摘要
基于粒计算思想,构建多粒度的Web用户行为描述模型,然后使用基于知识粒度的约简算法对数据进行约简。实验数据证明,模型可描述多种粒度的用户行为特征,其中的总体行为描述模型有横向约简数据的效果,基于粒度原理的约简算法能更高效地对海量数据进行纵向约简,有效减轻后续模式分析的工作量。
This paper proposes multi -granularity Web user behavior description model using granular theory, then the reduction algorithm based on knowledge granule is applied for the data. The experiment results prove that the model can not only descript multi - granularity user behavior characteristics, but also have the effect of horizontal dimension reduc- tion. And efficient vertical dimension reduction is achieved by the reduction algorithm, which effectively reduce the work in the subsequent pattern analysis.
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2013年第2期50-56,共7页
New Technology of Library and Information Service
基金
国家自然科学基金项目"面向隐私保护的移动商务推荐系统研究"(项目编号:70971027)
国家自然科学基金项目"网格环境下用户QoS需求驱动的移动服务资源选择优化研究"(项目编号:71171062)
教育部人文社会科学研究青年基金项目"基于粒计算的行为信任研究"(项目编号:10YJCZH234)
广东省自然科学博士启动基金项目"电子商务中交易实体的多粒度动态行为信任研究"(项目编号:S2011040004285)
广东省科技计划(软科学)基金资助项目"基于知识发现的广东LED照明产业技术创新决策支持研究"(项目编号:2011B070300112)的研究成果之一
关键词
WEB使用挖掘
多粒度
约简
Web usage mining Muhi -granularity Reduction
