基于相对Hamming距离的Web聚类算法

被引：7

作者：

李彬 ^{[1
]}

汪天飞 ^{[2
]}

刘才铭 ^{[1
]}

张建东 ^{[1
]}

机构：

[1] 乐山师范学院智能信息处理及应用实验室

[2] 乐山师范学院数学与信息科学学院

来源：

计算机应用 | 2011年 / 31卷 / 05期

关键词：

聚类算法; 相对Hamming距离; 不一致度; Web使用挖掘; 网络安全;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

针对Web使用挖掘中聚类结果准确性不高的问题,提出了一种改进的基于相对Hamming距离和类不一致度的聚类算法。该算法首先以Web站点的URL为行、以UserID为列建立关联矩阵,元素值为用户的访问次数;然后,对所建立关联矩阵的列向量或行向量进行相似性度量,获得相似客户群体或相关页面。实验表明,该算法具有较高的准确性。

引用

页码：1387 / 1390

页数：4

共 6 条

[1] Web使用挖掘技术的分析与研究 [J].