網頁探勘(Web Mining)是資料探勘(Data Mining)中的一個領域，他將全球資訊網中相關原始資料進一步整理並運用資料探勘的方法，以得到有用的資訊。
運用隨機過程時間派翠網路來建構STPN網頁架構模型可以強化網頁使用者習性探勘。本篇論文則應用網頁結構特性（Web graph properties）中的向心度（Centrality）、整體衡量基準（Global Metrics）及局部衡量基準（Local Metrics）以及網頁相似性（Web page similarity）中的使用習性相似性（Usage-Based Similarity）來作為衡量網站的基準（Web metrics），我們在STPN網頁架構模型中加入調整網頁結構的子系統來分析網頁結構特性，提供網頁管理者是否要調整網頁結構的依據，以便增進網頁使用者擷取資訊。
面對網頁結構經常修改的問題，我們也探討如何透過漸進的方式來調整網頁結構。

Web Mining is a domain of Data Mining. It is a method to get some helpful information by processing the World Wide Web source data and using the data mining methods.
Using Stochastic Timed Petri Nets to construct the web structure model can enhance web usage mining. In this paper, we apply three web graph properties: Centrality, Global Metrics and Local Metrics, and Usage-Based Similarity in Web page similarity to be the web metrics. In STPN web structure model, we add the subsystem that adjust the web structure to analyze the web graph properties. Whether the web administrator adjust the web structure, we provide some helpful information to web administrator for improving web information access.
Face the problem of often modifying the web structure, we also discuss how adjusting the web structure by using progressive method.

目錄Ⅰ
圖目錄Ⅲ
表目錄Ⅳ
第一章 緒論1
1.1研究背景與動機1
1.2相關研究1
1.3研究目標2
第二章 背景知識3
2.1派翠網路定義3
2.2隨機過程時間派翠網路定義6
2.3使用STPN建構網頁結構模型7
第三章 在STPN架構下加強網頁結構特性之分析12
3.1網頁結構衡量基準 12
3.2向心度 13
3.3整體衡量基準 17
3.4局部衡量基準 20
第四章 在STPN架構下處理網頁經常修改問題23
4.1以漸進的方法來調整網頁結構23
4.2連結的新增24
4.3網頁的新增26
4.4連結的刪除28
4.5網頁的刪除31
第五章 在STPN架構下分析網頁使用記錄34
5.1藉由分析網頁使用記錄建立索引網頁34
5.2案例說明 36
第六章 結論與未來研究方向43
參考文獻 45
附錄一  計算由A網頁出發至各點之間路徑長度為1~8之總和機率
程式碼列表49
附錄二  英文論文51

圖目錄
圖一 PN Place的表示圖 3
圖二 PN Transition的表示圖3
圖三 網頁結構 11
圖四 調整後的交叉連結樹狀結構  17
圖五 調整後的交叉連結樹狀結構及深度向量、子節點向量22
圖六 網站架構圖37
圖七 衡量網站基準子系統  44

表目錄
表一 網站的主要內容8
表二 位置名稱與網頁名稱對應表9
表三 轉移動作名稱與網頁標籤名稱對應表 10
表四 關聯矩陣[Aij]7x8   10
表五 代表網頁結構的[Cij]7x7初值15
表六 改變後距離矩陣[Cij]7x7及COD、CID、ROC、RIC 15
表七 加入g->e後的關聯矩陣[Aij]7x916
表八 調整後的改變後距離矩陣[Cij]7x7及COD、CID、ROC、RIC  16
表九 調整後的距離矩陣[Dij]7x7及status、contrastatus、absolute prestige19
表十 加入g->e之轉移動作名稱與網頁標籤名稱對應表 25
表十一 加入g->e後的關聯矩陣[Aij]7x9  25
表十二 增加網頁h之位置名稱與網頁名稱對應表26
表十三 加入h->e之轉移動作名稱與網頁標籤名稱對應表 27
表十四 加入網頁h及h->e後的關聯矩陣 27
表十五 刪除e->a後的轉移動作名稱與網頁標籤名稱對應表 30
表十六 刪除e->a後的關聯矩陣 30
表十七 刪除網頁位置d後的位置名稱與網頁名稱對應表32
表十八 刪除e->d及d->a後的轉移動作名稱與網頁標籤名稱對應33
表十九 刪除e->d、d->a及網頁d後的關聯矩陣 33
表二十 經過前置處理的網頁使用者記錄片斷36
表二十一 連結次數矩陣38
表二十二 連結機率矩陣38
表二十三 任二個網頁間可能路徑之總和機率矩陣40
表二十四 經過處理之各網頁間同時引用機率矩陣41
表二十五 取完門檻值後之相似度矩陣41

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