基于用户浏览行为聚类Web用户

被引：14

作者：

陈敏

苗夺谦

段其国

机构：

[1] 同济大学电子与信息工程学院

[2] 教育部嵌入式系统和服务计算重点实验室

来源：

计算机科学 | 2008年 / 03期

关键词：

Web日志挖掘; 聚类; 相似度; 粗糙度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.01 [];

学科分类号：

摘要：

本文结合Web用户浏览行为的特点,提出了一种新的路径相似度的计算方法,在计算相似度时不仅把用户的浏览模式仅作为一种序列模式来考虑,还充分考虑了用户在网上浏览的时间因素。然后,把粗糙度的概念引入Leader聚类算法中,提出粗糙Leader聚类算法。最后,使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法,应用粗糙Leader算法聚类Web用户的有效性。

引用

页码：186 / 187+255 +255

页数：3

共 6 条

[1]

From data mining to Knowledge discovery:an overview. Fayyad M,,Piatetsky-Shapiro G,Smyth P. Advances in knowledge Discovery and Data Mining . 1996

[2]

Special issue on Web Intelligence(WI). Zhong N,,Liu J,Yao Y Y. . 2003

[3]

http://maya.cs.depaul.edu/～classes/ect584/resource.ht ml .

[4]

Some refinement of K-means clustering. Peters G. Pattern Recognition . 2006

[5]

Lecture Notes in Computer Science[C]. The First International Conference on Web-Age Information Management,1600

[6]

A Non-Parametric Approach to Web Log Analysis. Foss A,,Wang W,Za ane O R. Proceedings of Workshop on Web Mining in First International SI AMConference on Data Mining . 2001

← 1 →