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为了降低Web日志数据的规模,并能从预处理后的数据中发现更有价值的访问模式,在引入知识的信息量的基础上,给出了单个属性相对于属性集的重要性量化值的概念,并采用了操作系统中LRU页面置换算法的思想,提出了基于属性重要性的WUM数据预处理方式。实验证明：该方式可以删除不具有挖掘价值的、因用户短期行为而访问的Web日志记录,剔除掉噪音数据,从而有效减小了日志挖掘的复杂度。