如何在Web挖掘中使用聚类算法

下载PDF

导出

摘要首先介绍了聚类的概念,然后提出了用模糊聚类算法对Web事务进行聚类。在聚类的相似性度量上,不再单纯地以访问次数或浏览时间来度量,而是采用用户浏览离散化时间为度量。该算法比传统算法准确性高,运行时间少,扩展性好。

作者张丽霞

机构地区菏泽学院计算机与信息工程系

出处《牡丹江大学学报》 2007年第9期79-80,83,共3页 Journal of Mudanjiang University

关键词聚类模糊聚类日志挖掘

参考文献2

1刘琦,林怀忠,陈纯.模糊聚类的最大树算法在Web页面分类中的应用[J].计算机应用研究,2004,21(11):286-287. 被引量：12
2陈久梅.模糊聚类分析法在专有技术评估中的应用[J].商业研究,2005(3):6-8. 被引量：1
3汤晓兵,贾智平.基于特征事务元素的用户事务聚类方法研究[J].微电子学与计算机,2005,22(2):85-87. 被引量：4
4叶苗群.基于混合K—中心点的Web客户聚类[J].嘉兴学院学报,2005,17(3):54-56. 被引量：1
5胡亚慧,赵红军,鲁汉榕,王海杰.关于提取Web用户浏览行为特征的研究[J].计算机工程与设计,2006,27(18):3416-3418. 被引量：5
6谢坤武.智能桌面元搜索引擎中个性化研究[J].湖北民族学院学报（自然科学版）,2006,24(4):383-387.
7张海玉,刘晓霞.一种挖掘用户浏览模式的新方法[J].计算机应用与软件,2007,24(2):143-144. 被引量：6
8刘明刚,吴继娟.基于Web数据挖掘研究[J].黑龙江科技信息,2007(04X):63-63.
9苏云辉,张莹,白清源,谢丽聪,谢伙生.基于访问兴趣度的用户事务聚类方法[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2007,25(4):248-251. 被引量：2
10黄永平,王健.Web数据挖掘在高校教务考试中的应用[J].现代电子技术,2009,32(16):69-72. 被引量：3

1邢东山,宋擒豹,沈钧毅.一种新的Web事务模糊聚类算法的研究[J].西安交通大学学报,2002,36(8):822-825. 被引量：12
2霍佳震,钟海嫣,吴群,刘桂林.钢管生产调度中可中断Job-Shop问题的数学模型[J].系统仿真学报,2008,20(11):2789-2792. 被引量：3
3钟海嫣,霍佳震.钢管冷区生产调度的一种启发式算法[J].工业工程与管理,2008,13(2):80-85. 被引量：4
4程玉虎,仝瑶瑶,王雪松.类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器[J].电子学报,2011,39(7):1628-1633. 被引量：8

牡丹江大学学报

2007年第9期

内容加载中请稍等...