一种基于路径聚类的Web用户访问模式发现算法

被引：11

作者：

马力

焦李成

刘国营

机构：

[1] 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

[2] 西安邮电学院信息中心西安西安邮电学院信息中心西安

[3] 西安

来源：

计算机科学 | 2004年 / 08期

关键词：

Web; 事务; 路径聚类; ISODATA 算法; 用户访问模式;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.01 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

本文在将用户对 Web 站点访问行为表示成用户访问事务基础上,给出有关兴趣度、相似度、聚类中心定义,提出基于 ISODATA 算法的路径聚类方法,并对实际网站 Web 日志文件进行实验,结果表明该方法不但能够发现群体用户访问模式,而且还得到较为合理的模式聚类个数。

引用

页码：140 / 141+172 +172

页数：3

共 3 条

[1] 路径聚类:在Web站点中的知识发现 [J].

王实 ;

高文 ;

李锦涛 ;

谢辉 ;

不详 .

计算机研究与发展 , 2001, (04) :482-486

[2] Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values [J].

Huang, ZX .

DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (03) :283-304

[3]

Data mining for path traversal patterns in a Web environment .2 Chen MS,Park J S,Yu P S. The 16th International Conference on Distributed Computing Systems . 1996

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