的數(shù)據(jù)。例如:將日志中文件的后綴名為GIF、JPEG、JPG等的圖形文件刪除。將后綴名為CGI的腳本文件刪除。具體到實(shí)際的系統(tǒng)就使用一個(gè)缺省的后綴名列表幫助刪除文件。列表可以根據(jù)正在分析的站點(diǎn)類型進(jìn)行修改。過(guò)濾非法請(qǐng)求的頁(yè)面:有些網(wǎng)站的頁(yè)面用戶在提出請(qǐng)求,Web服務(wù)器拒絕該頁(yè)面的請(qǐng)求,那么應(yīng)該過(guò)濾掉非法請(qǐng)求的頁(yè)面,僅僅只對(duì)正常的頁(yè)面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理是很有價(jià)值的。一、數(shù)據(jù)凈化對(duì)于數(shù)據(jù)凈化之后的數(shù)據(jù),使用基于日志/站點(diǎn)的方法,同時(shí)輔助一些啟發(fā)式規(guī)則,可以識(shí)別出每個(gè)訪問(wèn)網(wǎng)站的用戶,該過(guò)程稱為用戶識(shí)別。在跨越時(shí)間區(qū)段較大的Web服務(wù)器日志中,用戶有可能多次訪問(wèn)了該站點(diǎn)。會(huì)話識(shí)別的目的就是將用戶的訪問(wèn)記錄分為單個(gè)的會(huì)話(Session)。用戶會(huì)話S是一個(gè)二元組（userid,RS〉,其中userid是用戶標(biāo)識(shí)，RS是用戶在一段時(shí)間內(nèi)請(qǐng)求的Web頁(yè)面的集合,包含用戶請(qǐng)求的頁(yè)面的標(biāo)識(shí)符Pid和請(qǐng)求時(shí)間。所以用戶會(huì)話S

可以表示為下式所示的元組。S=〈userid,{(Pid1,time1),……,(Pidk,timek)}〉(1)二、用戶識(shí)別與會(huì)話識(shí)別由于本地緩存和代理服務(wù)器緩存的存在,使得服務(wù)器的日志會(huì)遺漏一些重要的頁(yè)面請(qǐng)求。路徑補(bǔ)充的任務(wù)就是利用引用日志或站點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將這些遺漏的請(qǐng)求補(bǔ)充到用戶會(huì)話中。經(jīng)過(guò)路徑補(bǔ)充后S變?yōu)楸磉_(dá)式(2)。S=<userid,{(Pid1,time1),?,(Pidi,timei),(Pidu,timeu),(Pidi+1,timei

+1),?,(Pidk,timek)}>其中：Pidu∈{Pid1,Pid2,?Pidi}hyperlink(Pidu,Pidi+1)∈Topo∧hyperlink(Pidj,Pidi+1)∈Topo,a<j≤Itimei<=timeu<=timei

+1

三、路徑補(bǔ)充

其中(Pidu,timeu)是添加的頁(yè)面請(qǐng)求,topo是Web站點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),hyperlink(a,b)∈Topo表示頁(yè)面a中有指向頁(yè)面b的超鏈接,

請(qǐng)求時(shí)間timeu設(shè)備為前后兩次請(qǐng)求時(shí)間的平均值。用戶會(huì)話是Web日志挖掘中唯一具備自然事務(wù)特征的元素。但對(duì)于某些挖掘算法來(lái)說(shuō)可能它的粒度太粗,為此需要利用分割算法將其轉(zhuǎn)化為更小的事務(wù),即進(jìn)行事務(wù)識(shí)別?！磆tml〉

〈framesetcols=“3,60%,3”〉〈framename=“B”src=“B.html”〉

〈framesetrows=“45,3”〉

〈framename=“c”src=“C.html”〉

〈framename=“d”src=“D.html”〉

〈/frameset〉

〈/framename=“E”,src=“E.html”〉

〈/frameset〉

〈/html〉A(chǔ).Html〈html〉

〈framesetrows=“100,3”〉

〈framename=“F”src=“F.html”〉

〈framename=“G”src=“G.html”〉

〈/frameset〉

〈/html〉D.html四、事務(wù)（FRAME)識(shí)別與子頁(yè)刪除HTML規(guī)范通過(guò)“Frame”標(biāo)記支持多窗口頁(yè)面,每個(gè)窗口里裝載的頁(yè)面對(duì)應(yīng)一個(gè)URL。多窗口頁(yè)面中Frame頁(yè)面是定義多窗口頁(yè)面的大小、位置及內(nèi)容的頁(yè)面,Subframe頁(yè)面是多窗口頁(yè)面中被Frame頁(yè)面包含的子窗口所對(duì)應(yīng)的頁(yè)面。圖2是使用“Frame”標(biāo)記定義多窗口頁(yè)面的兩個(gè)html文件。A.html的第一個(gè)frameset標(biāo)記將頁(yè)面分為左,中,右三個(gè)部分,中間半部分寬度為整個(gè)寬度的60%,又通過(guò)frameset標(biāo)記分為上下兩個(gè)部分,上半部分高度為45象素,顯示C.html頁(yè)面,下半部發(fā)顯示D.html頁(yè)面;左、右兩部分均分其余的40%,分別顯示B.html頁(yè)面和E.html。D.html也是一個(gè)多窗口頁(yè),其上下兩部分分別顯示F.html和G.html。

當(dāng)用戶訪問(wèn)的URL對(duì)應(yīng)的是一個(gè)Frame頁(yè)面時(shí),瀏覽器通過(guò)解釋執(zhí)行頁(yè)面源程序,會(huì)自動(dòng)向Web服務(wù)器請(qǐng)求該Frame頁(yè)面中包含的所有Subframe頁(yè)面,這一個(gè)過(guò)程可以重復(fù)進(jìn)行,直到所有的Subframe頁(yè)面被請(qǐng)求。在這樣的用戶會(huì)話文件上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,Frame頁(yè)面和Subframe頁(yè)面作為頻繁遍歷路徑或者頻繁訪問(wèn)頁(yè)組出現(xiàn)的概率很高,這就降低了挖掘結(jié)果的價(jià)值和意義。Web日志挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)未知的用戶行為模式,而Frame頁(yè)面和Subframe頁(yè)面的對(duì)應(yīng)關(guān)系是已知事實(shí),為此應(yīng)當(dāng)消除Frame頁(yè)面對(duì)挖掘算法的影響,發(fā)現(xiàn)用戶真正感興趣的挖掘結(jié)果。經(jīng)過(guò)Frame頁(yè)面過(guò)濾后包含在Subframe頁(yè)面中的超鏈接信息隨之丟失,原有的站點(diǎn)結(jié)構(gòu)已經(jīng)不能為路徑補(bǔ)充提供正確的信息,為此我們將Subframe頁(yè)面中的超鏈接信息添加到相應(yīng)的Frame頁(yè)面中,這個(gè)過(guò)程叫做站點(diǎn)提升。已知站點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Topo和FS+,提升后的站點(diǎn)結(jié)構(gòu)Topo↑為:Topo↑∷={(a,b)|(a,b)∈FS+∧(vs)(((a,s)∈FS+∧(s,b)∈Topo)∨((b,s)∈FS+∧(s,a)∈Topo))}∪Topo利用提升站點(diǎn)結(jié)構(gòu)的算法進(jìn)行站點(diǎn)提升得到Topo↑,利用已有的路徑補(bǔ)充算法就可以將用戶會(huì)話中遺漏的頁(yè)面請(qǐng)求補(bǔ)充完整。Web站點(diǎn)結(jié)構(gòu)提升9.3WEB日志挖掘：模式發(fā)現(xiàn)在經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)上應(yīng)用各種數(shù)據(jù)挖掘的功能和算法，挖掘出有用的模式和規(guī)則的過(guò)程。WebUsageMining中用到的Web日志分析及用戶行為模式的挖掘方法包括:關(guān)聯(lián)分析分類和預(yù)測(cè)聚類分析序列模式統(tǒng)計(jì)分析一、Web日志挖掘—關(guān)聯(lián)分析通過(guò)分析用戶訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)間的潛在聯(lián)系而歸納出的一種規(guī)則;如80%的用戶訪問(wèn)Web頁(yè)面/company/product1時(shí)，也訪問(wèn)了/company/product2;預(yù)取可能請(qǐng)求的頁(yè)面，以減少等待時(shí)間對(duì)于頻繁項(xiàng)集（頁(yè)面集）{A,B},在用戶訪問(wèn)A時(shí)，將頁(yè)面B調(diào)入緩存中，從而改善Web緩存，緩解網(wǎng)絡(luò)交通，提高性能促進(jìn)網(wǎng)上商務(wù)。

對(duì)于頻繁項(xiàng)集{A,B}，如果分別代表兩個(gè)產(chǎn)品的頁(yè)面，則說(shuō)明這兩個(gè)產(chǎn)品間存在相關(guān)性，可以利用這點(diǎn)在電子商務(wù)的實(shí)踐中給出更有效的促銷策略或廣告策略A=>BA=>B=>CA=>B=>DA=>B=>E=>F常用算法

Apriori算法或其變形算法，頻繁模式樹（FP-樹）算法等等，挖掘出訪問(wèn)頁(yè)面中頻繁的在一起被訪問(wèn)的頁(yè)面集。比如可以通過(guò)：二、Web日志挖掘—分類和預(yù)測(cè)分類和預(yù)測(cè)功能可以用來(lái)提取描述重要數(shù)據(jù)類的模型，并使用模型預(yù)測(cè)來(lái)判定未知數(shù)據(jù)的類標(biāo)號(hào)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)。常用算法：判定歸納樹、貝葉斯分類、k-最近鄰分類等應(yīng)用：可以根據(jù)用戶的個(gè)人資料或者其特定的訪問(wèn)模式，將其歸入某一特定的類可以根據(jù)用戶對(duì)某類產(chǎn)品的訪問(wèn)情況，或者根據(jù)其購(gòu)物情況，或者根據(jù)其拋棄購(gòu)物車的情況，來(lái)決定用戶的分類（e.g.對(duì)電子產(chǎn)品感興趣的用戶），并對(duì)相應(yīng)的分類使用相應(yīng)的促銷策略。三、Web日志挖掘—聚類分析聚類：將對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過(guò)程。（與分類的區(qū)別？）常用聚類算法：劃分方法、層次的方法、基于密度的方法等等。在WebUsageMining應(yīng)用中包含著兩種聚類。頁(yè)聚類：將內(nèi)容相關(guān)的頁(yè)面歸在一個(gè)網(wǎng)頁(yè)組，對(duì)網(wǎng)上搜索引擎及提供上網(wǎng)幫助很有用用戶聚類：將具有相似訪問(wèn)特性的用戶歸在一起，在電子商務(wù)的市場(chǎng)分割和為用戶提供個(gè)性化服務(wù)中，能發(fā)揮巨大作用聚類分析可以分析喜好類似的用戶，從而動(dòng)態(tài)地為用戶定制觀看的內(nèi)容或提供瀏覽建議。比如：購(gòu)買推薦系統(tǒng)或動(dòng)態(tài)促銷系統(tǒng)作用：1)方便用戶查詢和瀏覽2)增強(qiáng)廣告的作用3)促進(jìn)網(wǎng)上銷售4)提高用戶忠誠(chéng)度四、Web日志挖掘—統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析包括的內(nèi)容統(tǒng)計(jì)分析包括的內(nèi)容有：通過(guò)求出現(xiàn)率、求平均、求中值等，統(tǒng)計(jì)最常訪問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)，每頁(yè)平均訪問(wèn)的時(shí)間，瀏覽路徑的平均長(zhǎng)度等，以獲得用戶訪問(wèn)站點(diǎn)的基本信息。還能提供有限的低層次的錯(cuò)誤分析，比如檢測(cè)未授權(quán)入口點(diǎn)，找出最常見不變的URL等?？梢杂脕?lái)計(jì)算客戶對(duì)某頁(yè)面的訪問(wèn)次數(shù)，停留時(shí)間等，得到訪問(wèn)次數(shù)最多的頁(yè)面（或產(chǎn)品、URL等）常用的電子商務(wù)網(wǎng)站用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)（節(jié)選）平均一個(gè)用戶訪問(wèn)8－10個(gè)頁(yè)面在站點(diǎn)上花5分鐘每個(gè)頁(yè)面上花35秒平均一個(gè)購(gòu)物的用戶訪問(wèn)50個(gè)頁(yè)面在站點(diǎn)上花30分鐘這是經(jīng)過(guò)大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出的結(jié)果，具有高度一致性。五、Web日志挖掘——序列模式

序列模式視圖找出頁(yè)面依照時(shí)間順序出現(xiàn)的內(nèi)在模式序列模式可以用來(lái)做用戶的瀏覽趨勢(shì)分析，即一組數(shù)據(jù)項(xiàng)之后出現(xiàn)另一組數(shù)據(jù)項(xiàng)，從而形成一組按時(shí)間排序的會(huì)話，以預(yù)測(cè)未來(lái)的訪問(wèn)模式，這將有助于針對(duì)特別用戶群安排特定內(nèi)容。趨勢(shì)分析訪問(wèn)模式的相似性分析

六、Web日志挖掘--模式分析在挖掘出一系列用戶訪問(wèn)模式和規(guī)則后，還需要進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)的規(guī)則、模式和統(tǒng)計(jì)值。確定下一步怎么辦？是發(fā)布模型？還是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整，產(chǎn)生新的模型。經(jīng)過(guò)模式分析得到有價(jià)值的模式，即我們感興趣的規(guī)則、模式，采用可視化技術(shù)，以圖形界面的方式提供給使用者。電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘（2）BeyondWebLogsWEB日志挖掘的不足WEB日志提供的數(shù)據(jù)非常有限，即使使用的是擴(kuò)展日志格式(ECLF)主機(jī)名TimeRequest,e.g.,一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的URLReferrerUseragent(瀏覽器及版本號(hào))IP地址Cookie字節(jié)數(shù)和狀態(tài)位等等...網(wǎng)頁(yè)上都有什么？WEB日志的設(shè)計(jì)目的是分析WEB服務(wù)器的運(yùn)行狀況，而不是挖掘電子商務(wù)的交易數(shù)據(jù)和點(diǎn)擊流雖然Web日志中給出了被訪問(wèn)頁(yè)面的URL，但是這并不等于知道了該URL所指向的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。給定一個(gè)URL，能不能提取出上面有什么？/computers/common/info.asp?id=12177要自動(dòng)提取出關(guān)于這個(gè)網(wǎng)頁(yè)所描述的產(chǎn)品的信息，像作者、版本、出版日期就更加困難了動(dòng)態(tài)內(nèi)容隨著互聯(lián)網(wǎng)上的動(dòng)態(tài)內(nèi)容越來(lái)越多，基于WEB日志的分析與挖掘就越來(lái)越困難了同樣的URL將會(huì)連接到不同的內(nèi)容在動(dòng)態(tài)站點(diǎn)，URL往往會(huì)很長(zhǎng)很復(fù)雜而實(shí)際所指的內(nèi)容卻是在應(yīng)用服務(wù)器的session上/American?BV_EngineID=dealikcjfekgbfdmcflmcfkhdgfh.7&BV_Operation=Dyn_RawSmartLink&BV_SessionID=%40%40%40%400822617159.0968100982%40%40%40%40&form%25destination=indexmember.tmpl&BV_ServiceName=American個(gè)性化的內(nèi)容（比如：推薦的捆綁銷售內(nèi)容），基本上無(wú)法通過(guò)Web日志來(lái)進(jìn)行重構(gòu)重構(gòu)session的困難一個(gè)Session代表著一次用戶和網(wǎng)站之間的連接，從Web日志中的多個(gè)用戶的requests中重構(gòu)每個(gè)用戶的session是困難的。由于HTTP是無(wú)狀態(tài)的，因此通過(guò)Web日志重構(gòu)session只能依賴于假設(shè)與推斷，而且用于假設(shè)與推斷的數(shù)據(jù)也少得可憐IP地址Cookies瀏覽器類型商業(yè)事件對(duì)用戶“點(diǎn)擊流”事件的考察，最終必須定位到“商業(yè)事件”，即將一個(gè)點(diǎn)擊（或請(qǐng)求）的集合轉(zhuǎn)化為一個(gè)邏輯上有意義的事件或商業(yè)細(xì)節(jié)。一些對(duì)數(shù)據(jù)挖掘很重要的商業(yè)相關(guān)事件無(wú)法由Web日志來(lái)決定購(gòu)物中哪些東西添加到購(gòu)物車，哪些又被拋棄了購(gòu)物車中物品數(shù)量的增減網(wǎng)頁(yè)上的促銷信息當(dāng)時(shí)顯示的“沒(méi)有庫(kù)存”的商品表單數(shù)據(jù)檢索——關(guān)鍵字以及沒(méi)有找到內(nèi)容的關(guān)鍵字示例——關(guān)鍵字檢索在一個(gè)銷售運(yùn)動(dòng)器材的電子商務(wù)網(wǎng)站，排名前10的檢索關(guān)鍵字為：籃球錄像足球排球乒乓球音樂(lè)書海報(bào)撲克手套紅色字體顯示的關(guān)鍵字都有些什么共同特點(diǎn)？失敗的檢索紅色字體顯示的關(guān)鍵字都是沒(méi)有檢索結(jié)果的關(guān)鍵字！有些關(guān)鍵字可能是因?yàn)橛迷~不正確有些卻傳達(dá)了一種強(qiáng)烈的暗示：這個(gè)網(wǎng)站都還應(yīng)該賣些什么東西而Web日志卻沒(méi)有足夠的信息讓我們來(lái)提取哪些關(guān)鍵字檢索失敗了在實(shí)際的電子商務(wù)網(wǎng)站中，11％的檢索沒(méi)有返回任何結(jié)果！將Web日志中的內(nèi)容映射到數(shù)據(jù)庫(kù)從Web日志中提取一個(gè)URL請(qǐng)求，如何才能：將這個(gè)請(qǐng)求映射到在你的數(shù)據(jù)庫(kù)中注冊(cè)過(guò)的一個(gè)客戶？決定這是這個(gè)客戶的第幾次訪問(wèn)？決定這個(gè)客戶是否曾經(jīng)購(gòu)物？由事后來(lái)決定上述信息是極端困難的要想由一系列的請(qǐng)求來(lái)重構(gòu)一個(gè)用戶的購(gòu)物過(guò)程就更加困難了Web數(shù)據(jù)到底挖掘什么？用點(diǎn)擊率和訪問(wèn)量來(lái)決定一個(gè)站點(diǎn)成功與否，就好像用音量來(lái)決定音樂(lè)美妙與否。--ForresterReport,1999對(duì)電子商務(wù)站點(diǎn)而言，只有轉(zhuǎn)化率（購(gòu)物者與瀏覽者之間的比率）才是最重要的指標(biāo)對(duì)廣告鏈接而言，更是如此給出一個(gè)指向你的廣告的HTTP請(qǐng)求,你怎么決定該HTTP請(qǐng)求是否會(huì)帶來(lái)一個(gè)銷售？ForresterReport結(jié)論現(xiàn)在流行的基于Web日志的數(shù)據(jù)挖掘并不是一個(gè)很好的選擇電子商務(wù)中蘊(yùn)涵有的數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)比Web日志中所提供的內(nèi)容要多兩種比Web日志更好的數(shù)據(jù)收集方法：Packetsniffer在應(yīng)用服務(wù)器層收集數(shù)據(jù)PacketSnifferPacketsniffer通過(guò)偵聽從Web服務(wù)器發(fā)送的數(shù)據(jù)包來(lái)獲得跟電子商務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。優(yōu)點(diǎn)可以獲得比Web日志中更多的信息不需要改動(dòng)現(xiàn)有的應(yīng)用架構(gòu)缺點(diǎn)在識(shí)別用戶和session方面還是有困難邏輯信息提取困難無(wú)法探測(cè)到加密的信息，比如使用SSL協(xié)議傳送的信息，而實(shí)際應(yīng)用中，一些關(guān)鍵信息，像用戶登陸，登出，用戶信息傳送都常常使用SSL協(xié)議多層應(yīng)用框架（J2EE/EJB）應(yīng)用服務(wù)器層數(shù)據(jù)收集應(yīng)用服務(wù)器層數(shù)據(jù)收集可以克服Web日志和Packetsniffer的缺點(diǎn)，對(duì)用戶的訪問(wèn)數(shù)據(jù)做全面的收集和解析。應(yīng)用服務(wù)器端可以得到返回給用戶的所有內(nèi)容應(yīng)用服務(wù)器使用cookie技術(shù)（或者是URL編碼技術(shù)）來(lái)記錄一個(gè)用戶的session應(yīng)用服務(wù)器通過(guò)用戶登陸機(jī)制來(lái)鎖定一個(gè)用戶，因而可以將每個(gè)點(diǎn)擊定位到用戶需要將數(shù)據(jù)收集機(jī)制和應(yīng)用服務(wù)器端相集成電子商務(wù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的幾個(gè)難點(diǎn)爬蟲/機(jī)器人大量數(shù)據(jù)的處理分析前的數(shù)據(jù)變換提供市場(chǎng)級(jí)的決策支持網(wǎng)絡(luò)爬蟲/機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)爬蟲/機(jī)器人是自動(dòng)訪問(wèn)你的站點(diǎn)的程序搜索引擎使用的爬蟲（√

）購(gòu)物機(jī)器人（√

）IE離線瀏覽器（√

）E-MAIL搜索者（×）一些PERL腳本（×）為了對(duì)客戶行為作出準(zhǔn)確研究，必須過(guò)濾掉爬蟲/機(jī)器人的訪問(wèn)30％的session是由網(wǎng)絡(luò)爬蟲/機(jī)器人造成的有些網(wǎng)絡(luò)爬蟲/機(jī)器人會(huì)故意將自己隱藏起來(lái)數(shù)據(jù)變換在電子商務(wù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，有時(shí)70％以上的數(shù)據(jù)分析時(shí)間都消耗在數(shù)據(jù)變換上改善數(shù)據(jù)變換的方法：自動(dòng)的將站點(diǎn)上的數(shù)據(jù)傳送到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提供良好的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換用戶界面為常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換問(wèn)題定制一些工具提供市場(chǎng)級(jí)的決策支持你花費(fèi)了大量的時(shí)間來(lái)收集數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)變換建模分析...最后將你的結(jié)果交給了用戶...這個(gè)具有237個(gè)維的數(shù)據(jù)立方體到底是什么東西？總結(jié)：9.1電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘9.2數(shù)據(jù)預(yù)處理9.3模式挖掘Theend第一節(jié)活塞式空壓機(jī)的工作原理第二節(jié)活塞式空壓機(jī)的結(jié)構(gòu)和自動(dòng)控制第三節(jié)活塞式空壓機(jī)的管理復(fù)習(xí)思考題單擊此處輸入你的副標(biāo)題，文字是您思想的提煉，為了最終演示發(fā)布的良好效果，請(qǐng)盡量言簡(jiǎn)意賅的闡述觀點(diǎn)。第六章活塞式空氣壓縮機(jī)

piston-aircompressor壓縮空氣在船舶上的應(yīng)用：

1.主機(jī)的啟動(dòng)、換向；

2.輔機(jī)的啟動(dòng)；

3.為氣動(dòng)裝置提供氣源；

4.為氣動(dòng)工具提供氣源；

5.吹洗零部件和濾器。

排氣量:單位時(shí)間內(nèi)所排送的相當(dāng)?shù)谝患?jí)吸氣狀態(tài)的空氣體積。單位：m3/s、m3/min、m3/h第六章活塞式空氣壓縮機(jī)

piston-aircompressor空壓機(jī)分類：按排氣壓力分：低壓0.2～1.0MPa；中壓1～10MPa；高壓10～100MPa。按排氣量分：微型<1m3/min；小型1～10m3/min；中型10～100m3/min；大型>100m3/min。第六章活塞式空氣壓縮機(jī)

piston-aircompressor第一節(jié)活塞式空壓機(jī)的工作原理容積式壓縮機(jī)按結(jié)構(gòu)分為兩大類：往復(fù)式與旋轉(zhuǎn)式兩級(jí)活塞式壓縮機(jī)單級(jí)活塞壓縮機(jī)活塞式壓縮機(jī)膜片式壓縮機(jī)旋轉(zhuǎn)葉片式壓縮機(jī)最長(zhǎng)的使用壽命-

----低轉(zhuǎn)速（1460RPM），動(dòng)件少（軸承與滑片），潤(rùn)滑油在機(jī)件間形成保護(hù)膜，防止磨損及泄漏，使空壓機(jī)能夠安靜有效運(yùn)作；平時(shí)有按規(guī)定做例行保養(yǎng)的JAGUAR滑片式空壓機(jī)，至今使用十萬(wàn)小時(shí)以上，依然完好如初，按十萬(wàn)小時(shí)相當(dāng)于每日以十小時(shí)運(yùn)作計(jì)算，可長(zhǎng)達(dá)33年之久。因此，將滑片式空壓機(jī)比喻為一部終身機(jī)器實(shí)不為過(guò)?；?葉)片式空壓機(jī)可以365天連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)并保證60000小時(shí)以上安全運(yùn)轉(zhuǎn)的空氣壓縮機(jī)1.進(jìn)氣2.開始?jí)嚎s3.壓縮中4.排氣1.轉(zhuǎn)子及機(jī)殼間成為壓縮空間，當(dāng)轉(zhuǎn)子開始轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，空氣由機(jī)體進(jìn)氣端進(jìn)入。2.轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)使被吸入的空氣轉(zhuǎn)至機(jī)殼與轉(zhuǎn)子間氣密范圍，同時(shí)停止進(jìn)氣。3.轉(zhuǎn)子不斷轉(zhuǎn)動(dòng)，氣密范圍變小，空氣被壓縮。4.被壓縮的空氣壓力升高達(dá)到額定的壓力后由排氣端排出進(jìn)入油氣分離器內(nèi)。4.被壓縮的空氣壓力升高達(dá)到額定的壓力后由排氣端排出進(jìn)入油氣分離器內(nèi)。1.進(jìn)氣2.開始?jí)嚎s3.壓縮中4.排氣1.凸凹轉(zhuǎn)子及機(jī)殼間成為壓縮空間，當(dāng)轉(zhuǎn)子開始轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，空氣由機(jī)體進(jìn)氣端進(jìn)入。2.轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)使被吸入的空氣轉(zhuǎn)至機(jī)殼與轉(zhuǎn)子間氣密范圍，同時(shí)停止進(jìn)氣。3.轉(zhuǎn)子不斷轉(zhuǎn)動(dòng)，氣密范圍變小，空氣被壓縮。螺桿式氣體壓縮機(jī)是世界上最先進(jìn)、緊湊型、堅(jiān)實(shí)、運(yùn)行平穩(wěn)，噪音低，是值得信賴的氣體壓縮機(jī)。螺桿式壓縮機(jī)氣路系統(tǒng)：

A

進(jìn)氣過(guò)濾器

B

空氣進(jìn)氣閥

C

壓縮機(jī)主機(jī)

D

單向閥

E

空氣/油分離器

F

最小壓力閥

G

后冷卻器

H

帶自動(dòng)疏水器的水分離器油路系統(tǒng)：

J

油箱

K

恒溫旁通閥

L

油冷卻器

M

油過(guò)濾器

N

回油閥

O

斷油閥冷凍系統(tǒng)：

P

冷凍壓縮機(jī)

Q

冷凝器

R

熱交換器

S

旁通系統(tǒng)

T

空氣出口過(guò)濾器螺桿式壓縮機(jī)渦旋式壓縮機(jī)

渦旋式壓縮機(jī)是20世紀(jì)90年代末期開發(fā)并問(wèn)世的高科技?jí)嚎s機(jī)，由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、零件少、效率高、可靠性好，尤其是其低噪聲、長(zhǎng)壽命等諸方面大大優(yōu)于其它型式的壓縮機(jī)，已經(jīng)得到壓縮機(jī)行業(yè)的關(guān)注和公認(rèn)。被譽(yù)為“環(huán)保型壓縮機(jī)”。由于渦旋式壓縮機(jī)的獨(dú)特設(shè)計(jì)，使其成為當(dāng)今世界最節(jié)能壓縮機(jī)。渦旋式壓縮機(jī)主要運(yùn)動(dòng)件渦卷付，只有磨合沒(méi)有磨損，因而壽命更長(zhǎng)，被譽(yù)為免維修壓縮機(jī)。

由于渦旋式壓縮機(jī)運(yùn)行平穩(wěn)、振動(dòng)小、工作環(huán)境安靜，又被譽(yù)為“超靜壓縮機(jī)”。

渦旋式壓縮機(jī)零部件少，只有四個(gè)運(yùn)動(dòng)部件,壓縮機(jī)工作腔由相運(yùn)動(dòng)渦卷付形成多個(gè)相互封閉的鐮形工作腔，當(dāng)動(dòng)渦卷作平動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，使鐮形工作腔由大變小而達(dá)到壓縮和排出壓縮空氣的目的。活塞式空氣壓縮機(jī)的外形第一節(jié)活塞式空壓機(jī)的工作原理一、理論工作循環(huán)（單級(jí)壓縮）工作循環(huán)：4—1—2—34—1吸氣過(guò)程

1—2壓縮過(guò)程

2—3排氣過(guò)程第一節(jié)活塞式空壓機(jī)的工作原理一、理論工作循環(huán)（單級(jí)壓縮）

壓縮分類：絕熱壓縮：1—2耗功最大等溫壓縮：1—2''耗功最小多變壓縮：1—2'耗功居中功＝P×V（PV圖上的面積）加強(qiáng)對(duì)氣缸的冷卻，省功、對(duì)氣缸潤(rùn)滑有益。二、實(shí)際工作循環(huán)（單級(jí)壓縮）1.不存在假設(shè)條件2.與理論循環(huán)不同的原因：1）余隙容積Vc的影響Vc不利的影響—?dú)埓娴臍怏w在活塞回行時(shí)，發(fā)生膨脹，使實(shí)際吸氣行程（容積）減小。Vc有利的好處—

（1）形成氣墊，利于活塞回行；（2）避免“液擊”（空氣結(jié)露）；（3）避免活塞、連桿熱膨脹，松動(dòng)發(fā)生相撞。第一節(jié)活塞式空壓機(jī)的工作原理表征Vc的參數(shù)—相對(duì)容積C、容積系數(shù)λv合適的C：低壓0.07-0.12

中壓0.09-0.14

高壓0.11-0.16

λv＝0.65—0.901）余隙容積Vc的影響C越大或壓力比越高，則λv越小。保證Vc正常的措施：余隙高度見表6-1壓鉛法—保證要求的氣缸墊厚度2.與理論循環(huán)不同的原因：二、實(shí)際工作循環(huán)（單級(jí)壓縮）第一節(jié)活塞式空壓機(jī)的工作原理2）進(jìn)排氣閥及流道阻力的影響吸氣過(guò)程壓力損失使排氣量減少程度，用壓力系數(shù)λp表示：保證措施：合適的氣閥升程及彈簧彈力、管路圓滑暢通、濾器干凈。