基于PLSA模型的Web用户聚类算法研究

面对因特网上急剧增加的网页内容,通过对Web日志中的浏览记录进行聚类分析,可以改进信息搜索和个性化服务的效率。根据信息论理论,在会话-页面矩阵权值计算中考虑局部和全局权值的贡献;利用PLSA将隐式变量Z对页面P的条件概率转换为隐式变量Z对会话S的条件概率,然后在聚类分析中以此作为相似度计算依据。聚类算法采用了基于距离的k-medoids算法,以进一步改善聚类精度。实验结果验证了该算法的有效性和局限性。